تعد لعبة تنس الطاولة واحدة من أكثر الرياضات التي تتطلب مهارات مكثفة على هذا الكوكب – وقد قام المهندسون الآن ببناء روبوت قادر على التفوق على بعض أفضل اللاعبين في العالم.

اسمها هو بارِعوفي مواجهة اللاعبين الهواة “النخبة” الذين يمارسون هذه الرياضة لمدة 20 ساعة في المتوسط ​​في الأسبوع، فاز روبوت Sony AI بثلاث مباريات من أصل خمس. إنه يمثل أحد أقوى العروض الواقعية حتى الآن لروبوت يصل إلى مستوى عالٍ من اللعب في رياضة سريعة وتفاعلية.

يمثل هذا إنجازًا كبيرًا جدًا في مجال الروبوتات: فهو نظام يجمع بين الاستشعار عالي السرعة وصنع القرار بالذكاء الاصطناعي والتحكم الآلي للتنافس مع اللاعبين البشريين في ظروف العالم الحقيقي – مما يؤدي إلى ردود أفعال مثيرة في الوقت الفعلي.

يقول عالم الروبوتات بيتر دور، مدير شركة Sony AI في زيوريخ، ورئيس مشروع Ace: “أظهر هذا البحث أن الروبوت المستقل يمكنه في الواقع الفوز في رياضة تنافسية، حيث يضاهي أو يتجاوز وقت رد الفعل واتخاذ القرار لدى البشر في مساحة مادية”.

“تنس الطاولة هي لعبة ذات تعقيد هائل تتطلب قرارات في أجزاء من الثانية بالإضافة إلى السرعة والقوة. يسلط هذا الإنجاز البحثي الضوء على إمكانات عملاء الذكاء الاصطناعي المادي لأداء مهام تفاعلية في الوقت الفعلي، ويمثل خطوة مهمة نحو إنشاء روبوتات ذات تطبيقات أوسع في تفاعلات بشرية سريعة ودقيقة وفي الوقت الفعلي.”

آيس في مباراة ضد اللاعب المحترف مينامي أندو في أبريل 2025. (Sony Ai)

وقد أظهرت العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي ذلك التعلم الآلي يمكن أن ينجح في التحديات الافتراضية، من خلال لعبة بسيطة بونغ – لعبة فيديو أتاري الشهيرة ذات المجاديف – إلى الألعاب الإستراتيجية الأكثر تعقيدًا مثل شطرنج, يذهب، و ستار كرافت الثاني.

يصعب التغلب على الألعاب البدنية في مجال اللحوم بشكل كبير باستخدام الأنظمة الاصطناعية. يجب أن يدرك الروبوت التغيرات غير المتوقعة في البيئة الخارجية، ويفسر ما تعنيه هذه التغييرات، ويقرر كيفية التصرف، ثم يقوم بتنفيذ الإجراء اللازم – كل ذلك في غمضة عين.

يعتمد Ace على العمل السابق الذي قام به فريق Sony AI، وهو وكيل يُدعى Gran Turismo Sophy يمكن أن تتفوق على اللاعبين البشر في لعبة الفيديو السياحة الكبرى. ومع ذلك، من الواضح أن Ace أكثر تعقيدًا بكثير.

ويتكون تصميمه من ثلاثة أجزاء رئيسية. الأول هو نظام الإدراك الذي يسمح له برؤية الكرة وتتبعها. والأهم من ذلك، أن هذا يشمل القدرة على اكتشاف دوران الكرة، والذي يمكن أن يغير كيفية ارتداد الكرة ومسارها عبر الهواء. غالبًا ما كانت روبوتات تنس الطاولة السابقة تعاني من صعوبة الدوران، على الرغم من أهميتها في اللعب الحقيقي.

إطار الحدود = “0” سماح = “مقياس التسارع؛ التشغيل التلقائي؛ الكتابة في الحافظة؛ الوسائط المشفرة؛ جيروسكوب؛ صورة داخل صورة؛ مشاركة الويب” Referrerpolicy=”strict-origin-when-cross-origin”allowfullscreen>

المكون الرئيسي الثاني هو “عقل” الذكاء الاصطناعي الذي يتم تدريبه بواسطة التعلم المعزز العميق، والتقاط لقطة تلو الأخرى في ألعاب محاكاة افتراضية لتتعلم من خلال التجربة والخطأ ما الذي ينجح وما لا ينجح. وهذا يعني أن النظام يمكنه اتخاذ القرارات في الوقت الحالي، بدلاً من الاعتماد على الإعدادات المسبقة المبرمجة مسبقاً.

