Google dévoile dans sa dernière vidéo nous montre que son robot est maintenant capable de jouer au ping-pong avec une précision surprenante. Grâce à la technologie DeepMind, cette machine atteint un niveau de jeu proche de celui des humains.

L'intelligence artificielle continue de repousser les limites de ce qui est possible. Google, à travers son laboratoire DeepMind, travaille sur des technologies d'apprentissage avancées pour robots. Déjà capable d'apprendre en regardant des vidéos, le robot de RT-2 peut assimiler des compétences en observant des exemples. Ce type d'apprentissage permet à ces machines d'accomplir des tâches variées avec une précision impressionnante, allant de la navigation dans des environnements inconnus à l'exécution de tâches multi-étapes. Cette capacité à imiter le comportement humain leur ouvre des perspectives fascinantes dans des domaines comme la logistique, le nettoyage ou même la santé.

Récemment, les chercheurs de DeepMind ont choisi de relever un défi supplémentaire en appliquant ces compétences à un domaine particulièrement exigeant : le sport. Le tennis de table, avec ses mouvements rapides et sa précision requise, est devenu le terrain d'entraînement idéal pour tester les limites de cette intelligence artificielle. En utilisant les méthodes d'apprentissage précédemment développées, RT-2 a été entraîné à jouer au ping-pong et il a atteint un niveau comparable à celui d'un joueur amateur humain.

Le robot de Google DeepMind démontre ses capacités en jouant au ping-pong comme un humain

Pour atteindre ce niveau de compétence, le robot a été entraîné de manière spécifique sur chaque type de coup, comme les effets de revers ou les services en coup droit. Ces compétences individuelles ont ensuite été combinées grâce à un algorithme avancé, permettant au robot de choisir la meilleure action en temps réel. Malgré ces progrès, le robot a montré des difficultés face à des échanges rapides, où le temps de réaction devient critique. Cependant, il a réussi à remporter 13 des 29 matchs contre des joueurs humains, un résultat qui reste impressionnant.

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Les chercheurs de DeepMind considèrent cette réussite comme une étape importante, mais reconnaissent qu'il reste encore du chemin à parcourir pour que les robots puissent exécuter des tâches physiques complexes dans le monde réel. L'amélioration de la réactivité, ainsi que la capacité à rendre le jeu plus imprévisible, font partie des prochains défis à relever. De plus, RT-2 est capable d'apprendre des stratégies de ses adversaires. Cet aspect pourrait révolutionner la manière dont les robots interagissent avec les humains à l'avenir.