丰田工程师造“AI版樱木花道”，投篮百发百中秒杀职业球员

2018 年 3 月 17 日 新智元 克雷格

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新智元编译

来源：朝日新闻、motherboard

编译：克雷格

【新智元导读】最近，丰田的17名工程师利用业余时间制造出一款投篮AI机器人CUE，它以100%的命中率战胜职业球员。CUE的灵感来源于《灌篮高手》中的樱木花道，不过，长相相差甚远。

最近，丰田的工程师做了一个投篮机器人CUE，它身高190厘米，能从12英尺（约3.6米）外的地方投篮，命中率达100%。前些天，CUE跟丰田赞助的东京Alvark队的两名职业篮球运动员进行了一场投篮比赛，在10个球中，机器人10投10中，两名球员10投8中。

以下是投篮视频：

在视频中我们可以看到，CUE使用右手投篮，动作比较完整，在每次投篮前头回弯曲膝盖并精确地把球投进篮筐。

CUE被朝日新闻称为是AI机器人，有趣的是，制造CUE的丰田工程师们并没有人工智能背景，一切都是从头开始学习。

CUE的灵感来源于《灌篮高手》中的樱木花道，你觉得像吗？

目前，这款投篮机器人用到哪种技术还不清楚。朝日新闻称，人工智能被用来教导机器人如何进行视觉识别，CUE身上设置有摄像头，在经过20万次投掷联系后，机器人以近乎完美的精度投篮。但从发布的视频看上去机器人非常“古朴”，它只能在轮子上移动，并且一次又一次地重复相同的动作。

此外，CUE的灵感来源于《灌篮高手》中的樱木花道，17名工程师参与制造这个机器人，而且都是在业余时间完成。

稀疏潜空间策略搜索算法，让机器人自己学会投篮

CUE并不是第一个投篮机器人。

早在2014年，意大利的柯马机器人Racer7-1.4曾与NBA大赛冠军贝利内里同场竞技，并在去年大战林书豪等人，机器人对决NBA选手成绩有胜有负。

不过，目前大多机器人是通过编程来实现操作，且固定位置与动作，在工程上强调反应度、灵活性以及操作的精准性。

去年，林书豪在移动投篮中战胜柯马机器人Racer7-1.4

2016年11月，亚利桑那州立大学交互机器人实验室负责人Heni Ben Amor的研发了一款篮球机器人SunDevil-RX，这款机器人的不同之处在于，它使用机器学习算法，利用海量数据库，通过数百万次试验对数据进行排序来训练机器，直到机器学会了以最佳方式投篮。

Ben Amor开发了一种特殊类型的强化学习算法，叫做“稀疏潜空间策略搜索”（sparse latent space policy search）。这种算法为机器人提供了其运动功能的层次结构，这样它就可以复制和修正动态运动，就像把篮球投到篮筐里一样。

不过，它并没有让机器人在学习过程中操控每一个单独的电机，而是按照所建立的层次结构，将它们按顺序操作，并将其编码到算法中。

通过将机器人的自由度限制在其潜在的空间策略搜索算法中，研究人员实际上能够使机器人的表现远远超过其他机器，这些机器正在自学如何执行不同的任务。以前，如果研究人员移动它的高度或调整篮筐的距离，它可能会花几周的时间重新学习投篮，这是因为机器人会调整小的单个参数，而不是在预先设定的组中改变参数的元级操作。但用Ben Amor的算法，机器人能够学习如何在两个小时内从头开始学会投篮。

Ben Amor（左一）和他的团队成员

从前面的视频中可以看到，机器人最初的投篮技术看起来有点像把球从胸部推了出来。这种由机器人自己发现的技巧表现得很好，按照Ben Amor的估计，它每次推出动作可以下沉到上一次动作的60-70％。当研究人员抹去机器人的记忆时，机器人不得不学如何重新投篮，并且它使用的技术也是不同的，这一次它看起来更像下手抛球（underhand toss）。

换句话说，机器人已经教会了自己达到相同目标的不同方式。

参考链接：

https://www.asahi.com/articles/ASL2N5H2WL2NUTQP02R.html

https://motherboard.vice.com/en_us/article/jpgn78/i-got-dunked-on-by-a-basketball-playing-robot