वास्तविक दुनिया के प्रतिस्पर्धी खेल में मानव एथलीटों का सामना करने वाली मशीन के लिए एक महत्वपूर्ण उपलब्धि में एक एआई-संचालित रोबोट ने टेबल टेनिस में विशिष्ट खिलाड़ियों को हराया है।
सोनी एआई द्वारा विकसित रोबोटिक प्रणाली, जिसका नाम ऐस है, ने विशिष्ट खिलाड़ियों के खिलाफ पांच में से तीन मैच जीते, लेकिन पेशेवरों के खिलाफ खेले गए दो मैचों में हार गई, सात प्रतियोगिताओं में केवल एक गेम में पिछड़ गई।
इस उपलब्धि को रोबोटिक्स के लिए एक मील का पत्थर माना गया है, एक ऐसा क्षेत्र जिसने लंबे समय से टेबल टेनिस देखा है – और बिजली की तेज प्रतिक्रिया, धारणा और कौशल की मांग की है – प्रौद्योगिकी कितनी आगे बढ़ी है, इसकी सबसे कठिन परीक्षाओं में से एक के रूप में।
आधिकारिक प्रतियोगिता नियमों के तहत खेले गए मैचों में, ऐस ने स्पिन में निपुणता प्रदर्शित की, नेट पर गेंद पकड़ने जैसे कठिन शॉट्स को संभाला, और एक तेज़ बैकस्पिन शॉट को अंजाम दिया जिसे एक पेशेवर ने असंभव माना था।
रोबोट पर एक शोध पत्र बुधवार को नेचर में प्रकाशित हुआ था, लेकिन परियोजना पर काम कर रहे वैज्ञानिकों ने कहा कि रिपोर्ट प्रस्तुत होने के बाद से ऐस में सुधार हुआ है। ज्यूरिख में सोनी एआई के निदेशक और ऐस के प्रोजेक्ट लीड पीटर ड्यूर ने कहा, “हमने मजबूत और मजबूत खिलाड़ियों के साथ खेला और हमने मजबूत और मजबूत खिलाड़ियों को हराया।”
एआई शोधकर्ता जटिल परिस्थितियों में निर्णय लेने के तरीके सिखाने के लिए शतरंज और गो से लेकर पोकर और ब्रेकआउट जैसे खेलों का उपयोग करते हैं। एक बुद्धिमान रोबोट का निर्माण मशीन को प्रभावी ढंग से निर्णय लेने की आवश्यकता के कारण चुनौती को अगले स्तर तक ले जाता है।
ऐस टेबल टेनिस के कुछ पेचीदा पहलुओं को एक चल आधार पर आठ-जोड़े वाले हाथ से दूर रखता है जिसमें दो पैरों पर खड़े होने की ज़रूरत नहीं होती है। और गेंद को दो आँखों से देखने के बजाय, यह कई कैमरों से चित्र खींचता है जो पूरे कोर्ट को विभिन्न कोणों से देखते हैं और गेंद की स्थिति और स्पिन को ट्रैक करते हैं।
गेंद के लोगो पर ज़ूम करके, कैमरा सिस्टम गेंद की स्पिन और रोटेशन की धुरी का अनुमान मिलिसेकंड में लगा सकता है जो ऐस को टेबल के अंत तक पहुंचने में लगता है। स्पिन से कैसे निपटना है, और कौन से शॉट खेलने हैं, यह कंप्यूटर सिमुलेशन में खेले गए 3,000 घंटों के गेम के दौरान सीखा गया था। अन्य कौशल, जैसे सर्व, विशेषज्ञ खिलाड़ियों द्वारा उपयोग किए गए कौशल से लिए गए थे।
ऐस शुरू से ही टेबल टेनिस ऐस नहीं था। शुरुआत में, इसमें न्यूनतम स्पिन वाली धीमी गेंदों का सामना करने, उन्हें कमजोर तरीके से रिटर्न करने और स्लिप के लिए दंडित होने में समस्याएँ थीं। लेकिन यह मुश्किल शॉट्स में प्रभावशाली था, जैसे कि जब गेंद नेट पर पकड़ती है, तो ऐस बदले हुए प्रक्षेपवक्र पर बहुत तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है।
“अगर मैं जटिल स्पिन के साथ सर्व का उपयोग करता था, तो ऐस भी जटिल स्पिन के साथ गेंद लौटाता था, जिससे मेरे लिए यह मुश्किल हो जाता था,” एक विशिष्ट खिलाड़ी रुई ताकेनाका ने कहा। “लेकिन जब मैंने एक साधारण सर्व का उपयोग किया – जिसे हम नक्कल सर्व कहते हैं – ऐस ने एक सरल गेंद लौटाई। इससे मेरे लिए तीसरे शॉट पर आक्रमण करना आसान हो गया और मुझे लगता है कि यही मुख्य कारण था कि मैं जीत सका।”
जब ऐस ने एक असामान्य शॉट खेला, गेंद को पहले ही रोक लिया और बैकस्पिन प्रदान किया, तो पूर्व ओलंपिक टेबल टेनिस खिलाड़ी किंजिरो नाकामुरा ने कहा कि उन्होंने यह संभव नहीं सोचा था, लेकिन अब विश्वास है कि मनुष्य शॉट सीख सकते हैं।
ऐस खेलने में एक कठिनाई यह है कि रोबोट के पास देखने के लिए आंखें नहीं हैं, पढ़ने के लिए शारीरिक भाषा नहीं है, और जब खेल 10-10 से बराबरी पर होता है तो वह दबाव के आगे नहीं झुकता है। ड्यूर ने कहा: “खिलाड़ी अपने प्रतिद्वंद्वी की आंखों को देखना चाहते हैं।” और ऐस की नज़रें कोर्ट के चारों ओर हैं और वे कोई इरादा या भावना नहीं दिखाते हैं।”
जर्मनी में टेक्निकल यूनिवर्सिटी ऑफ डार्मस्टेड में इंटेलिजेंट ऑटोनॉमस सिस्टम के प्रोफेसर जान पीटर्स ने टेबल टेनिस रोबोट पर काम किया है। उन्होंने इस परियोजना को “वास्तव में प्रभावशाली” कहा, लेकिन कहा कि टेबल टेनिस पर शोध रोबोटिक्स में कुछ महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान नहीं करेगा, जैसे वस्तुओं में हेरफेर करना।
पीटर्स ने कहा, “आम जनता के लिए उपयोगी होने के लिए, पुराने ज़माने की बहुत सारी अच्छी इंजीनियरिंग की ज़रूरत है”। “अगले दशक में एक ऐसा क्षण आएगा जो दुनिया को उतना ही बदल देगा जितना चैटजीपीटी ने 2022 में किया था। वह क्षण 2036 की तुलना में अभी के करीब हो सकता है।”
