La inteligencia artificial de DeepMind de Google ya puede jugar al tenis de mesa a un nivel competitivo.
Se aproxima la competencia de inteligencia artificial.
Un robot, desarrollado por Google utilizando la inteligencia artificial de DeepMind, ha logrado alcanzar un nivel de habilidad en el tenis de mesa comparable al de un jugador aficionado. En el laboratorio de DeepMind, donde se investiga y desarrolla tecnología avanzada de IA, se han realizado numerosos experimentos prácticos, desde la adición de audio a videos silenciosos hasta el descubrimiento de nuevos materiales.
Según un reciente estudio presentado por los investigadores de Google, el robot ha ganado 13 de 29 partidos contra humanos, con un porcentaje de éxitos que varía según la habilidad de los jugadores, que abarcó desde principiantes hasta avanzados. Los científicos consideran que este es el primer agente robótico capaz de competir en un deporte a nivel humano, marcando un avance significativo en el aprendizaje y control de robots. Sin embargo, también señalan que este es solo un pequeño paso en el camino hacia el desarrollo de habilidades útiles en el mundo real para robots.
La elección del tenis de mesa como proyecto se debió a la complejidad de los diferentes elementos involucrados, como la física del movimiento y la coordinación mano-ojo necesarias para devolver la pelota de manera efectiva. El robot fue entrenado para manejar cada tipo de golpe de forma individual, abarcando desde el efecto de revés hasta el saque de derecha. Este entrenamiento se combinó con un algoritmo de alto nivel que le permite seleccionar el tipo de golpe adecuado en cada situación.
Sin embargo, el robot enfrentó mayores dificultades con los golpes más rápidos, ya que el tiempo de reacción de la IA se ve reducido. Los investigadores ya consideran diversas formas de mejorar el sistema, incluyendo estrategias que le permitan ser menos predecible durante el juego. Además, el robot tiene la capacidad de aprender de las estrategias de sus oponentes humanos, analizando sus fortalezas y debilidades.
El estudio completo aborda los desafíos del entrenamiento de IA y la escalabilidad, así como la forma en la que los robots pueden desarrollar una combinación de habilidades necesarias para realizar tareas físicas efectivas.
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