Нейросеть играет в настольный теннис как профессионал
Человек играет с искусственным интеллектом в игры с начала прошлого века. Примитивные эндшпили шахматного автомата Торреса-и-Кеведо, легендарные битвы Каспарова с Deep Blue, а AlphaGo — с чемпионом Кэ Цзе: эти схватки уже стали частью истории большого соперничества машины и человеческого разума.
Но шахматы, го и покер — интеллектуальные игры, которые легко можно перенести в виртуальное пространство. А как быть с настоящим спортом? Сможет ли человек сыграть против ИИ в хоккей или баскетбол? Такими вопросами озадачились ученые из Токийского технологического института. Они решили создать симулятор, способный сыграть с человеком партию в настольный теннис.
Эрвин У и Хидэки Коикэ отталкивались от идеи того, что хороший игрок — тот, кто не просто отслеживает траекторию мяча, но и следит за движениями соперника, предугадывая его следующий удар. Разработчики создали две независимых нейросети с различной архитектурой. Сверточная нейросеть ResNet50 собирала видеоданные о движениях игрока, раскладывая каждый жест на отдельные элементы. Последние десять кадров — или десять микродвижений соперника — передавались второй нейросети с долгой краткосрочной памятью LSTM. Она определяла траекторию полета мяча удара. Место падения мяча выводилось на теннисный стол, игрок бил по-настоящему — и ученые сравнивали результат.
Результат оказался довольно точным: нейросеть предугадала в среднем 75% ударов. Причем 81,25% "узнаваний" пришлось на игру нейросети с профессионалом, 68.75% — на "баттлы" с любителями. Разница в цифрах разработчики объясняют просто: новички менее предсказуемы. За годы игры профессиональный теннисист нарабатывает целый комплекс привычных движений, совершаемых перед каждой подачей, тогда как любители каждый раз отбивают мяч по-разному.
Исследователи предлагают использовать алгоритм для тренировки и обучения начинающих игроков в теннис. Ведь физической составляющей игры никто не отменял: помимо расчета, в настольном теннисе важна точность движений, быстрота реакции и просто хорошая физическая подготовка. Предугадать за игрока движения соперника нейросеть, может быть, и сможет. А вот тренировать скорость и оттачивать правильные движения спортсмену придется уже самому.
Источник: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3334480.3382853
Но шахматы, го и покер — интеллектуальные игры, которые легко можно перенести в виртуальное пространство. А как быть с настоящим спортом? Сможет ли человек сыграть против ИИ в хоккей или баскетбол? Такими вопросами озадачились ученые из Токийского технологического института. Они решили создать симулятор, способный сыграть с человеком партию в настольный теннис.
Эрвин У и Хидэки Коикэ отталкивались от идеи того, что хороший игрок — тот, кто не просто отслеживает траекторию мяча, но и следит за движениями соперника, предугадывая его следующий удар. Разработчики создали две независимых нейросети с различной архитектурой. Сверточная нейросеть ResNet50 собирала видеоданные о движениях игрока, раскладывая каждый жест на отдельные элементы. Последние десять кадров — или десять микродвижений соперника — передавались второй нейросети с долгой краткосрочной памятью LSTM. Она определяла траекторию полета мяча удара. Место падения мяча выводилось на теннисный стол, игрок бил по-настоящему — и ученые сравнивали результат.
Результат оказался довольно точным: нейросеть предугадала в среднем 75% ударов. Причем 81,25% "узнаваний" пришлось на игру нейросети с профессионалом, 68.75% — на "баттлы" с любителями. Разница в цифрах разработчики объясняют просто: новички менее предсказуемы. За годы игры профессиональный теннисист нарабатывает целый комплекс привычных движений, совершаемых перед каждой подачей, тогда как любители каждый раз отбивают мяч по-разному.
Исследователи предлагают использовать алгоритм для тренировки и обучения начинающих игроков в теннис. Ведь физической составляющей игры никто не отменял: помимо расчета, в настольном теннисе важна точность движений, быстрота реакции и просто хорошая физическая подготовка. Предугадать за игрока движения соперника нейросеть, может быть, и сможет. А вот тренировать скорость и оттачивать правильные движения спортсмену придется уже самому.
Источник: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3334480.3382853
Задать вопрос
Заполните форму, и наши эксперты ответят вам