KI-Roboter Ace schlägt Tischtennis-Profis: Was das für den Sport und die KI-Entwicklung bedeutet
Ein Roboter, der Tischtennis auf Profiniveau spielt, klingt nach Science-Fiction. Sony AI hat genau das gebaut. Ihr System namens Ace gewann in Testpartien fünf von sieben Spielen gegen gut trainierte Amateure und schlug sogar einen von vier Profis. Die Studie dazu erschien im Fachjournal „Nature“.
Der Jubel in der KI-Forschung ist groß, doch nicht alle Experten teilen ihn.
Was Ace kann und wie er es tut
Ace spielt nach den Regeln des Internationalen Tischtennisverbandes ITTF, ohne Vereinfachungen wie ein verkleinertes Spielfeld oder den Verzicht auf Aufschläge. Neun Active-Pixel-Kameras und drei Kameras mit Eye-Tracking-Technologie liefern dem System die Daten, um Richtung, Geschwindigkeit und Spin eines Balls in Echtzeit einzuschätzen.
Gerade der Spin war für frühere Systeme kaum zu bewältigen. Ace hingegen returniert Bälle mit bis zu rund 72 Umdrehungen pro Sekunde zu 75 Prozent erfolgreich, der Maximalwert liegt bei rund 138 Umdrehungen.
Schläge mit bis zu 59 Kilometern pro Stunde sind möglich, Bälle bis gut 70 km/h kann Ace zurückspielen. Die Steuerung verknüpft mittels Reinforcement Learning alle 32 Millisekunden Ballposition und Roboterarm-Position mit Aktionen. Gegen fünf Amateure platzierte Ace 16 Asse, umgekehrt gelangen den fünf Amateuren zusammen nur acht.
Was Sony AI damit beweisen will
Peter Dürr, Direktor von Sony AI in Zürich und Leiter des Forschungsteams, beschreibt Tischtennis als
„äußerst komplexes Spiel, das blitzschnelle Entscheidungen sowie Schnelligkeit und Kraft erfordert“.
Peter Stone, leitender Wissenschaftler bei Sony AI, nennt Ace einen
„Meilenstein in der KI-Forschung“
und betont, das System zeige erstmals, dass KI in komplexen, sich schnell verändernden realen Umgebungen wahrnehmen, schlussfolgern und handeln kann. Bisher war KI vor allem in Spielen erfolgreich, die schnelle Reaktionen, aber keine komplexen Körperbewegungen verlangten.
Wenn KI-Roboter nun auch unter diesen Bedingungen auf Expertenniveau agieren, sieht Stone völlig neue Anwendungsbereiche.
Warum deutsche Forscher skeptisch bleiben
Jan Peters, Informatiker an der Technischen Universität Darmstadt, erkennt die Leistung an. Das Team habe einen Traum aus vier Jahrzehnten Tischtennis-Robotik erfüllt, sagt er:
„Roboter, die in einer hochkomplexen Aufgabe wie Tischtennis über die Leistung der Menschen hinauswachsen.“
Doch Peters, der vor 15 Jahren selbst an einem Tischtennis-Roboter arbeitete, fügt hinzu:
„Aber bei der schieren Menge an genutzten Ressourcen, also sowohl Manpower und Technik als auch Rechenleistung, kann von Überraschung keine Rede sein.“
Den praktischen Nutzen sieht er kaum. Der Ansatz sei speziell für Tischtennis entwickelt worden, daher sei es
„extrem unwahrscheinlich, dass praktische Aufgaben davon profitieren“.
Sven Behnke von der Universität Bonn teilt diese Einschätzung. Was gebraucht werde, seien Mehrzweckroboter, die sich schnell an neue Umgebungen anpassen, aus Fehlern lernen und ihre eigenen Grenzen kennen.
„Solche intelligenten Roboter erfordern noch viel Forschungsarbeit“,
so Behnke.
Ace ist technisch eindrucksvoll, daran gibt es wenig zu rütteln. Ob das System irgendetwas außerhalb des Tischtennistisches voranbringt, ist eine andere Frage.
Vier Jahrzehnte Forschung, neun Kameras, Reinforcement Learning in 32-Millisekunden-Zyklen, und am Ende schlägt eine Maschine einen Profi einmal.
Die KI-Forschung feiert das als Durchbruch. Für Peters und Behnke ist es vor allem ein sehr teurer Beweis dafür, was möglich ist, wenn man alle Ressourcen auf ein einziges, enges Problem wirft.
Quellen: n-tv.de
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