Bóng bàn là một bộ môn thể thao yêu cầu cao về kỹ năng, phản xạ và được xem như một thử thách đối với các bộ máy trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, Google DeepMind đã thành công với nỗ lực không ngừng trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo để chứng minh rằng robot có thể đạt đến trình độ tương đương với những tay vợt thi đấu.
Trong dự án này, một cánh tay robot cầm vợt in 3D đã được phát triển và huấn luyện để thi đấu bóng bàn với con người. Kết quả cho thấy, robot đã giành chiến thắng trong 13 trên tổng số 29 ván đấu với các đối thủ con người ở nhiều trình độ khác nhau. Đây là thành tựu ấn tượng được công bố trên trang thông tin khoa học Arvic, khẳng định sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ AI.
Dự án này vẫn đang trong quá trình sửa đổi và hoàn thiện nhưng đã đạt được thành tựu ấn tượng khi giành chiến thắng 55% trước những người chơi nghiệp dư. Tuy nhiên, robot vẫn gặp khó khăn khi đối đầu với những tay vợt chuyên nghiệp.
Nghiên cứu này không chỉ là một bước tiến trong lĩnh vực AI và robot mà còn là tiếng nói khẳng định cho sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ ở nhiều lĩnh vực. Ông Lerrel Pinto, một nhà nghiên cứu khoa học máy tính tại Đại học New York, nhận định rằng phương pháp tiếp cận của Google DeepMind có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác.
"Thật tuyệt vời khi thấy các hệ thống robot có thể thực sự hoạt động và tương tác với con người trong môi trường thực tế," ông nói. "Mặc dù hiện tại nó chưa thể chiến thắng con người, nhưng tương lai có thể tiếp tục cải thiện và phát triển hơn."
Ông Pannag Sanketi, kỹ sư phần mềm cao cấp tại Google DeepMind và là người dẫn đầu dự án chia sẻ rằng: "Cách đây vài tháng, chúng tôi còn dự đoán rằng robot này có thể sẽ không thể đánh bại được những đối thủ mà nó chưa từng gặp trước đây. Nhưng kết quả thực tế đã vượt xa những kỳ vọng của chúng tôi. Khả năng của robot trong việc thi dấu và vượt qua những đối thủ mạnh thật sự là điều kỳ diệu."
Để đạt được kết quả này, Google DeepMind đã áp dụng một phương pháp huấn luyện phức hợp, bao gồm sử dụng mô phỏng máy tính để đào tạo robot về các kỹ năng cơ bản, sau đó tinh chỉnh nó bằng dữ liệu thực tế thu thập từ các trận đấu với con người. Robot không chỉ học cách trả giao bóng mà còn nắm vững kỹ thuật đánh bóng xoáy và điều chỉnh phong cách chơi dựa trên tình hình thực tế.
Trong quá trình thi đấu, robot liên tục thu thập và phân tích dữ liệu về hiệu suất của mình, từ đó cải thiện kỹ năng qua từng trận đấu. Hệ thống theo dõi vị trí của quả bóng bằng camera và phân tích phong cách chơi của đối thủ con người thông qua hệ thống chụp chuyển động sử dụng đèn LED trên vợt. Tất cả dữ liệu này sau đó được đưa trở lại môi trường mô phỏng để tiếp tục đào tạo, tạo ra một vòng lặp tiếp nhận kiến thức và nâng cao kỹ năng liên tục.
Ông Chris Walti, người sáng lập công ty robot Mytra và từng là giám đốc nhóm robot của Tesla, cho biết việc huấn luyện một robot trong môi trường mô phỏng thực tế là một thách thức lớn. "Rất khó để mô phỏng chính xác thế giới thực vì có quá nhiều biến số như gió giật hay những điều nhỏ như bụi trên bàn," ông nói. "Nếu không có mô phỏng chính xác, hiệu suất của robot sẽ bị ảnh hưởng."
