Когда роботы заменят футболистов? Спорт, искусственный интеллект и роботы
Накануне Чемпионата мира по футболу 2014 года компания Nike выпустила рекламный ролик со следующим описанием: "Даже величайшие игроки нашего времени совершают ошибки. Они слишком много рискуют. Ведь они всего лишь люди. Но что, если бы их не было?"
Перевод познавательного видео-материала о стыке взаимовлияния технологий 21 века и классического спорта.
В видео продемонстрировано, как Роналду и некоторых других футболистов заменяют роботы. Многие задаются вопросом: насколько реалистичен этот сценарий?
Человек против машины - драматический конфликт нашего времени. Источник вдохновения для многих эпических книг, фильмов и сериалов. У людей сложились напряженные отношения с машинами. "Они забирают наши рабочие места!" Недаром человечество пытается с ними конкурировать, а где лучше всего испытать пределы человеческого тела, разума и духа, как не в спорте?
В 1997 году компьютер "DeepBlue" обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Это была веха в истории искусственного интеллекта. Примерно через 20 лет после его создания произошло это событие: "Победа программы над человеком в древней настольной игре Го вызвала интригу, а в некоторых случаях и озабоченность, которая показывает, что машина приблизилась к человеческой интуиции и перехитрила лучший человеческий мозг в игре. Это то, чего ученые не ожидали, по крайней мере, еще десять лет".
Если успехи искусственного интеллекта в настольных играх, безусловно, впечатляют, то как насчет футбола?
Многие видели видео-ролики, в которых инженеры-энтузиасты демонстрируют роботов-игроков, демонстрирующих минимальный набор навыков, но их миссия на самом деле состоит в том, чтобы победить человеческую команду, выигравшую чемпионат мира, к 2050 году! Хотя идея замены Роналду роботом сегодня кажется надуманной, искуственный интеллект уже сейчас меняет почти каждый элемент общества.
Когда Вы разблокируете свой смартфон, то получаете доступ ко множеству его функций, включая просмотр любого видео-контента на Netflix, и вплоть до управления автомобилем. Искуственный интеллект присутствует везде. Это всего лишь вопрос времени, когда он полностью войдет в спортивную индустрию. Так как же искусственный интеллект и робототехника изменят спортивные игры?
Разделим ответ на три части: Итак, во-первых, почему это важно и из-за чего весь шум? Когда Deepmind от Google обыграл лучшего в мире игрока в Го, мы впервые в истории смогли увидеть как это сделал искусственный интеллект общего назначения. Что это значит.
Го — древняя китайская настольная игра, это невероятно сложная игра с невероятно большим количеством ходов, про нее говорят что в ней ходов больше, чем атомов во Вселенной. Это означает, что компьютер не может просчитать все возможные ходы, а затем просто выбрать лучший. В компьютерном мире недостаточно вычислительной мощности для этого. Для этого можно посмотреть, как AlphaGo учится играть в Го, сыграв 100 игр, система едва знает, как в нее играть, но после 600 игр искуственный интеллект находит наилучшую стратегию. Искуственный интеллект общего назначения учится играть в игру, имитируя процесс обучения человеческого мозга.
Искуственный интеллект может изучить практически любую игру с достаточным количеством данных и играя против самого себя.
Теперь, когда мы знаем, что искусственный интеллект может побеждать людей в Го, возникает вопрос: смогут ли роботы побеждать людей и в футболе?
Футбол гораздо менее сложная игра, чем Го, поэтому вполне возможно, что искуственный интеллект сможет научится играть в футбол на высоком уровне гораздо раньше, чем мы думаем, уже есть некоторые признаки того, что это происходит. В 2022 году группа исследователей создала алгоритм, способный научиться играть в футбол, играя против себя множество раз. Всего за несколько дней обучения он разработал несколько стратегий. Например, научился держать мяч на своей половине поля, делать короткие передачи партнёрам по команде, и бить в слабое для вратаря место. Это все стратегии, которые используют футболисты-люди, но алгоритм смог изучить их намного быстрее, чем любой человек. Потому что машины могут учиться на собственном опыте гораздо эффективнее, чем люди.
