ROBOTI YENYE UMBO LA BINADAMU YAJIFUNZA WAPI PA KULENGA

Mchezaji mzuri wa tenisi ya mezani hufanya mambo mawili kwa wakati mmoja. Hutekeleza: husogeza mwili wake wote ili kuweka mpira anapotaka. Na huamua: huchagua mahali patakapomsumbua mpinzani. Rudisho linaweza kuwa sahihi lakini rahisi kufikiwa, au la werevu lakini gumu mno kutekeleza. Roboti inapojifunza yote mawili kwa pamoja, ni vigumu kujua ni lipi linaloifanya ishinde.

Timu kutoka Chuo Kikuu cha Zhejiang, Chuo Kikuu cha Tsinghua, Chuo Kikuu cha Tongji, Chuo Kikuu cha Bahari cha China, Taasisi ya Ubunifu ya Shanghai na RoboParty Lab iliamua kuyatenganisha. Kiungo kati ya hayo mawili ni jozi moja tu ya namba: mahali juu ya meza ambapo mpira unapaswa kutua.

Mwili unaopiga pale unapoambiwa

Roboti hiyo ni Unitree G1 yenye umbo la binadamu, ikiwa na viungo 29 vinavyoendeshwa na mota. Kifuatiliaji cha nje hufuata mpira mara 100 kwa sekunde.

Mpira unapokuja, kipangaji kinachotegemea fizikia hukokotoa kile ambacho kibao lazima kifanye — mahali, kasi na pembe wakati wa kugonga — ili kupeleka mpira kwenye eneo la kutua lililoombwa, kikizingatia mvutano wa dunia, ukinzani wa hewa, kudunda na neti. Kisha mtandao wa neva (neural network) hubadilisha mpango huo kuwa amri kwa mwili mzima, mara 50 kwa sekunde.

Mafunzo hufanyika katika hatua tatu, ndani ya uigaji:

1. Kujifunza kupiga. Roboti hufanya mazoezi kwa mipira inayorushwa kwa njia maalum, ikilenga maeneo ya kutua yaliyochaguliwa bila mpangilio.
2. Kujifunza kurushiana. Roboti mbili za uigaji hucheza dhidi ya kila mmoja. Sasa mipira inayokuja hutoka kwa mapigo ya mpinzani halisi, lakini malengo bado ni ya bahati nasibu: bado hakuna mbinu.
3. Kujifunza kucheza. Udhibiti wa mwili mzima hugandishwa. Mtandao wa pili, unaojitegemea, hujifunza tu kuchagua moja ya kanda tisa juu ya meza, kutokana na njia ya hivi karibuni ya mpira, mahali ilipo yenyewe, mahali alipo mpinzani na lengo lake la awali. Hutuzwa kwa kushinda pointi, bila kanuni yoyote ya mbinu iliyoandikwa kwa mkono.

Sahihi kwanza, kisha werevu zaidi

Katika uigaji, 99.2% ya marudisho yalitua kihalali, na 94.3% ya hayo ndani ya sentimita 30 kutoka mahali palipoombwa, kwa kosa la wastani la sentimita 15. Kufanya mazoezi katika michezo ya kurushiana kulifanya mapigo yawe sahihi zaidi na halali mara nyingi zaidi kuliko kiasi kilekile cha mafunzo ya ziada kwa mipira iliyopangwa awali.

Kisha likaja jaribio kuu. Kila mchezaji alitumia mwili uleule kabisa uliogandishwa, hivyo tofauti ilikuwa tu katika uchaguzi wa lengo. Mkakati uliojifunzwa ulishinda:

• 89% ya pointi dhidi ya mchezaji anayelenga katikati kila mara;
• 82% dhidi ya anayelenga bila mpangilio;
• 73% dhidi ya anayelenga mbali na mpinzani kadiri iwezekanavyo kila mara.

Haukupata tu maeneo machache mazuri. Ulisogeza lengo lake mbali na mahali mpinzani aliposimama, na mbali na mahali ulipopeleka mpira uliotangulia.

Michezo mitatu dhidi ya binadamu

Kwenye G1 halisi, ikiwa na mwili uleule uliogandishwa na mahali alipo binadamu pakinaswa kwa ufuatiliaji wa mwendo, roboti ilicheza michezo mitatu ya pointi 11 dhidi ya mchezaji yuleyule wa kujifurahisha. Ilishinda 11–4, 11–6 na 11–9, kukiwa na michezo ya kurushiana ya mapigo mengi na marudisho ya mbele (forehand) na ya nyuma (backhand).

Bado haijafika klabuni

Waandishi wanaorodhesha kinachokosekana. Roboti hutegemea kifuatiliaji cha mpira cha nje na kinasa-mwendo badala ya macho yake yenyewe. Modeli ya mpira haizingatii mzunguko (spin). Kanda tisa zinazuia mbinu zake, inamwona mpinzani kama mahali tu sakafuni, na hupiga serve mahali palepale. Na michezo yake yote halisi ilikuwa dhidi ya mchezaji mmoja wa ridhaa. Hoja yao pana ni kanuni ya usanifu: weka maana ya lengo bila kubadilika wakati mwili ulio chini yake ukiendelea kujifunza.