Robô Ace da Sony AI vence jogadores de ténis de mesa de elite

O ténis de mesa é, em termos de destreza, um dos desportos mais exigentes do mundo - e uma equipa de engenheiros construiu agora um robô capaz de superar alguns dos melhores jogadores.

Chama-se Ace e, frente a jogadores amadores “de elite” que treinam, em média, 20 horas por semana, o robô da Sony AI ganhou três em cinco partidas. Trata-se de uma das demonstrações mais sólidas, em condições reais, de um robô a atingir um nível elevado num desporto rápido e interactivo.

Um avanço relevante na robótica com o Ace da Sony AI

O feito é significativo porque junta, num único sistema, percepção a alta velocidade, tomada de decisão com IA e controlo robótico para competir com pessoas em contexto real - com reacções imediatas, tomadas ao segundo.

Segundo o roboticista Peter Dürr, director da Sony AI em Zurique e líder do projecto Ace, "Esta investigação mostrou que um robô autónomo pode, de facto, ganhar num desporto competitivo, igualando ou superando o tempo de reacção e a tomada de decisão dos humanos num espaço físico".

O investigador acrescenta: "O ténis de mesa é um jogo de enorme complexidade que exige decisões em fracções de segundo, bem como velocidade e potência. Este avanço de investigação sublinha o potencial de agentes de IA física para executarem tarefas interactivas em tempo real, e representa um passo importante para criar robôs com aplicações mais amplas em interacções humanas rápidas, precisas e em tempo real".

Do virtual ao mundo físico: porque é tão difícil

Vários sistemas de IA já demonstraram que a aprendizagem automática consegue vencer desafios virtuais, desde um jogo simples como o Pong - o famoso videojogo da Atari com duas raquetes - até jogos de estratégia mais complexos como xadrez, Go e StarCraft II.

No entanto, transportar esse desempenho para o mundo físico é incomparavelmente mais difícil. Um robô tem de detectar alterações imprevisíveis no ambiente, interpretar o que significam, decidir como responder e executar a acção necessária - tudo num abrir e fechar de olhos.

O Ace aproveita trabalho anterior da Sony AI, nomeadamente um agente chamado Gran Turismo Sophy, que consegue ultrapassar jogadores humanos no videojogo Gran Turismo. Ainda assim, o Ace é claramente mais complexo.

Como o Ace funciona: visão, IA e braço robótico

O sistema foi concebido em torno de três blocos principais. O primeiro é o módulo de percepção, que permite “ver” e seguir a bola. Um ponto crítico aqui é a capacidade de detectar o efeito (spin), que altera a forma como a bola ressalta e a sua trajectória no ar. Em robôs anteriores de ténis de mesa, o efeito era frequentemente um problema, apesar de ser determinante em jogo real.

O segundo componente é um “cérebro” de IA treinado com aprendizagem profunda por reforço. Em simulações, o sistema executou lance após lance em jogos virtuais, aprendendo por tentativa e erro o que funciona e o que falha. Assim, consegue decidir no momento, em vez de depender de rotinas e opções pré-programadas.

Por fim, entra o hardware de alta velocidade: um braço robótico muito ágil, com oito articulações, capaz de concretizar as decisões sobre onde e como posicionar a raquete com rapidez e precisão.

Testes em campo: vitórias sobre amadores “de elite” e dificuldades com profissionais

Para avaliar o Ace, a Sony AI colocou o robô frente a sete jogadores humanos - partidas à melhor de três contra cinco amadores de elite, que jogam há mais de uma década e treinam de forma intensa e consistente, e partidas à melhor de cinco contra dois jogadores profissionais da liga japonesa, Minami Ando e Kakeru Sone.

Contra o grupo de elite, o Ace disputou um total de 13 jogos e venceu sete, somando três vitórias em partidas. Já frente aos profissionais, as suas abordagens foram menos eficazes: ganhou apenas um jogo em sete e acabou por perder ambas as partidas.

Ainda assim, o desempenho fica acima do alcançado por robôs anteriores de ténis de mesa, ao chegar a um nível que lhe permite competir com jogadores humanos de topo.

O papel do efeito (spin) e os pontos que surpreenderam

A análise das partidas indica que a leitura do efeito pode ser decisiva. O robô não marcou pontos por bater mais forte do que os adversários, mas por controlar a resposta com grande mestria, devolvendo com sucesso 75 percent das bolas com efeito, ao longo de uma ampla variedade de spins.

Além disso, venceu vários pontos directos no serviço e executou diversas manobras que deixaram observadores humanos surpreendidos.

Como os investigadores referem no artigo, o especialista em ténis de mesa e ex-olímpico Kinjiro Nakamura, ao ver um dos golpes do Ace, comentou: "Ninguém mais teria sido capaz de fazer aquilo. Não pensei que fosse possível. Mas o facto de ter sido possível … significa que há a possibilidade de um humano também o conseguir fazer".

Isto aponta para uma ideia interessante: robôs como o Ace podem vir a ser uma forma de descobrir técnicas e competências novas que ajudem a melhorar o desempenho humano em determinadas áreas.

O que a equipa vê a seguir para a IA física

O robô ainda não alcança a proficiência no ténis de mesa que agentes em ambientes virtuais, como AlphaGo ou DeepBlue, conseguem demonstrar nos seus próprios domínios. Mesmo assim, dizem os investigadores, o Ace faz avançar de forma substancial o que poderá ser possível alcançar com a robótica no futuro.

"Este avanço é muito maior do que o ténis de mesa", afirma Peter Stone, cientista-chefe da Sony AI.

"Representa um momento marcante na investigação em IA, ao mostrar, pela primeira vez, que um sistema de IA consegue perceber, raciocinar e agir eficazmente em ambientes reais complexos e em rápida mudança, que exigem precisão e velocidade. Quando a IA consegue operar ao nível de um humano especialista nestas condições, abre-se a porta a uma classe inteiramente nova de aplicações no mundo real que antes estava fora de alcance".

Agora, quem é que quer ver dois robôs Ace a defrontarem-se.

O artigo científico foi publicado na Nature.