AI能战胜职业台球高手吗?

不能,理由非常清晰(限时赛中显然是无法击败奥沙利文的)。

AI目前能做到的只有准度和走位,在进球准度和走位精准度上AI肯定是在人类至上的,通过这两项技术理论上也足矣击败人类,但是,AI还有很多无法做到的东西,这些因素在台球比赛中恰恰是非常重要的。

1、AI很难控制出杆时间。倘若在冠中冠、单局限时赛类似限时制的比赛中,AI显然是无法与人类抗衡的;

2、AI要学会擦巧合。对于AI来说植入一个程序擦巧克是很简单的,但是擦巧克不像准度和走位那样机械,这是一项主观判断意味很浓的工作,AI显然无法比人类做的更好;

3、AI要能感知台泥的潮湿、润滑程度。在中国南方比较潮湿的地方作赛,运动员一般通过一两盘球来适应台泥的润滑程度,显然AI的算法无法达到这个目的;

4、AI要能听懂裁判的判罚。这个不像围棋比赛,模式比较定势,台球比赛是非常灵活的,AI能对裁判的复位工作或者其他判罚提出意见吗?显然是不能的。

AI在需要通过算法来实现的工作中,毫无疑问能完胜人类,比如单颗球准度,比如固定环境下的走位精准度,这些工作AI的失误率是0,而奥沙利文的失误也不可能是0,但在一些需要通过感情和体感感知的工作上,AI的技术需要如何强大才能击败人类?

因此,我的答案很明确,AI是不能战胜职业台球高手的!

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先从国际几个实例来分析一下

1.安川机器人模仿职业武士,切豌豆。手起刀落豌豆皮一层剥下。

2.TEO TRONICO(机器人泰奥)挑战人类钢琴家ROBERTO PROSSEDA,53根手指灵活敲击,整场演出的作品都选材于大师经典作品,包括肖邦、李斯特、门德尔松、莫扎特等。

3.谷歌机器人挑战驾车,开门,特殊地形运动等,无疑给现实生活中的人们很大的惊讶,去年的后空翻也使行业内技术人员吃惊。

4.“狂跑者8号”智能台球机器人 引领“互联网+体育”新潮流。此机器人作为专业的台球裁判,更精准的评判台球赛事。

从以上几个机器人看出用不了多久机器人的技术会赶超人类。像楼主说的AI机器人挑战专业选手,只要给机器人先发机会,基本稳赢。



很高兴能回答你的问题。

很遗憾的告诉,AI一定能胜顶级的台球高手,因为人有失误的可能性,会因外界的因素干扰。但是AI不会有这些问题。大家如果有不同的看法可以下面讨论。我列举几个AI胜人的案例,大家一起探讨一下。

1.从国际象棋到围棋,人类一败再败

1997年,深蓝击败了当时世界第一的国际象棋选手卡斯帕罗夫,震惊了世界。2016年,韩国围棋世界冠军李世乭以绝对优势被AlphaGo击败。2017年初,这位名为”大师”的神秘围棋选手在网上挑战了许多围棋冠军,以60比0的成绩赢得了冠军。后来,这位神秘的棋手被确认为AlphaGo

2017年5月AlphaGo更是以3:0的战绩横扫代表了世界围棋最高水平的柯洁,就在人们还在惊叹AlphaGo的进步速度时,它的兄弟AlphaZero以更快的速度又将它打败。

2.德州扑克AI称霸 世界高手战绩扑街

同样由卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的研究人员于2017年开发的图书馆员人工智能系统,与四名职业扑克玩家玩了近一个月的”德州扑克游戏”。

虽然四位大师每天都可以讨论如何抓住人工智能的漏洞来竞争,但人类捕捉漏洞的速度远远低于系统。在游戏结束时,这台机器赢得了170万美元,而四位大师则损失了数千美元的等值货币。人工智能是开放和悬挂的,以赢得扑克世界上的最高地位。

3.AI现身电竞赛场 Dota2人类选手惨投降

现在仍然是2017年,8月份的人工智能在电力竞赛中给人类带来了惊喜和冲击。人工智能研究公司OpenAI制造的一款人工智能机器人,在Dota 2竞赛中击败了专业的人类玩家,成功地获得了电气竞赛的地位。

在双方商定的三场比赛中,第一人在战争中被击败不到十分钟;第二次人工智能仍然轻松击败了人类选手,两场比赛的迅速失败使人类选手选择直接放弃第三场比赛。

更令人震惊的是赛后OpenAI的官方解释,在Dota 2游戏中击败人类玩家的人工智能机器人,完全是通过游戏视频进行零基础训练的,只花了两周时间就能轻松地打败人类顶级玩家。

4、演讲、听力理解、模拟困境

Debater首席研究员Noam Slonim博士在采访中回顾了冲突过程。

拿到辩题后,Debater开始会阐发单个冲突问题,而后扫描巨大的语料库文档,通过算法找出与辩题相关性非常高的观点性内容,同时通过算法减少重复信息。在此底子上,Debater会筛选出非常有压服力、非常具多样性和支持非常完善的论点,并对这些论点举行编排,从而形成一段完整且有压服力的叙述。

也即是说,冲突固然是及时冲突,但是机器辩手和人类辩手在拿到选题后都会有30分钟的筹办时间。30分钟以内,Debater会通过本人的算法,在本人的语料库中去举行搜刮,形成有益于本人方面论点的论证。

在对350多个人工智能举行的一项大型观察中表明,人工智能将在短光阴内周全超过人类。根据该观察,钻研人员预测到,到2027年,人工智能的驾驶手艺将周全超过人类,到2049年,它就能写出一本畅销小说,到2053年,它写的小说就能超过人类。事实上,根据这项观察,钻研人员得出的论断是,到2060年,有50%的大概性,人工智能将可以或许做我们能做的每一件事,甚至能做得更好。

