“我们不让婴儿参加11对11的游戏。他们必须先学会走动，然后学会运球，然后再玩1对1或2对2的游戏。”深层思考。
课程第一阶段是通过模仿人类踢足球的视频片段来训练数字人形机器人自然奔跑。 第二阶段使用试错机器学习的形式来练习运球和投篮。
前两个阶段代表大约1.5年的模拟训练时间，AI可以在大约24小时内快速完成。 在模拟足球比赛五年后，人工智能开始表现出除了运动和控球之外更复杂的行为。 研究人员表示：“机器人学会了协调性机器人足球比赛视频机器人足球比赛视频，还学会了我们之前没有明确设定为训练内容的运动技能。” 第三阶段训练让数字人形机器人参加2对2的比赛。
在花了 2-3 周时间并学习了 20-30 年的比赛数据后，AI 学会了团队合作技能，例如预测将球传到哪里。
然而，这种模拟并不意味着科学家很快就会开发出可以踢足球的机器人。 研究人员表示，较长的学习时间使得将工作直接转移到真正的足球机器人上变得更加困难，但看看 的方法在年度机器人杯 3D 模拟联赛中是否具有竞争力将会很有趣。 。
据悉，“深度思考”团队已经开始教真实的机器人如何将球推向球门，并计划研究这种AI训练策略是否适用于足球以外的领域。
主编要点：
虽然足球网络游戏很常见机器人足球比赛视频，但这与真正达到人类水平的体育运动的人工系统还有一定的差距。 因为人类看似自然的踢腿动作跨越了许多组织层面，从肌肉到认知、到决策、到行为，在空间和时间上模拟和表达它们对人工智能来说是一个巨大的长期挑战。 。 本文的结果是此类研究的完美案例。 不过，看完这条新闻，你应该还有一个疑问：通过适当的训练，人工系统可以从“新手”转变为“优秀玩家”。 有些足球队也能学到东西吗？
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