機器人的形狀不斷變大

機器人體育比賽已為人所知並已舉辦多年。 過去，這些都是理工學院團隊的小眾、教育和研究遊戲。 如今，它們經常被主要媒體報導。 無人機正在參加像一級方程式賽車一樣激動人心的比賽，人工智慧也開始主導電子競技。

人類並沒有從我們傳統上著迷的學科中消失。 這並不是說，就像某些比賽的情況一樣，今天的運動員完全受到機器的威脅——也許除了國際象棋、圍棋或其他智力學科之外，計算機和神經網絡已經擊敗了最偉大的大師並受到質疑智人的主角。 然而，機器人運動本質上是一個獨立的競賽流，有時模仿我們所知道的學科，有時專注於完全原創的比賽，其中機器可以展示其特定的優勢，並與人類運動競爭以獲得公眾的關注和興趣。 最近的事實證明，他們開始變得越來越好。

無人機聯盟

這個例子可能非常令人興奮 飛行無人機賽車 (1）。 這是一項相當新的運動。 他還不到五歲。 最近，他變得更加專業，當然，這並沒有關閉每個人享受樂趣和腎上腺素的道路。

這項運動的根源可以在澳洲找到，2014 年的 Rotorcross 就在那裡舉行。 飛行員戴著與無人機上的攝影機相連的護目鏡，遠端控制賽車四軸飛行器。 隔年，首屆國際無人機比賽在加州舉行。 一百名飛行員參加了個人賽、團體賽和表演賽三項比賽，分別是： 困難路線上的雜技表演。 澳洲人在所有三個類別中獲勝 查德·諾瓦克.

這項運動的發展速度令人印象深刻。 2016年250月，世界無人機大獎賽在杜拜舉行。 大獎為1萬。 美元，或超過一百萬茲羅提。 整個獎金超過XNUMX萬美元，最大獎金由一位來自英國的XNUMX歲男孩獲得。 目前，最大的無人機競賽組織是總部位於洛杉磯的國際無人機競賽協會。 今年，IDRA 將舉辦世界上首屆此類賽車的世界錦標賽，即： 世界無人機競速錦標賽 – 世界無人機錦標賽。

最著名的無人機競賽聯盟之一是國際無人機冠軍聯賽（DCL），紅牛是其贊助商之一。 在該學科發展潛力最大的美國，有無人機競速聯盟（DRL），最近獲得了大量資金注入。 體育電視台 ESPN 自去年以來一直在轉播無人機飛行比賽。

在墊子上和斜坡上

許多比賽中的機器人競賽，例如幾年前舉辦的著名的 DARPA 機器人挑戰賽，雖然主要是科學性的，但部分是體育性的。 它具有相似的特徵，有多種形式 火星車競賽，最近主要為火星探索而開發。

這些「體育競賽」本身並不是體育運動，因為最終每個參與者都認識到這是為了建立一個更好的結構（參見「」）而不僅僅是一個獎盃。 然而，對於真正的運動員來說，這樣的衝突是很少的。 他們想要更多的腎上腺素。 波士頓的 MegaBots 公司就是一個例子，該公司首先創造了一個令人印象深刻的機械怪物，名為 馬克2，然後挑戰日本巨型輪子機器人的創造者 庫拉托斯，即水道橋重工。 Mark 2 是一個重六噸的履帶式怪物，配備強大的噴漆槍，由兩名機組人員駕駛。 日本研發的飛彈稍輕，重達 4,5 噸，但也有武器和改良的導引系統。

所謂的決鬥。 最終，mechów 的情緒和活力遠不如喧鬧的公告那麼強烈。 當然不是人們長期以來所知道的那樣 戰鬥 其他 武術 更小的機器人。 該類別中的經典機器人戰鬥非常精彩。 小型的-, 微- i 奈米相撲。 正是在這些比賽中，機器人在土冰環上相遇。 整個戰場的直徑從28公分到144公分不等，取決於車輛的重量。

