机器人的形状越来越大

机器人运动比赛是众所周知的并且已经举办了很多年。 过去，这些是针对理工学院团队的利基、教育和研究游戏。 如今，它们经常被各大媒体报道。 无人机与一级方程式赛车一样令人兴奋，人工智能开始在电子竞技中获胜。

人并没有从我们传统上热衷的学科中消失。 不能说，就像某些比赛一样，今天的运动员完全受到机器的威胁——也许除了国际象棋、围棋或其他计算机和神经网络已经击败了最伟大的大师和质疑智人的主角。 然而，机器人运动本质上是一个独立的竞争流，有时会模仿我们所知道的学科，有时会专注于完全原创的战斗，机器可以在其中展示自己的特定优势，并与人类运动竞争以获得关注和兴趣。 最近事实证明，他们开始变得越来越好。

无人机联盟

一个例子可能非常令人兴奋 飞行无人机赛车 (1）。 这是一项相当新的运动。 他不超过五岁。 最近，他开始专业化，这当然不会阻碍每个人的娱乐和肾上腺素之路。

这门学科的根源可以在澳大利亚找到，2014 年的 Rotorcross。 飞行员通过佩戴与无人机上的摄像头相连的护目镜来远程控制赛车四轴飞行器。 次年，加州举办了第一届国际无人机比赛。 一百名飞行员参加了三项赛事——个人赛、团体赛和表演，即。 困难路线上的杂技表演。 澳大利亚人是所有三个类别的冠军 乍得诺瓦克.

这项运动的发展速度令人印象深刻。 2016 年 250 月，世界无人机大奖赛在迪拜举行。 主要奖金为1万。 美元，或超过一百万兹罗提。 整个奖金池超过 XNUMX 万美元，其中最大的奖金是由一名来自英国的 XNUMX 岁男孩赢得的。 目前，最大的无人机竞赛组织是位于洛杉矶的国际无人机竞赛协会。 今年，IDRA 将在这些车中举办首届世界锦标赛，即。 无人机世界锦标赛 - 无人机世界锦标赛。

最著名的无人机竞赛联盟之一是国际无人机冠军联赛（DCL），其赞助商之一是红牛。 在这个学科发展潜力最大的美国，有无人机竞速联盟（DRL），最近获得了巨额注资。 自去年以来，ESPN 体育电视一直在播放飞行无人机比赛。

在垫子上和斜坡上

机器人在众多比赛中的竞争，例如几年前举办的著名的 DARPA 机器人挑战赛，虽然主要是研究，但部分是运动性的。 它具有许多形式的相似特征 漫游者比赛，最近主要为火星探索而开发。

这些“体育比赛”本身并不是体育运动，因为归根结底，每个参与者都认识到这是为了建立一个更好的结构（见“”），而不仅仅是一个奖杯。 然而，对于真正的运动员来说，这样的小冲突是很少的。 他们想要更多的肾上腺素。 一个例子是波士顿的 MegaBots 公司，它首先创造了一个令人印象深刻的机械怪物，叫做 标记 2，然后挑战日本巨型轮子机器人的创造者 策展人，即水道桥重工。 Mark 2 是一个六吨重的履带怪物，配备强大的油漆加农炮，由两名乘员驾驶。 日本的设计稍微轻一些，重 4,5 吨，但也有武器和改进的制导系统。

所谓的决斗。 事实证明，与嘈杂的公告相比，mechów 的情绪和活力要少得多。 当然不是众所周知的方式 战斗 其他 武术 更小的机器人。 该类别中的经典机器人战斗非常壮观。 微型, 微- i 纳米相扑. 正是在这些比赛中，机器人在 dohyo 环中相遇。 整个战场的直径为 28 至 144 厘米，具体取决于车辆的重量。

自动驾驶电动赛车也很有趣 罗博拉斯. 考虑到新的机器人公式，不一定是电动的，雅马哈创造了 摩托车靴 (2) 是能够自动驾驶摩托车的人形机器人，即驾驶时无需帮助。 机器人摩托车是几年前在东京车展期间推出的。 机器人赛车手驾驶着要求苛刻的雅马哈 R1M。 据该公司称，该系统经过高速测试，对运动控制提出了很高的要求。

机器人也玩 放平 (3) 或在 足球. 另一个版本于 2019 年 XNUMX 月在澳大利亚开始。 机器人杯 2019，世界上最大的年度足球锦标赛。 该竞赛于 1997 年发起并以滚动方式进行，旨在帮助将机器人技术和人工智能发展到可以击败人类的程度。 足球技术的奋斗和发展的目标是到 2050 年建造一台可以击败最优秀球员的机器。 悉尼国际会议中心的足球比赛有多种规模。 汽车分为三类：成人、青少年和儿童。

3.欧姆龙机器人打乒乓球

机器人也大胆进入 用于货物. 作为世界上最优秀的运动员参加了韩国冬季奥运会，位于岘城的 Welli Hilli 滑雪场举办了比赛。 滑雪机​​器人挑战赛. 其中使用的滑雪机器人（4) 用两条腿站立，弯曲膝盖和肘部，像滑雪者一样使用滑雪板和滑雪杖。 通过机器学习，传感器允许机器人检测沿路线的障碍滑雪杆。

人工智能将征服电子竞技？

参与无人机或机器人是一回事。 另一个越来越引人注目的现象是人工智能的扩展，它不仅带来了用 DeepMind 开发的 AlphaGo 系统击败远东围棋大师（5）这样的结果，而且还带来了其他有趣的结果。

事实证明，只有人工智能可以 发明新的游戏和运动. 设计机构AKQA最近提出了“Speedgate”，被誉为第一个有人工智能设计规则的运动。 该游戏结合了许多著名的野外游戏的特点。 它的参与者是据说非常喜欢它的人。

5. AlphaGo 与围棋大师的游戏

最近，世界对人工智能产生了兴趣 电子竞技这本身就是一个相对较新的创作。 游戏大师们认为机器学习算法非常适合“学习”和完善电子游戏中的策略。 它们用于此 分析平台例如 SenpAI，它可以评估玩家统计数据并为英雄联盟和 Dota 2 等游戏提出最佳策略。 AI 训练师就如何进攻和防守向团队成员提供建议，并展示替代方法如何增加（或减少）获胜的机会。

已经提到的公司 DeepMind 使用 机器学习 找到更好的方法来处理旧 PC 游戏，例如 Atari 的“Pong”。 正如她两年前承认的那样 拉亚哈德塞尔 借助 DeepMind，计算机游戏是 AI 的一个很好的测试平台，因为算法实现的竞争结果是客观的，而不是主观的。 设计师可以从一个层面看到他们的人工智能在科学方面取得了多大的进步。

通过这种方式学习，人工智能开始击败电子竞技的冠军。 该系统由 OpenAI 开发，在今年 2 月的在线 Dota 0 比赛中以 2-XNUMX 击败了卫冕世界冠军（人类）团队 OG。 他还在输。 然而，事实证明，他学得很快，比人快得多。 在该公司的一篇博客文章中，OpenAI 表示该软件已经训练了大约十个月。 45万年 人类游戏。

近几年发展如此辉煌的电竞，现在会被算法主导吗？ 当非人类玩耍时，人们还会对他感兴趣吗？ 各种“自走棋”或“Screeps”等游戏的流行，其中人类的角色在很大程度上被简化为程序员的角色以及游戏中涉及的对象的配置，这表明我们倾向于得到对机器本身的竞争感到兴奋。 然而，“人的因素”似乎总是应该放在首位。 让我们坚持下去。

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