Un robot con una paleta es tan hábil jugando tenis de mesa que plantea un desafío difícil para jugadores humanos de elite y a veces derrotarlos, según un nuevo estudio que muestra cómo los avances en inteligencia artificial están haciendo que los robots sean más ágiles.
El gigante japonés de la electrónica Sony construyó el brazo robótico al que llama Ace y lo enfrentó a atletas profesionales. Ace demostró ser un oponente digno, aunque con algunos atributos no humanos: nueve ojos de cámara colocados alrededor de la cancha y una asombrosa habilidad para seguir el logo de la pelota para medir su giro.
El robot aprendió a practicar este deporte utilizando el método de inteligencia artificial conocido como aprendizaje por refuerzo.
“No hay manera de programar manualmente un robot para jugar al tenis de mesa. Hay que aprender a jugar a través de la experiencia”, afirmó Peter Dürr, investigador de inteligencia artificial de Sony, coautor del estudio publicado el miércoles en la revista científica Nature.
Para llevar a cabo los experimentos, Sony construyó una cancha de tenis de mesa de tamaño olímpico en su sede de Tokio para brindar a los atletas profesionales y otros atletas altamente calificados “igualdad de condiciones” con el robot, dijo Dürr en una entrevista con Associated Press. Algunos de los atletas dijeron que estaban sorprendidos por la destreza de Ace.
Sony afirma que es “la primera vez que un robot logra un juego experto a nivel humano en un deporte competitivo que se practica comúnmente en el mundo físico, un hito de larga data para la investigación de la IA y la robótica”.
El robot personalizado tiene ocho articulaciones que dirigen sus movimientos, o grados de libertad, lo que le permite posicionar la raqueta, ejecutar golpes y responder rápidamente a los ataques del oponente.
“La velocidad es realmente una de las cuestiones fundamentales en la robótica actual, especialmente en escenarios o entornos que no son fijos”, dijo en una entrevista Michael Spranger, presidente de Sony AI.
“Vemos muchos robots en las fábricas que son muy, muy rápidos”, dijo Spranger. “Pero siguen la misma trayectoria una y otra vez. Con esta tecnología, hemos demostrado que en realidad es posible entrenar robots para que sean muy adaptables, competitivos y rápidos en entornos inciertos que cambian constantemente”.
Spranger dijo que esta tecnología podría desempeñar un papel en la fabricación y otras industrias. Tampoco es difícil imaginar cómo un hardware tan rápido y altamente perspicaz podría usarse en la guerra.
Un robot humanoide corrió más rápido que El domingo batió el récord mundial humano en una carrera de medio maratón para robots en Beijing, pero lograr que una máquina interactúe y compita a velocidades de fracciones de segundo con atletas humanos calificados es, en cierto modo, un desafío más difícil.
Spranger dijo que es importante que los investigadores no le den al robot una ventaja demasiado injusta y hagan que su velocidad, alcance de brazo y rendimiento sean comparables a los de un atleta experto que entrena al menos 20 horas a la semana. Juega según las reglas oficiales de tenis de mesa en una cancha de tamaño completo.
“Es muy fácil construir un robot de tenis de mesa sobrehumano”, dijo Spranger. “Construyes una máquina que aspira la pelota y la lanza mucho más rápido de lo que un humano puede devolverla. Pero ese no es el objetivo aquí. El objetivo es tener cierto nivel de comparabilidad, cierto nivel de justicia para el ser humano y realmente ganar a nivel de IA y a nivel de toma de decisiones y tácticas y, hasta cierto punto, habilidad”.
Esto significa, dijo, que “el robot no puede ganar simplemente golpeando la pelota más rápido que cualquier humano, sino que tiene que ganar jugando realmente el juego”.
Los investigadores de IA han utilizado durante mucho tiempo juegos de mesa como el ajedrez como punto de referencia para las capacidades de una computadora. Posteriormente se trasladaron a un entorno más abierto. mundos de videojuegos. Pero trasladar la IA de entornos simulados al mundo físico ha sido el estándar de oro para los fabricantes de robots.
El año pasado marcó una “especie de momento ChatGPT para la robótica”, dijo Spranger, con nuevos enfoques basados en inteligencia artificial para enseñar a los robots sobre sus entornos del mundo real y abordarlos con actividades físicamente exigentes como volteretas hacia atrás.
Sony no es el primero en enfrentarse a robots en el tenis de mesa. John Billingsley fue pionero en este tipo de concursos en 1983, en un artículo titulado “Robot Ping-Pong”. Más recientemente, la división de investigación de IA de Google, DeepMind, también se ha ocupado de los deportes.
Y si bien es impresionante, Billingsley dijo que las capacidades de detección de movimiento y visión por computadora de Sony hacen que sea difícil para un humano con dos ojos tener una oportunidad.
“No quisiera menospreciar el logro, pero llevaron a cabo la tarea en grupo y utilizaron técnicas de mazo”, dijo Billingsley, profesor jubilado de mecatrónica de la Universidad del Sur de Queensland en Australia, en un correo electrónico a la AP.
Sin embargo, añadió que esto contribuye a la lección de que “el verdadero progreso proviene de las competiciones, ya sea que impliquen golpear una pelota o poner un pie en Marte”.
Los jugadores profesionales japoneses Minami Ando y Kakeru Sone estuvieron entre los que compitieron contra el robot de Sony. Dos árbitros de la Asociación Japonesa de Tenis de Mesa juzgaron los juegos.
Después de enviar el artículo para revisión por pares antes de su publicación en Nature, los investigadores de Sony continuaron experimentando y dijeron que Ace aceleró su velocidad de tiro y peloteo y jugó aún más agresivamente y más cerca del borde de la mesa. Compitiendo contra cuatro jugadores altamente calificados, Sony dijo que Ace derrotó a todos menos uno en diciembre.
Otro jugador experimentado, Kinjiro Nakamura, que compitió en los Juegos Olímpicos de Barcelona 1992, dijo a los investigadores después de ver jugar a Ace que “nadie más habría podido hacerlo. No pensé que fuera posible”.
Pero el hecho de que el robot haya hecho esto ahora “significa que existe la posibilidad de que un humano también pueda hacerlo”, dijo, en comentarios publicados en el artículo de Nature.
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Los periodistas de AP Yuri Kageyama y Javier Arciga contribuyeron a este informe.
