चप्पू चलाने वाला रोबोट टेबल टेनिस खेलने में इतना माहिर है कि उसे कड़ी चुनौती दे रहा है विशिष्ट मानव खिलाड़ी और कभी-कभी उन्हें हराना, एक नए अध्ययन के अनुसार जो दर्शाता है कि कैसे आगे बढ़ते हैं कृत्रिम होशियारी रोबोट को और अधिक चुस्त बना रहे हैं।
जापानी इलेक्ट्रॉनिक्स दिग्गज सोनी ने ऐस नामक रोबोटिक भुजा बनाई और इसे पेशेवर एथलीटों के खिलाफ खड़ा किया। ऐस एक योग्य प्रतिद्वंद्वी साबित हुआ, हालांकि कुछ गैर-मानवीय विशेषताओं के साथ: कोर्ट के चारों ओर तैनात नौ कैमरे की आंखें और गेंद के स्पिन को मापने के लिए उसके लोगो का अनुसरण करने की अद्भुत क्षमता।
रोबोट ने एआई पद्धति का उपयोग करके खेल खेलना सीखा, जिसे सुदृढीकरण सीखने के रूप में जाना जाता है।
विज्ञान पत्रिका नेचर में बुधवार को प्रकाशित अध्ययन के सह-लेखक, सोनी एआई शोधकर्ता पीटर ड्यूर ने कहा, “टेबल टेनिस खेलने के लिए रोबोट को हाथ 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 पेशेवर 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 का कहना है कि यह “पहली बार है जब किसी रोबोट ने भौतिक दुनिया में आम तौर पर खेले जाने वाले प्रतिस्पर्धी खेल में मानव, विशेषज्ञ-स्तरीय खेल हासिल किया है – एआई और रोबोटिक्स अनुसंधान के लिए एक दीर्घकालिक मील का पत्थर।”
कस्टम-निर्मित 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 का तेजी से जवाब देने में सक्षम होता 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, “हमने कारखानों में ऐसे बहुत से रोबोट देखे हैं जो बहुत, बहुत तेज़ हैं।” “लेकिन वे बार-बार एक ही प्रक्षेपवक्र कर रहे हैं। इस तकनीक के साथ, हम दिखाते हैं कि लगातार बदलते अनिश्चित 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। यह कल्पना करना भी कठिन नहीं है कि युद्ध में ऐसे उच्च गति और अत्यधिक अवधारणात्मक हार्डवेयर का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
एक ह्यूमनॉइड रोबोट से भी तेज दौड़ा रविवार को बीजिंग में रोबोटों के लिए एक हाफ-मैराथन दौड़ में मानव विश्व रिकॉर्ड बनाया गया, लेकिन कुशल मानव एथलीटों के साथ एक सेकंड की गति से बातचीत करने और प्रतिस्पर्धा करने के लिए एक मशीन प्राप्त करना कुछ मायनों में अधिक 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 सामान्य आकार के कोर्ट पर आधिकारिक टेबल टेनिस नियमों के अनुसार खेलता है।
स्पैंजर ने कहा, “एक अलौकिक टेबल टेनिस रोबोट बनाना बहुत आसान है।” “आप एक ऐसी मशीन बनाते हैं जो गेंद को अंदर 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 है मानव के साथ कुछ स्तर की तुलनीयता, कुछ स्तर की निष्पक्षता, 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, 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 विचारों वाले हो गए वीडियो गेम की दुनिया. लेकिन एआई को सिम्युलेटेड वातावरण से भौतिक दुनिया में ले जाना लंबे समय से रोबोट निर्माताओं के लिए स्वर्ण मानक रहा है।
स्पैन्जर ने कहा, पिछला साल रोबोटिक्स के लिए एक तरह के चैटजीपीटी पल के रूप में चिह्नित किया गया है, रोबोटों को उनके वास्तविक दुनिया के वातावरण के बारे में सिखाने और उन्हें बैकफ्लिप जैसी शारीरिक रूप से मांग वाली गतिविधियों के साथ काम करने के लिए नए, एआई-संचालित दृष्टिकोण के साथ।
टेबल टेनिस में रोबोट से निपटने वाला सोनी शायद ही पहला है। जॉन बिलिंग्सले ने 1983 में “रोबोट पिंग-पोंग” नामक एक पेपर में ऐसी प्रतियोगिताओं को आगे बढ़ाने में मदद की। हाल ही में, Google के AI अनुसंधान प्रभाग डीपमाइंड ने भी इस खेल पर काम किया है।
और प्रभावशाली होते हुए भी, बिलिंग्सले ने कहा कि सोनी की सभी देखने वाली कंप्यूटर दृष्टि और गति का पता लगाने की क्षमताएं दो आंखों वाले इंसान के लिए मौका पाना कठिन बना देती हैं।
ऑस्ट्रेलिया में दक्षिणी क्वींसलैंड विश्वविद्यालय के सेवानिवृत्त मेक्ट्रोनिक्स प्रोफेसर बिलिंग्सले ने एपी को एक ईमेल में कहा, “मैं उपलब्धि को कम नहीं करना चाहता, लेकिन वे भीड़ के हाथों काम पर चले गए और स्लेजहैमर तकनीक का इस्तेमाल किया।”
हालाँकि, उन्होंने यह भी कहा कि इससे यह सीख मिलती है कि “सच्ची प्रगति प्रतियोगिताओं से आती है, चाहे उनमें गेंद को मारना शामिल हो या मंगल ग्रह पर कदम रखना हो।”
जापानी पेशेवर खिलाड़ी मिनामी एंडो और काकेरू सोन उन लोगों में से थे जिन्होंने सोनी के रोबोट के खिलाफ प्रतिस्पर्धा की। जापानी टेबल टेनिस एसोसिएशन के दो अंपायरों ने खेलों का मूल्यांकन किया।
नेचर में इसके प्रकाशन से पहले सहकर्मी समीक्षा के लिए पेपर प्रस्तुत करने के बाद, सोनी के शोधकर्ताओं ने प्रयोग करना जारी रखा और कहा कि ऐस ने अपनी शॉट गति और रैलियों को तेज कर दिया और और भी अधिक आक्रामक तरीके से और टेबल किनारे के करीब खेला। सोनी ने कहा कि दिसंबर में चार उच्च-कौशल खिलाड़ियों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करते हुए ऐस ने 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 हुए देखने के बाद शोधकर्ताओं से कहा कि “कोई और ऐसा करने में सक्षम नहीं होता। मुझे नहीं लगता कि यह संभव था।”
लेकिन नेचर पेपर में प्रकाशित टिप्पणी में उन्होंने कहा, “अब रोबोट द्वारा ऐसा करने का मतलब है कि ऐसी संभावना है कि कोई इंसान भी ऐसा कर सकता है।”
एपी के पत्रकार यूरी कागेयामा और जेवियर आर्किगा ने इस रिपोर्ट में योगदान दिया।