وأخيرًا، أجهزة روبوتية عالية السرعة: ذراع آلية ذات ثمانية مفاصل ورشيقة للغاية يمكنها تنفيذ القرارات المتعلقة بمكان وكيفية وضع المضرب بدقة وسرعة.

لوضع Ace في خطواته، وضعت شركة Sony AI الروبوت في مواجهة سبعة لاعبين بشريين – أفضل ثلاث مباريات ضد خمسة من نخبة الهواة الذين يلعبون لأكثر من عقد من الزمن ويتدربون بشكل مكثف ومستمر، وأفضل خمس مباريات ضد لاعبين محترفين في الدوري الياباني. مينامي أندو و كاكيرو سون.

لعب ما مجموعه 13 مباراة ضد لاعبي النخبة وفاز سبع مرات، ليصبح المجموع ثلاث مباريات. أمام المحترفين، لم تكن تقنياته فعالة تمامًا: فاز آيس بمباراة واحدة فقط من أصل سبع لعبها، وفي النهاية خسر كلتا المباراتين.

إطار الحدود = “0” سماح = “مقياس التسارع؛ التشغيل التلقائي؛ الكتابة في الحافظة؛ الوسائط المشفرة؛ جيروسكوب؛ صورة داخل صورة؛ مشاركة الويب” Referrerpolicy=”strict-origin-when-cross-origin”allowfullscreen>

لكن أداءها يفوق أداء روبوتات تنس الطاولة السابقة، إذ تصل إلى مستوى يمكنها من منافسة لاعبين بشريين رفيعي المستوى.

أظهر تحليل ألعاب Ace أن اكتشاف الدوران قد يكون أمرًا أساسيًا. لم يسجل الروبوت النقاط عن طريق الضرب بقوة أكبر من خصومه من البشر، ولكن لأنه كان يتمتع بتحكم بارع، حيث نجح في إرجاع 75 بالمائة من الكرات الدوارة عبر نطاق واسع من الدورات.

كما فازت بعدة نقاط مباشرة على الإرسال وأجرت العديد من المناورات التي فاجأت المراقبين البشريين.

كما لاحظ الباحثون في ورقتهم، لاحظ خبير تنس الطاولة واللاعب الأولمبي السابق كينجيرو ناكامورا عند رؤية إحدى تسديدات آيس: “لم يكن أي شخص آخر قادرًا على القيام بذلك. لم أكن أعتقد أنه كان ممكنًا. ولكن حقيقة أنه كان ممكنًا … تعني أن هناك احتمال أن يتمكن الإنسان من القيام بذلك أيضًا”.

يشير هذا إلى أن الروبوتات مثل Ace توفر طريقة لتعلم تقنيات ومهارات جديدة لتحسين أدائنا في مجالات معينة.

متعلق ب: قام العلماء بتنمية أدمغة صغيرة، ثم قاموا بتدريبها على حل مشكلة هندسية

لم يصل الروبوت بعد إلى مستوى الكفاءة في تنس الطاولة الذي أظهره الوكلاء الذين يعملون في بيئات افتراضية، مثل ألفا جو أو ديب بلو. ومع ذلك، يقول الباحثون إنها تقدم بشكل كبير ما قد نتمكن من فعله بالروبوتات في المستقبل.

يقول بيتر ستون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في شركة سوني: “هذا الاختراق أكبر بكثير من تنس الطاولة”.

“إنها تمثل لحظة تاريخية في أبحاث الذكاء الاصطناعي، حيث تظهر، لأول مرة، أن نظام الذكاء الاصطناعي يمكنه الإدراك والتفكير والتصرف بفعالية في بيئات العالم الحقيقي المعقدة والمتغيرة بسرعة والتي تتطلب الدقة والسرعة. وبمجرد أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من العمل على مستوى بشري خبير في ظل هذه الظروف، فإنه يفتح الباب أمام فئة جديدة تمامًا من تطبيقات العالم الحقيقي التي كانت بعيدة المنال في السابق.”

الآن، ارفع يديك إذا كنت تريد رؤية روبوتين من نوع Ace في مواجهة بعضهما البعض.

تم نشر الورقة في طبيعة.