当AI已经在各种竞技类比赛中拔得头筹并且让人类难以匹敌时,人类的饭碗也快被AI给抢走了。随着人工智能技术的不断成熟,机器人在社会上的存在感越来越强。据日本经济新闻与英国金融时报共同发起的一项研究表示,全球的820余种职业2000多项工作中,将有34%的工作可被机器人取代。而目前被取代趋势最强的就是电销人员,硅语电话机器人的问世已经开始让很多需要电销的企业选择了它来代替人工进行初筛的全环节工作,相信在未来初筛的整体工作都将交给电话机器人来完成,人工电销将不会在初筛环节继续被使用。

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在技术上AI绝对是能战胜台球高手的,无论是英式的斯诺克,还是美式的撞球,台球其实是角度、力度等数据分析的结果,台球高手再厉害也是人,是人就会有状态的起伏,有情绪的跌宕,有局面的峰回路转!所以论球赛的可观赏性来说,高手之间的博弈更优观赏性!

斯诺克(Snooker)的意思是“阻碍、障碍”,所以斯诺克台球有时也被称为障碍台球。此项运动使用的球桌长约3569毫米、宽1778毫米,台面四角以及两长边中心位置各有一个球洞,使用的球分为1个白球,15个红球和6个彩球(黄、绿、咖啡、蓝、粉、黑)共22个球。击球顺序为一个红球、一个彩球,直到红球全部落袋,然后以黄、绿、咖啡、蓝、粉红、黑的顺序逐个击球,最后以得分高者为胜。

打自由球时,彩球算1分,单杆满分为147分斯诺克球台。正常情况下,每个红球为1分,各种彩球分值从2至7分,黄球2分,绿球3分,咖啡球4分,蓝球5分,粉球6分,黑球7分。“斯诺克”局面击球必须遵循“一红一彩”的顺序,当一击后,由于死球的阻碍使得对手不能够击打主球使其同时直线完全通过任意球的两边,即称为斯诺克。使得这一种情况出现的选手这样做被称为作“斯诺克(Snookered)”,而另一方则需要“解斯诺克”,当即使获得台面上的最高分数仍落后对手的时候,就需要通过做斯诺克来迫使对方失误犯规罚分。

美式台球又称美式普尔(也有称鲁尔球),是台式台球的一个重要流派,是在法式台球和英式台球之后又形成的一种新风格。它与英式台球和法式台球并驾齐驱,广泛地流行于西半球和亚洲东部。不过美式台球与法式台球和英式台球相比,仍不如它们家喻户晓。有人认为,美式台球仅仅是属于酒吧、街头巷尾的“下里巴人”式的游戏而已。然而这正是美式台球大众化、普及化的可取之处。美式台球中诸如8球制台球在我国也有广泛的群众基础。美式台球包括8球制台球、9球制台球、芝加哥台球、普尔台球和保龄台球等种类。

ai是神!怎么和它斗??台球桌有足球场那么大都能满分清台!只要ai技术进步就能做到!人类可能吗??

我的观点是,在现代科技水平下,绝对不可能!我们是在讨论在真实的桌球台上赢职业台球高手,不是在游戏机上玩游戏啊,游戏中电脑程序当然能任何角度都能把球打进,但现实桌球台上呢?如果现在运用AI去和职业高手比赛,不过就是将既定的程式编进去,通过光学镜头判断角度,然后再指挥机械臂运动去打击,这里就存在一个想到不一定打到的问题了,业余水平与职业高手的区别就在这里,理论很多人都明白,瞄哪个角度能进,加什么塞用多少力度控制白球,说起来个个都滔滔不绝,但一打起来就偏差太多,人与人的区别都这样大,更何况是机器?除非你能做到AI的智能跟人能相比,控制上能够细致入微,连干湿度,台绒的阻力都能计算出来,那就有可能战胜职业高手了,但这已经是未来世界里的事了。

这个问题还是有点不严谨,要打台球不光要AI人工智能,打台球还需要机械控制系统,比较准确的问题是机器人能否战胜职业高手?从台球运动上看,以现在的技术水平,无论是计算还是机械系统,机器人超过人都能实现,职业选手没什么胜算。想了一下,现在机器人还无法战胜人的项目,如果许上非人形机器人,不算那些需要裁判打分的项目,还真不算多,F1赛车现在机器人肯定还不行,还有啥?

斯诺克不是围棋,靠个电脑就能打交天下,斯诺克有不确性,至少十年有一定技术含量打斯诺克的AT不会出现。

应该能赢,要是不能赢也只是暂时的,人类受心理影响准度和走位,机器不会,在算法上更新,还有在机械臂翻盖范围上做研发,再强大的人类都会输的!但是,在艺术的领悟,人类有优势,人类的思维结构比现在的ai技术更多维结合,可以称之为灵感,ai暂时是没有的!

个人觉得ai能赢,但是不是现在马上研究出来就能赢,也需要一定时间的升级改进,但最终一定可以战胜人类。

我认为ai不是简简单单的机器人,不是像上面一些评论所谓你设定好程序就结束了。ai是会学习的,它会学习人类的思考方式,但却可以达到人类大脑永远无法达到的运算速度。

台泥,裤边弹性,出杆力度,角度,加多少塞,完全可以设置感应系统再加以运算得到具体出杆方法。

在系统够完善的情况下,只要有角度ai可以做到杆杆必进,每次开球都可以做到几乎一模一样的斯诺克。甚至只要它想,ai完全可以靠罚分赢得比赛。

基本人类可以做到的它都能,人类做不到的它也能。

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