टेबल टेनिस में मशीनों के मामले में रोबोट ने मानवीय फायदों को पीछे छोड़ दिया है

एक रोइंग रोबोट टेबल टेनिस खेलने में इतना माहिर है कि यह विशिष्ट मानव खिलाड़ियों को चुनौती देता है और कभी-कभी उन्हें हरा भी देता है, एक नए अध्ययन के अनुसार, जिसमें दिखाया गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति कैसे रोबोट को अधिक चुस्त बना रही है।

जापानी इलेक्ट्रॉनिक्स दिग्गज सोनी ने ऐस नामक रोबोटिक भुजा बनाई है और इसे पेशेवर एथलीटों के खिलाफ खड़ा किया है। ऐस एक योग्य प्रतिद्वंद्वी था, हालांकि उसमें कुछ गैर-मानवीय गुण थे: कोर्ट के चारों ओर नौ कैमरे की आंखें लगाई गई थीं और गेंद के स्पिन को मापने के लिए उसके लोगो का अनुसरण करने की अद्भुत क्षमता थी।

रोबोट ने एआई पद्धति का उपयोग करके खेल खेलना सीखा जिसे सुदृढीकरण शिक्षण के रूप में जाना जाता है।

विज्ञान पत्रिका नेचर में गुरुवार को प्रकाशित अध्ययन के सह-लेखक, सोनी एआई शोधकर्ता पीटर ड्यूर ने कहा, “टेबल टेनिस खेलने के लिए रोबोट को मैन्युअल रूप से प्रोग्राम करने का कोई तरीका नहीं है। आपको अनुभव से खेलना सीखना होगा।”

एसोसिएटेड प्रेस के साथ एक साक्षात्कार में ड्यूर ने कहा कि प्रयोगों को संचालित करने के लिए, सोनी ने पेशेवरों और अन्य उच्च कुशल एथलीटों को रोबोट के साथ “समान खेल का मैदान” देने के लिए टोक्यो में अपने मुख्यालय में एक ओलंपिक आकार का टेबल टेनिस कोर्ट बनाया। कुछ एथलीटों ने कहा कि वे ऐस की ताकत से आश्चर्यचकित थे।

सोनी इसे मुख्यधारा के प्रतिस्पर्धी खेल के लिए पहली बार कहता है

सोनी का कहना है कि यह “पहली बार है जब किसी रोबोट ने भौतिक दुनिया में आम तौर पर खेले जाने वाले प्रतिस्पर्धी खेल में विशेषज्ञ स्तर की मानवीय भूमिका हासिल की है – एआई और रोबोटिक्स अनुसंधान के लिए एक दीर्घकालिक मील का पत्थर।”

कस्टम रोबोट में आठ जोड़ होते हैं जो इसके आंदोलनों, या स्वतंत्रता की डिग्री को निर्देशित करते हैं, जिससे यह रैकेट को स्थिति में रखने, शॉट्स को अंजाम देने और अपने प्रतिद्वंद्वी की रैलियों पर तुरंत प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है।

सोनी एआई के अध्यक्ष माइकल स्पैन्जर ने एक साक्षात्कार में कहा, “आज रोबोटिक्स में गति वास्तव में बुनियादी मुद्दों में से एक है, खासकर उन परिदृश्यों या वातावरणों में जो तय नहीं हैं।”

स्पैंजर ने कहा, “हम कारखानों में ऐसे बहुत से रोबोट देख रहे हैं जो बहुत, बहुत तेज़ हैं।” “लेकिन वे बार-बार एक ही प्रक्षेपवक्र करते हैं। इस तकनीक के साथ, हम दिखा रहे हैं कि अनिश्चित, लगातार बदलते वातावरण में रोबोट को बहुत अनुकूली और प्रतिस्पर्धी और तेज़ होने के लिए प्रशिक्षित करना वास्तव में संभव है।”

स्पैंजर ने कहा कि ऐसी तकनीक विनिर्माण और अन्य उद्योगों में भूमिका निभा सकती है। न ही यह कल्पना करना मुश्किल है कि युद्ध में ऐसे उच्च गति और अत्यधिक अवधारणात्मक हार्डवेयर का उपयोग कैसे किया जा सकता है।

लोगों के साथ समानता बनाना एक चुनौती है

एक ह्यूमनॉइड रोबोट दौड़ा मानव विश्व रिकॉर्ड से भी तेज़ रविवार को बीजिंग में रोबोटों के लिए हाफ-मैराथन दौड़ होगी, लेकिन कुशल मानव एथलीटों के साथ सेकंड-सेकंड की गति से संवाद करने और प्रतिस्पर्धा करने के लिए एक मशीन प्राप्त करना कुछ मायनों में एक कठिन चुनौती है।

स्पैंजर ने कहा कि शोधकर्ताओं के लिए यह महत्वपूर्ण है कि रोबोट को बहुत अधिक अनुचित लाभ न दिया जाए और इसकी गति, हाथ की पहुंच और प्रदर्शन को एक कुशल एथलीट के बराबर बनाया जाए जो सप्ताह में कम से कम 20 घंटे प्रशिक्षण लेता है। यह एक विशिष्ट आकार के कोर्ट पर आधिकारिक टेबल टेनिस नियमों के अनुसार खेला जाता है।

