DeepMind เผยแพร่งานวิจัยการพัฒนาหุ่นยนต์ตีปิงปองหรือเทเบิลเทนนิส ซึ่งสามารถแข่งขันกับมนุษย์ได้ โดยมีความท้าทายในการพัฒนาทั้งความเร็วของหุ่นยนต์ การระบุตำแหน่งที่แม่นยำ และการตัดสินใจวิธีตีตอบโต้ตามสถานการณ์

ในการพัฒนาความสามารถหุ่นยนต์ DeepMind ใช้ 4 เทคนิค ได้แก่ การให้เข้าใจกติกาพื้นฐาน, เทรนข้อมูลวิธีตีลูกกลับ, การเรียนรู้สิ่งแวดล้อมจากคู่แข่งที่ไม่เคยเจอ และการเรียนรู้ปรับปรุงเพิ่มเติมจากวิธีการใหม่ที่ไม่เคยเจอมาก่อน

หลังปรับปรุงทักษะให้หุ่นยนต์ตามวิธีการดังกล่าว ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบให้หุ่นยนต์แข่งปิงปองกับคนทั้งหมด 29 แมตช์ ซึ่งแต่ละคนมีความสามารถแตกต่างกันไป พบว่าหุ่นยนต์เอาชนะได้ 45% ของจำนวนแมตช์ และคิดเป็น 46% หากคิดเป็นจำนวนเกมที่แข่ง เมื่อแยกตามความสามารถของคน พบว่าผู้เล่นระดับมือใหม่ หุ่นยนต์สามารถเอาชนะได้ 100%, ผู้เล่นระดับปานกลาง เอาชนะได้ 55% และระดับมืออาชีพไม่สามารถเอาชนะได้เลย

DeepMind บอกว่างานวิจัยนี้สามารถนำไปประยุกต์กับการทำงานที่มีรายละเอียดเล็กน้อยหลายอย่างได้ รวมทั้งเห็นโอกาสในการปรับปรุงหุ่นยนต์ ทั้งความเร็ว การตอบสนอง การจำแนกท่าตีโฟร์แฮนด์-แบ็กแฮนด์ การแยกลูกปั่น เป็นต้น

ที่มา: DeepMind ผ่าน TechCrunch