Но есть одно большое различие между игрой в шахматы, Го и футболом. В реальном футболе нужно двигаться. Таким образом, помимо расчета правильных решений, робот также должен уметь двигаться в динамичной среде. И как бы легко это ни было для нас, людей — простое движение вроде прогулки по парку — кошмар для вычислительной машины.
Это подводит нас к Алану Тьюрингу - пионеру в области исследования искусственного интеллекта. Алан Тьюринг и его известная статья под названием "Прогулка в парке", написанная в 1940-х годах, в которой он утверждает, что для достижения совершенства искусственного интеллекта мы должны сосредоточиться на создании сложной роботизированной системы. Эта система должна быть способна "бродить по английской сельской местности" и учиться улучшать движения на основе собственного опыта.
Он понял, что с доступными на то время технологиями было невозможно реализовать его основную идею. Однако сегодня мы можем построить такие системы. Так почему бы не попробовать?
На протяжении десятилетий роботы рассматривались как производственный инструмент. Управление жесткими механизмами массового производства с максимально возможной точностью уже давно стало возможным. Автомобильная промышленность не существовала бы сегодня, если роботы не использовались для снижения производственных затрат.
Эта сосредоточенность на производстве мешает рассматривать роботов как инструмент науки. На производственной площадке нет необходимости справляться с динамическими средами; роботизированные системы были построены тяжелыми и жесткими, чтобы выполнить одну задачу, несмотря ни на что. Это не та среда, с которой приходится сталкиваться в спорте. Чтобы играть в футбол, роботы должны быть легкими, гибкими и оснащенными датчиками высокого разрешения. Короче говоря, эта среда или приложение является полной противоположностью производственной среде.
В качестве примера может служить робот от Boston Dynamics по имени "Атлас": прогулка по парку для него не составит труда, он даже умеет заниматься паркуром! Так что же получится, если объединить искусственный интеллект AlphaGo с этим паркур-роботом от Boston Dynamics?
Есть несколько интересных примеров взаимосвязи искуственного интеллекта и спортсменов, которые могут быть намеком на то, что мы можем ожидать в будущем.
Применение экзоскелетов - эти устройства уже используются в реабилитации после инсультов и для обучения точным движениям. Терапевт-человек контролируя руку экзоскелета выполняет движение, чтобы стимулировать мышцы пациента. Это движение регистрируется экзоскелетом, а затем повторяется. Со временем эта терапия медленно возвращает мышечную активность пациента, а теперь представьте тот же процесс, но направленный не на то чтобы восстановить пациента, перенесшего инсульт снова двигать рукой, а на то, чтобы развить совершенный удар в теннисе.
Экзоскелет регистрирует движения игрока и любые отклонения от оптимальной траектории; затем он будет плавно и осмысленно корректировать свои движения до тех пор, пока не будет достигнута оптимальная техника. Конечно, такой робот-тренер никогда не устанет, не устроит плохой день и не устанет от медленного обучения своего ученика. Спортсмен всегда будет иметь полное и индивидуальное внимание системы и тренироваться в любое время, когда захочет.
Эта гипотеза пока еще не реализована. Но давайте на мгновение предположим, что у нас есть эти роботы с искусственным интеллектом, и мы могли бы использовать их для занятий спортом. Каков будет результат? Некоторые эксперты говорят что это может привести к следующему эволюционному шагу в развитии человека. Тогда мы вступим в эпоху хомо-диджиталис — эпоху, когда перед человеческим мозгом будут стоять задачи справиться с виртуальным миром, требующим применения новых принципов и законов.
