Google DeepMind

想打桌球却找不到对手吗？没关系，Google DeepMind的一群科学家已经成功打造出桌球机器人，而且该名机器人具备了业余人类桌球选手的水准，虽然它还打不赢高手，但它赢过了所有的初学者，与中阶选手的比赛也有55%的胜率。

在现实世界的任务中实现人类水准的速度及性能，一直是机器人研究的北极星指针，桌球也不例外，现在的桌球机器人只有最低级的发球机，尚无可与人类对打的机器人。或许是大家对此一研究太感兴趣，于此一《Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis》论文中挂名的作者超过25位。

DeepMind研究人员对此一论文的主要贡献有四，一是分层与模块化的策略架构，以低级控制器来负责机器人的具体技能，并由高级控制器来选择与调度低级控制器；二是把自模拟环境中所学习的内容直接应用到现实的技术；三是可即时适应陌生对手的能力；最后则是在实际的赛事中对抗陌生对手的用户研究。

这个桌球机器人可以打正手、反手，能够连续击球，可以打到不同的位置，还能适应不同的球风，在29场与陌生人类较劲的比赛中，机器人赢了45%，如果区分这些人类玩家的程度，机器人完全打不赢高手，但赢了所有的初学者，跟中等程度的玩家比赛，机器人也赢了55%。研究人员认为它已经具备了业余人类选手的水准。