長期以來，體育運動一直是機器人的重要考驗。這種現象最著名的例子可能要數一年一度的機器人盃足球賽，它可以追溯到20 世紀90 年代中期。早在十年前，乒乓球就在機器手臂的基準測試中發揮了重要作用。這項運動要求速度、反應能力和策略等。

在最新發表的一篇題為《實現人類水平的機器人乒乓球競技》的論文中，Google的DeepMind 機器人團隊展示了自己在乒乓球運動方面的研究成果。在與人類選手的對抗中，研究人員有效地開發了一名”具有紮實業餘水平的人類選手”。

在測試過程中，乒乓球機器人能夠擊敗所有初級選手。在與中級選手的比賽中，機器人的勝率為55%。不過，它還沒準備好與職業選手對抗。面對高級選手，機器人每次都輸了。總的來說，該系統在29 場比賽中贏得了45%。

論文寫道：”這是第一個能夠以人類水平與人類進行體育運動的機器人代理，是機器人學習和控制領域的一個里程碑。然而，這也只是朝著機器人技術的長期目標邁出的一小步，即在現實世界的許多有用技能方面達到人類水平。地與人類互動。

此系統最大的不足是對快速球的反應能力。 DeepMind 認為，造成這種情況的主要原因是系統延遲、擊球之間的強制重置以及缺乏有用的數據。

研究人員指出：「為了解決阻礙機器人對快速球做出反應的延遲限制，我們建議研究先進的控制演算法和硬體優化。這可能包括探索預測模型來預測球的軌跡，或在機器人的感測器和執行器之間實施更快的通訊協定”。

此系統可利用的其他問題包括高球和低球、反手以及讀取來球旋轉的能力。

至於這些研究如何影響機器人技術，而不僅限於乒乓球運動，DeepMind 提到了策略架構、在真實比賽中使用模擬操作以及即時調整策略的能力。