科技日報北京9月1日電 (記者劉霞)在短短幾周內(nèi)，人工智能(AI)通過模擬數(shù)十年足球比賽的情況，學(xué)會了熟練地控制數(shù)字人形足球運動員，相關(guān)研究發(fā)表于最新一期的《科學(xué)·機器人》雜志。

　　AI研究公司“深度思維”的研究人員利用一種加速版運動課程，通過計算機模擬訓(xùn)練AI踢足球，類似于將人類嬰兒培養(yǎng)為足球運動員。結(jié)果顯示，AI能很好地控制代表它的數(shù)字人形機器人，該數(shù)字人形機器人被設(shè)定為真實身體質(zhì)量和關(guān)節(jié)運動。

　　“深度思維”公司研究人員表示：“我們不會讓嬰兒參加11對11的比賽，他們得先學(xué)會四處走動，然后學(xué)會運球，然后再玩1對1或2對2比賽。”

　　課程的第一階段是模仿人類踢足球的視頻剪輯，訓(xùn)練數(shù)字類人機器人自然奔跑。第二個階段則通過一種試錯機器學(xué)習(xí)的形式來練習(xí)運球和射門。

　　前兩個階段代表了大約1.5年的模擬訓(xùn)練時間，AI能在大約24小時內(nèi)快速完成。模擬5年的足球比賽后，AI開始表現(xiàn)出運動和控球之外更復(fù)雜的行為。研究人員稱：“機器人學(xué)會了協(xié)調(diào)，也學(xué)會了我們以前沒有明確設(shè)定為訓(xùn)練內(nèi)容的動作技能?！钡谌A段的訓(xùn)練則讓數(shù)字人形機器人參與2對2比賽。

　　在耗時2—3周，學(xué)習(xí)了20—30年的比賽數(shù)據(jù)后，AI學(xué)會了團隊合作技能，例如預(yù)測在哪里傳球等。

　　不過，這種模擬并不意味著科學(xué)家們可以很快研制出能踢足球的機器人。研究人員表示，漫長的學(xué)習(xí)時間使工作更難以直接轉(zhuǎn)移到真正的足球機器人上，但看看“深度思維”公司的方法在年度機器人杯3D模擬聯(lián)盟中是否具有競爭力，也是一件有趣的事。

　　據(jù)悉，“深度思維”團隊已經(jīng)開始教真正的機器人如何將球推向目標(biāo)，并計劃研究這種AI訓(xùn)練策略是否適用于足球以外的領(lǐng)域。

　　總編輯圈點

　　雖然足球網(wǎng)絡(luò)游戲很常見，但這和一個人工系統(tǒng)真正走向人類水平的運動還是有一定差距的。因為人類看似自然的踢球運動，跨越了從肌肉到認知、到?jīng)Q策、再到行為，非常多的組織層次，而在空間和時間上模擬并表現(xiàn)它們，正是AI長期面臨的巨大挑戰(zhàn)。本文的成果是一個此類研究非常完美的案例，不過看完這條消息，大家應(yīng)該還有個疑問：如果通過合適的訓(xùn)練，人工系統(tǒng)都能從“小白”變成“優(yōu)秀球員”，有些足球隊能不能也有所感悟呢？