【科讯】AI机器人征服人类的下一个行业：踢足球

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1997年，ibm的人工智能deep blue打败了当时的象棋世界冠军garry kasparov。 从那以后，人类对ai的认识发生了变化。 deep blue让人类认识到即使是象棋这样的人类特有的活动也会被ai侵略。 但这并不证明科学技术取得了突破性的创新。 毕竟机器人象棋是由高速计算机和智能算法驱动的，围棋并非如此。

围棋要求更多复杂的算法、更完美的战略思考，包括越来越多的交互和战略解体，对ai的挑战更大。 围棋依靠越来越多的模式识别，需要对整体和细节作出更微妙的判断。 围棋的下一步棋很难预测，几乎没有围棋所有棋步成功的算法。

到本世纪，围棋ai机制进步非常缓慢，被业馀选手打败。 但是在2006年，ai引入了两种技术: monte carlo树搜索和深度互联网，因此这种情况发生了变化。 monte carlo树搜索算法不验证可能发生的所有步骤，而是采用成熟的方法组合选择对象，进行分离选择以进行更好的预测。 深互联网是神经网络的转换方法，从20世纪60年代开始进行测试，现在更便宜，更强大，有更多的数据，训练学习算法。

这两种技术的结合大大提高了ai的围棋技术。 终于，今年3月，谷歌人工智能alphago打败了世界级围棋棋手李世石，人类开始害怕ai的强大力量。

现在ai征服下一个疆域:足球。

ai的未来是体力活动

自从1997年ai打败象棋世界冠军以来，科学家们开始相信ai最能征服的是头脑游戏。 对ai来说，征服足球等哪个体力游戏更难？

足球对人类来说不是很难的运动，但对ai来说不是。 对机器人来说，用双脚跑步、用脚控制球、和队友的信息表现、不摔倒比象棋难得多。 现在，世界上只有极少数的实验室能设计能步行的人形机器人。 现在，科学家hiroaki kitano和manuela veloso带领的团队的目的是在2050年之前一边对抗世界杯冠军，一边组建机器人足球队。 现在他们正在努力，已经举行了很多“机器人世界杯”。

到今年为止，“机器人世界杯”举办了20届，以提高ai和机器人的能力和挑战为目标。 具体来说，这个能力不是机器人的抽象头脑能力，而是体力运动能力和实时互动能力。 自从第一届“机器人世界杯”举办以来，许多组织开始关注这样的比赛如何促进机器人技术的进步。

第一届“机器人世界杯”的参加选手只有轮式机器人。 后来，索尼四足aibo机器人狗加入了球队。 从2003年开始，人形机器人开始了比赛。 最初，人形机器人的运动能力非常有限，步行时经常颤抖，踢球时经常摔倒。 近年来，机器人的足球技能迅速提高。 现在很多实验室都在开发类人机器人足球队。

这不是一个简单的球类运动

为了实现2050年的目标，团队赋予机器人的任务也很难。 从去年开始，绿色地毯变成了人工草坪，终点和足球都被涂成白色。 这样，机器人就更难稳定和识别目标和足球。 因此，今年的机器人选手们可能比去年差，但别担心。 这是因为他们任务的难度增加了很多。

比起象棋和围棋，足球中包含的精彩把戏更多了。 边跑边锁定目标，在强光下识别足球，在潮湿的草坪上跑步，每45分钟给机器人输送能量。 其他问题也与人类现实相关。 机器人和人类什么时候能在同一个足球场踢足球？ 人类和机器人踢球是否安全，是否更容易受伤？ 如果人类判断机器人犯规，机器人会口服吗？

因此，当机器人的聪明使人类舔舔或害怕时，我们正在征服下一个疆域。 你认为什么样的人做非常简单的体力劳动？ 这是机器人未来应该征服的重要领土。