足球是一项全球流行的球类运动，强调身体对抗和团队合作。
在现实生活中，无论我们踢球与否，无论我们踢得好还是不好，每当我们看到（听到）“足球”这个词时，人们都会含糊地谈论它。
确实，足球界新闻太多并不罕见。
然而，如果一个人工智能（AI）学会了踢足球并且踢得非常好，这算不算是一件罕见的事情呢？毕竟，当前的人工智能有时甚至无法回答“林肯是500年前的美国总统吗？”这样的问题。
9月1日，来自英国人工智能公司DeepMind的研究团队首次推出了这样一位“AI足球运动员”，可以完成带球、身体对抗等多种动作，然后精准射门。
图片| “AI选手”正在进行2V2对抗赛（动画制作素材来源：Science Robotics）
虽然偶尔会出现不遵守规则的情况，例如比赛中没有角球、点球、任意球等定位球，但研究团队认为，这项研究推动了人工系统向人类水平的运动迈进智力。
相关研究论文题为“从运动控制到模拟人形足球中的团队比赛”，已发表在科学杂志《Science Robotics》上。
AI是如何学会踢足球的？
众所周知，一场标准的足球比赛是两支球队各有11名球员，其中包括10名球员和1名守门员，在场上相互竞争和攻击。
除守门员在本方禁区内可以用手触球外，其他队员只能用双手以外的身体部位触球（掷界外球除外）。比赛的最终目标是在球门内尽可能地将足球踢入对方球门。
因此，无论是现实比赛还是网络比赛，足球都是一项不仅考验个人技术，更需要团队成员默契配合的运动。完成一次出色的传球或一次准确的射门并不容易。 “它需要解决人类和动物面临的许多问题。”
论文称，虽然 DeepMind 团队在这项研究中简化了比赛规则，并将两队的球员人数限制为 2-3 人，但结果表明，AI 球员可以在不提前了解足球规则的情况下学会踢足球。 、带球和射门技巧，在模拟游戏中完成2V2和3V3足球比赛。
“助教在运动技能和高水平目标导向行为紧密结合的环境中实现全面控制。”论文共同第一作者、共同通讯作者刘思琪及其团队撰写。
图片| “AI球员”完成运球、抢断、传球等一系列动作（动画制作素材来源：Science Robotics）
如上图所示，在一场2V2的比赛中，红队球员完成了跑动、逼抢、传球等一系列动作。整个动作非常自然、流畅，充满了压迫感。
那么，一个“足球新手”如何转型为“优秀足球运动员”呢？
原因在于研究团队提出的三步机器学习框架。
首先，AI球员需要通过观看人类动作视频来学习走路，因为最初的AI球员不知道在足球场上要做什么。
图片|训练前（动画制作素材来源：Science Robotics）
然后，在知道它的作用后，人工智能球员可以借助强化学习算法学习踢足球。
图片|经过3天的训练（动画制作素材来源：Science Robotics）
最后，AI玩家更进一步，学习如何基于另一种强化学习算法进行团队合作和更困难的运动控制。
图片|经过50天的训练（动画制作素材来源：Science Robotics）
可以看出，当训练中的AI球员不断接受环境奖励并给出正确的反馈时，他们的足球技术就会提高。
从“足球新手”到“优秀足球运动员”，AI再次大展身手。
但这还不够
图灵奖获得者艾伦·纽厄尔在描述认知科学和人工智能基础的经典演讲中认为，人类行为涵盖从毫秒级的肌肉抽搐，到数百毫秒级的认知决策，再到长期目标导向的行为。多个组织级别。
更高层次的行为通常与与外部环境和其他主体的更复杂的交互相关。如何在多个时空尺度上表达智能行为是物理实体人工智能面临的长期挑战之一。
DeepMind团队的这项研究利用强化学习算法等AI技术，为AI玩家提供灵活的运动控制和多智能体协作能力。它是如何在多智能体环境中学习多尺度综合决策的一个很好的例子。
图片|对抗与推搡（动画制作素材来源：Science Robotics）
当然，这项研究也有一定的局限性。
例如，由于参与游戏的AI玩家数量相对较少，因此与现实世界相比仍然缺乏一定程度的复杂性。这并不意味着人工智能可以玩更复杂的足球比赛。如果在未来的工作中增加AI玩家的数量，可能会产生更有趣的团队策略。
此外，由于时间较短、节奏较快，AI玩家无法调整节奏、保持体力、决定阵型、更换防守或进攻的球员。
此外，研究团队还表示，他们的方法并不适合直接在机器人硬件上学习，研究成果也不会快速从模拟世界转移到现实世界。
然而，结果确实证明了基于学习的方法在生成复杂运动策略方面的潜力，并且还解决了模拟训练中出现的模拟到真实迁移的主要挑战之一。
研究团队在论文最后写道，“如何在敏捷机器人硬件上实现类似复杂度的多尺度运动智能将是令人兴奋的研究方向之一。”
未来，AI将比想象的更强大。您对此有何看法？
参考：
2022世界人工智能大会
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