स्पैंजर ने कहा, “एक अलौकिक टेबल टेनिस रोबोट बनाना बहुत आसान है।” “आप एक ऐसी मशीन बनाते हैं जो गेंद को खींचती है और उसे इतनी तेजी से मार गिराती है जितना कोई इंसान उसे वापस कर सकता है। लेकिन यह यहां लक्ष्य नहीं है। लक्ष्य कुछ तुलनीयता रखना है, मानव के साथ कुछ निष्पक्षता रखना है, और वास्तव में एआई के स्तर पर और निर्णय लेने और रणनीति के स्तर पर और कुछ हद तक कौशल पर जीत हासिल करना है।”

इसका मतलब है, उन्होंने कहा, कि “रोबोट किसी भी इंसान की तुलना में गेंद को तेजी से मारकर नहीं जीत सकता है, बल्कि उसे वास्तव में गेम खेलकर जीतना होगा।”

एआई शोधकर्ता लंबे समय से कंप्यूटर की क्षमताओं के लिए शतरंज जैसे बोर्ड गेम को बेंचमार्क के रूप में इस्तेमाल करते रहे हैं। बाद में वे अधिक खुले वीडियो गेम की दुनिया में चले गए। लेकिन एआई को सिम्युलेटेड वातावरण से भौतिक दुनिया में ले जाना लंबे समय से रोबोट निर्माताओं के लिए स्वर्ण मानक रहा है।

स्पैंजर ने कहा, पिछला वर्ष “रोबोटिक्स के लिए एक प्रकार का चैटजीपीटी क्षण” रहा है, जिसमें रोबोटों को उनके वास्तविक दुनिया के वातावरण के बारे में सिखाने और उन्हें फ्लैशबैक जैसी शारीरिक रूप से मांग वाली गतिविधियों के साथ काम करने के लिए नए, एआई-संचालित दृष्टिकोण दिए गए हैं।

‘ऐस’ ने ऐसे शॉट्स मारे जिन्हें पेशेवर लोग असंभव मानते थे

टेबल टेनिस में रोबोट से निपटने वाला सोनी शायद ही पहला है। जॉन बिलिंग्सले ने 1983 में पिंग-पोंग रोबोट नामक पेपर में ऐसी प्रतियोगिताओं को आगे बढ़ाने में मदद की। हाल ही में, Google के AI अनुसंधान प्रभाग डीपमाइंड ने भी इस खेल को अपनाया है।

और जबकि यह प्रभावशाली है, बिलिंग्सले ने कहा कि सोनी की सभी देखने वाली कंप्यूटर दृष्टि और गति-ट्रैकिंग क्षमताएं दो आंखों वाले व्यक्ति के लिए मौका पाना मुश्किल बना देती हैं।

ऑस्ट्रेलिया में दक्षिणी क्वींसलैंड विश्वविद्यालय के सेवानिवृत्त मेक्ट्रोनिक्स प्रोफेसर बिलिंग्सले ने एक ईमेल में एपी को बताया, “मैं उपलब्धि को कम नहीं करना चाहता, लेकिन उन्होंने इसे हाथ से लिया और स्लेजहैमर तकनीक का इस्तेमाल किया।”

हालाँकि, उन्होंने कहा कि इससे यह सीख मिलती है कि “सच्ची प्रगति प्रतियोगिताओं से आती है, चाहे इसमें गेंद को मारना शामिल हो या मंगल ग्रह पर पैर रखना हो।”

जापानी पेशेवर खिलाड़ी मिनामी एंडो और काकेरू सोन सोनी के रोबोट के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करने वालों में से थे। जापान टेबल टेनिस एसोसिएशन के दो रेफरी ने मैचों का फैसला किया।

नेचर में प्रकाशन से पहले पेपर को सहकर्मी समीक्षा के लिए प्रस्तुत किए जाने के बाद, सोनी के शोधकर्ताओं ने प्रयोग करना जारी रखा और कहा कि ऐस ने अपने शॉट की गति और रैलियों को तेज कर दिया और और भी अधिक आक्रामक तरीके से और टेबल के किनारे के करीब खेला। सोनी ने चार उच्च-कौशल खिलाड़ियों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा की और कहा कि ऐस ने दिसंबर में उनमें से एक को छोड़कर सभी को हरा दिया।

एक अन्य विशेषज्ञ खिलाड़ी, किंजिरो नाकामुरा, जिन्होंने 1992 बार्सिलोना ओलंपिक में भाग लिया था, ने ऐस को एक शॉट खेलते देखने के बाद शोधकर्ताओं से कहा कि “कोई और ऐसा करने में सक्षम नहीं होता। मुझे नहीं लगता कि यह संभव था।”

लेकिन जिस रोबोट ने अब यह किया है, “इसका मतलब है कि ऐसी संभावना है कि कोई इंसान भी ऐसा कर सकता है”, उन्होंने नेचर जर्नल में प्रकाशित टिप्पणियों में कहा।