旗鱼科技丨AI能「踢足球」了但AI机器人还不能

　　不久前，来自英国人工智能公司DeepMind的研究团队，利用一种加速版运动课程，通过计算机模拟数十年足球比赛的情况，训练AI学会了熟练地控制数字人形足球运动员。

　　早在2016年，AlphaGo在围棋上战胜李世石后没多久，Deepmind就开始琢磨让AI踢足球了。

　　当年6月，DeepMind的研究人员让AI控制一只蚂蚁形状的物体去追逐小球，然后带球直至将其送进球门得分。

　　根据DeepMind小组负责人David Silver的说法，借助当时谷歌最新开发出异步Actor-Critic算法，即A3C，AI不仅完成了这个项目，而且在整个过程中不需要向他灌输有关力学的知识。

　　到了2019年，DeepMind已经训练了许多「Player」，它们分别由不同训练计划制作而成的，DeepMind从中选择10个双人足球团队。

　　这10个团队每个都有250亿帧的学习经验，DeepMind收集了它们之间的100万场比赛。

　　然后DeepMind设置环境，让多个AI一起踢足球赛，并且提前设置了规则，奖励整个「足球队」而不是去鼓励某个「AI球员」的个人成绩，以促成整个球队的进步。

　　看起来一切顺利，然而到了2020年，DeepMind的AI球员出问题了。

　　根据脑极体提供的资料，在一场比赛中，一方的足球机器人排成一排向球门发起射击，但机器人守门员却并没有准备防守，而是一屁股倒在地上开始胡乱摆动起了双腿。

　　接着，担任前锋的机器人球员跳了一段十分令人困惑的舞蹈，跺跺脚，挥挥手，啪叽一下摔倒在地上。

　　这还要从背后的原理说起。「AI踢足球」的开始，研究人员就采用了强化学习这条道路。此前，AlphaGo的学习是基于监督学习，即通过标记好的数据集来进行训练的。

　　但这种方式对数据的「洁净」程度要求高：一旦数据有问题，AI就会犯错。与之相比，强化学习是模仿人类的学习模式，AI以「试错」的方式进行学习，对了受奖，错了受罚，从而建立正确的联系。看起来比传统的监督学习智能了不少，但还是有漏洞。

　　比如，AI会对奖惩措施产生错误的理解，因而生成奇怪的策略。OpenAI曾经设计了一个赛艇游戏，AI原本的任务是完成比赛。

　　研究者设置了两种奖励，一是完成比赛，二是收集环境中的得分。结果就是智能体找到了一片区域，在那里不停地转圈「刷分」，最后自然没能完成比赛，但它的得分反而更高。

　　文章开头提到，DeepMind的研究团队在训练「AI足球运动员」上有了新突破。

　　据论文描述，尽管DeepMind团队在此次研究中简化了游戏规则，并将两队球员人数限定在了2-3人，但「AI足球运动员」可以完成带球突破、身体对抗、精准射门等动作。

　　那研究人员是怎么训练「AI足球运动员」的呢？简单来说，是将监督学习与强化学习结合起来。

　　第一步，AI需要观看人类踢足球的视频剪辑，学会自然行走，因为AI开始并不知道要在足球场上做什么。

　　第三步，就用用比赛的形式训练，AI机器人进行2对2比赛，这一步需要耗时2到3周，主要是让AI学会团队协作，以及预测传球等更高难度的运动控制。

　　DeepMind团队认为，这一研究推动了人工系统向人类水平运动智能向前迈进。不过，DeepMind团队还是比较清醒，他们知道，这次突破还是有局限性的。比如，比赛是2v2，而不是现实足球比赛常用的11v11，还不能说明AI可以参加更复杂的足球比赛。

　　此外，即便是简单的2v2比赛，也没法直接用在机器人硬件上。换句话说，科学家们还不能研制出可以踢足球的机器人。

　　旗鱼软件科技有限公司是一家拥有自主技术软硬件开发能力和信息技术应用创新能力的高新技术公司。成立后逐步形成虚拟现实（VR）、增强现实（MR）和数字孪生（DT）为技术基础，面向行业提供技术解决方案的发展格局，公司主要产品包括3D LED大屏等。