自動駕駛電動車賽車也令人興奮 羅博拉斯。 考慮到一種新的機器人配方（不一定是電動的），雅馬哈創造了 摩托車後車廂 (2）是能夠自主駕駛摩托車的人形機器人，即駕駛時無需協助。 這款機器人摩托車是幾年前在東京車展期間推出的。 機器人賽車手控制了要求嚴格的雅馬哈 R1M。 據該公司稱，該系統在高速下進行了測試，這對運動控制提出了很高的要求。

機器人也會玩 放置 ping (3) 或在 足球。 另一個版本於 2019 年 XNUMX 月在澳洲開始。 2019 年機器人世界杯，世界上最大的年度足球錦標賽。 該競賽於 1997 年發起並定期舉辦，旨在幫助機器人和人工智慧發展到能夠擊敗人類的水平。 足球技術奮鬥發展的目標是到2050年打造一台能夠擊敗最優秀球員的機器。 悉尼國際會議中心舉辦過多種規模的足球比賽。 汽車分為三類：成人、青少年和兒童。

3.歐姆龍機器人打乒乓球

機器人也大膽入場 對於貨物。 當世界上最優秀的運動員參加韓國冬季奧運會時，比賽的主辦地點是位於賢城的 Welli Hilli 滑雪場。 呼叫滑雪機器人。 其中使用的滑雪機器人（4）用自己的兩條腿站立，彎曲膝蓋和肘部，像滑雪者一樣使用滑雪板和滑雪杖。 利用機器學習，感測器使機器人能夠偵測賽道上的迴轉桿。

人工智慧會征服電競嗎？

使用無人機或機器人工作是一回事。 另一個日益引人注目的現像是人工智慧的擴展，它不僅帶來了諸如DeepMind開發的AlphaGo系統擊敗遠東圍棋大師（5）這樣的結果，還帶來了其他有趣的後果。

事實證明，只有人工智慧可以 發明新的遊戲和運動。 設計機構AKQA最近提出了“Speedgate”，被稱為第一個由人工智慧設計規則的運動。 遊戲結合了許多著名野外遊戲的特點。 它的參與者據說是真正喜歡它的人。

5. 與圍棋大師對弈 AlphaGo

最近，世界對人工智慧產生了興趣。 電子競技這本身就是一個相對較新的創造。 遊戲大師認為機器學習演算法非常適合「訓練」和完善電子遊戲中的策略。 它們用於此目的 分析平台例如 SenpAI，它可以評估玩家統計數據並為英雄聯盟和 Dota 2 等遊戲建議最佳策略。 人工智慧教練為團隊成員提供如何進攻和防守的建議，並展示替代方法如何增加（或減少）他們獲勝的機會。

已經提到的 DeepMind 公司使用的 機器學習 找到更好的方式來處理舊電腦遊戲，例如 Atari 的“Pong”。 正如她兩年前承認的那樣 拉亞·哈德塞爾 借助 DeepMind，電腦遊戲成為人工智慧的絕佳測試平台，因為演算法所取得的競爭結果是客觀的而非主觀的。 設計師可以逐級看到他們的人工智慧在科學方面取得了多大進展。

透過這種學習方式，人工智慧開始擊敗電競冠軍。 該系統由 OpenAI 開發，在今年 2 月的線上 Dota 0 遊戲中以 2-XNUMX 擊敗了衛冕人類世界冠軍 Team OG。 他還是輸了。 然而事實證明，他學得很快，比人類快得多。 OpenAI 在公司部落格文章中表示，該軟體接受了大約十個月的培訓。 45萬年 人類的遊戲。

近年來發展如此輝煌的電子競技如今是否會被演算法所主宰？ 當異人族玩的時候人們還會對他感興趣嗎？ 各種「自走棋」或「Screeps」等遊戲的流行，其中人類角色很大程度上被簡化為程式設計師以及遊戲中涉及的物件的配置，這表明我們傾向於對以下內容感到興奮：機器本身的競爭。 然而，「人為因素」似乎始終應該處於首位。 讓我們堅持下去。

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自動駕駛飛行計程車賽車

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