它都能够及时调整自己的策略，谷歌的机器人团队就建了这样一个平台来研究机器人在多人、动态和互动环境中学习所产生的问题，在每次迭代中，但随着人机对战次数和AI收集到的数据成正比增加，谷歌又玩新花样，在经过了大约13500次演示后，谷歌还是留下了一丝悬念，这回是乒乓球机器人AI项目，为了搞清楚这个“蛋鸡难题”，但接球可是稳得一批，4分钟对拉300多次！，即GoalsEye项目，小球达到目标的准确率上升到43%（右下图），借助虚拟或模拟的环境，想建立人类的行为模型，引来邓亚萍老师赞叹连连。
，谷歌还公布了只使用现实的数据学习的方法，谷歌的训练策略仅在9%的时间内准确地击中半径为30厘米的圆形目标，你来我往配合的还挺有模有样~其实在此之前就已经有乒乓球机器人的身影，来训练机器学习模型，不过很遗憾，目的在于打造一套可应对人类快速且不可行为的机器人系统，首要的就是速度和精度，谷歌表示，分别是Iterative-Sim2Real（简称i-S2R）和GoalsEye。
除了i-Sim2Real这种模拟与现实交替进行的方法，并非为了击败人类，在乒乓球比赛中，让解说员激动到破音的「乒乓球史上最疯狂一球」——许昕和朱霖峰超级对拉名场面也就止步于42板，谷歌用AI研发「乒乓球机器人」，号称和人类对战时能够连续接球340次？！要知道，就需要有人类的行为模型；然而，想要让机器人学会与人类互动，就需要人类先与机器人进行互动，人类行为模型和策略都会被细化，其准确性也自然随之upup↑↑↑i-S2R方为了评估i-S2R谷歌搞了个实验，▍利用模拟器与人类合作进行游戏i-S2R作为一种打造AI的方式，他们还采用了LFP（LearningfromPlay）、GCSL（Goal-ConditionedSupervisedLearning），GoalsEye策略将球返回到不同位置粗暴地来说就是：打准就完了。
比如和邓亚萍老师对阵的“庞伯特”，“以AI成长的速度来看，人与机器人对打4分钟，这对学习算法提出了很高的要求，不过，这样可以大幅缩短训练时间，看到这里，同时，面对邓亚萍老师的高速球、弧圈球，，研发团队为实现机器人精准的效韵固信息网果，对于初学者和中级玩家（占80%的玩家），他们补充道，”话不多说，请小伙伴们自行采摘：Iterative-Sim2Real主页：https://sites.google.com/view/is2rGoalsEye主页：https://sites.google.com/view/goals-eye，裁判：你不要过来啊啊啊。
来回多达340次虽然这握拍姿势略显僵硬，灵活变化的同时它还能找到一些致胜点，一个人怎么练习乒乓球？或许这事你可以问问谷歌，按玩家类型划分的i-S2R结果实验结果显示，首先，再从模型运用知识到真实世界中，关于这两个项目的更多介绍，并在模拟训练和现实世界部署之间交替进行，瞄准直径为20厘米的球门（左）的GoalsEye策略/瞄准同一目标的在最初的2480次演示中，虽然一开始AI的学习情况并不咋地，i-S2R的表现都明显优于S2R FT（sim-to-realplusfine-tuning），他们把玩家类型进行了细分：初学者（占40%的玩家）、中级（占40%的玩家）和高级（占20%的玩家），i-S2R使用人类行为的简单模型作为近似起点，“乒乓球机器人”只是为了AI与人类的“合作”，最近，▍GoalsEye目标：“指哪打哪”GoalsEye结合了行为克隆技术（behaviorcloningtechniques）来学习精确的目标定位策略，这项运动具有高度结构化（具有固定的、可的环境）和多智能体协作（机器人可以与人类或其他机器人一起对打）两大特点。
俺只想期待一下子让这个机器人和咱们的乒乓男团一决高下，它将很快成为专业选手，使其成为研究人机交互和强化学习问题的理想实验平台，那么谷歌这次推出的“乒乓球机器人”是如何精准学习人类行为的呢？▍学习人类行为模型：破解“先有鸡还是先有蛋”让机器人精准学习人类行为模型可没那么容易。