Спортсмены смогут оттачивать свои навыки, как никогда раньше. В этом сценарии роботы не заменят людей-спортсменов, но помогут сделать их лучше и исследовать пределы человеческого потенциала. Моделирование с помощью роботизированных спарринг-партнеров может изменить правила игры. Вместо того, чтобы просто изучать следующего соперника на Уимблдоне по видео, вы можете просто попросить своего робота-тренера подражать его стилю игры!
Представьте, если бы Роджер Федерер мог просто сказать роботу-тренеру имитировать технику игры Рафаэля Надаля - он, вероятно, развил бы свою технику относительно Надаля еще быстрее.
Это улица с двусторонним движением. Есть также некоторые серьезные риски с этим роботизированным тренерским подходом. При вспомогательном обучении двигательным навыкам, как и в реабилитационном сценарии, мы теряем способность активно исследовать возможности нашего тела; мы постоянно выполняем одну и ту же задачу снова и снова. Но важно также совершать ошибки и выходить за рамки идеального движения. В противном случае нервная система не сможет научиться справляться с проблемами. При правильном использовании искусственный интеллект и роботы-тренеры смогут вывести спортсменов-людей на новый уровень.
Весьма вероятно, что роботы-тренажеры скоро будут использоваться лучшими спортсменами в высококлассных, прибыльных видах спорта, таких как футбол или баскетбол. И они могут привести к использованию совершенно новой тактики.
На Паралимпийских играх экзокостюмы и протезы уже демонстрируют то как технологии могут повысить производительность спортсменов. Это только вопрос времени, когда параспортсмены смогут бегать быстрее и прыгать выше, чем участники Олимпийских игр. Это будет новая эра спортсменов. Кто-то будет просто тренироваться с роботами, у кого-то будут компьютеризированные части тела, а потом появятся роботы-спортсмены.
На самом деле уже есть "RoboGames" - крупнейшее собрание роботов-спортсменов по традиционным видам спорта. "RoboCup" пытается разработать футбольную команду роботов, которая сможет конкурировать с лучшей футбольной командой людей к 2050 году. Очень вероятно, что они добьются успеха, и роботы смогут заменить людей футболистов.
Еще одним видом спорта, который выигрывает от внедрения робототехники и искусственного интеллекта, является Формула-1. Так, болиды Формулы-1 уже разрабатываются с использованием искуственного интеллекта.
Следующим шагом может быть человек-водитель, управляющий полноразмерным автомобилем через удаленный интерфейс. Через десять лет это могло бы позволить водителям больше рисковать, не теряя драматизма и издержек столкновений. Команды могут сэкономить бюджет, исключив ненужные командировки и соревнуясь удаленно.
Пуристы возненавидят эту идею. Устранение риска может лишить вас того, что значит быть гонщиком. Тем не менее, гонки дронов уже работают таким образом и также собирают значительные толпы наблюдателей. Хотя в обоих случаях речь идет не о роботах-спортсменах, а о машинах, которыми управляют люди.
Но стали бы вы смотреть как две машины соревнуются друг с другом? Люди смотрят спорт, чтобы прочувствовать удивление, увидеть изобретательность и мастерство человеческих усилий. Для спортсменов важно, выигрывают они или проигрывают. Возможно, когда-нибудь машины превзойдут людей в скорости и силе, но что это будет значить без эмоциональных реакций? Какими бы захватывающими ни казались возможности робототехники и искусственного интеллекта, мы должны быть осторожны, чтобы не подорвать имеющуюся сейчас "чистоту" спорта. В противном случае мы можем оказаться в будущем, когда человеческий спорт и робоспорт расходятся и разрушают то, что сегодня нас объединяет. Но, процесс разработки роботов и развития инструменты искусственного интеллекта относительно спорта в итоге раздвинет границы человеческих возможностей и создаст лучшее, быстрое, сильное и захватывающее будущее для спортсменов, зрителей и не только.
Если вы хотите больше узнать о том, как технологии изменят спорт в цифровую эпоху, ознакомьтесь с следующим материалом: "Спорт 21-го века" профессора Саши Л. Шмидта.
