روبوت "آيس" من سوني يهزم نخبة من اللاعبين المحترفين في مباريات تاريخية لتنس الطاولة.

نجح الروبوت Ace، الذي طوره قسم الأبحاث في شركة Sony AI، في دخول التاريخ كأول آلة ذاتية القيادة تنافس لاعبي تنس الطاولة المحترفين وتتغلب عليهم أحياناً في هذه الرياضة السريعة. اعتمد تطوير الروبوت على دمج تقنيات high-speed perception و deep reinforcement learning مع أنظمة روبوتية مرنة، مما مكنه من اتخاذ قرارات خاطفة وتنفيذ ضربات دقيقة تناسب ريتم المحترفين. ويرى بيتر دور، مدير Sony AI في زيورخ، أن هذا الإنجاز يثبت قدرة الروبوتات على مجاراة أو حتى تجاوز سرعة رد الفعل البشري في مهام بدنية وتفاعلية معقدة على أرض الواقع.

يلتزم Ace بالقواعد الرسمية للاتحاد الدولي لتنس الطاولة (ITTF)، وخضع لاختبارات حقيقية أمام نخبة من اللاعبين. في مواجهاته ضد خمسة هواة من الفئة العالية—يمارسون الرياضة بمعدل 20 ساعة أسبوعياً ولهم خبرة تتجاوز العشر سنوات—لعب الروبوت بنظام "الأفضل من ثلاث مجموعات"، وحقق الفوز في ثلاث مباريات من أصل 13، وفاز بسبعة أشواط إجمالاً. أما أمام المحترفين في الدوري الياباني، "مينامي أندو" و"كاكيرو سوني"، فقد فاز بشوط واحد من أصل سبعة لكنه خسر اللقائين في النهاية. وبحسب تقارير Reuters، وصلت سرعة كرات Ace إلى 19.6 متر في الثانية، مما مكنه من خوض تبادلات كرات مكثفة وتنفيذ إرسالات تنافسية قوية.

ما يميز Ace عن الروبوتات السابقة، مثل FORPHEUS الذي قدمته شركة Omron في معرض CES 2017، هو قدرته على اللعب بمستوى المحترفين فعلياً. لا يعتمد الروبوت على القوة الغاشمة، بل على التحكم الفائق؛ حيث نجح في صد 75% من الكرات اللولبية (spinning balls) بمختلف أنواعها، وهو ما فاجأ خصومه البشر بقدرته على توجيه ضربات دقيقة وتسجيل نقاط مباشرة من الإرسال. وتوضح Sony AI أن استخدام تقنيات event-based sensing والتحكم عبر الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي هو ما منح الروبوت هذا الإدراك الفائق، مقلصاً الفجوة بين المحاكاة الافتراضية والمنافسة البدنية الحقيقية.

يؤكد هذا الإنجاز التطور المتسارع في قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي البدني في بيئات ديناميكية وصعبة، وهو ما يفتح آفاقاً جديدة للروبوتات في مجالات الرياضة والتصنيع وغيرها. ومع أن Ace لا يزال يتأخر قليلاً عن كبار المحترفين في النتيجة الإجمالية للمباريات، إلا أن انتصاراته تعكس تقدماً كبيراً؛ فالتحديثات القادمة قد تطور من أساليبه في التعامل مع استراتيجيات المحترفين، مما قد يغير شكل أدوات التدريب أو العروض التنافسية مستقبلاً. ويرى الباحثون أن هذه النتائج تفتح الباب أمام أنظمة ذاتية القيادة تتفوق على البشر في مواقف حساسة تتطلب قرارات فورية ودقيقة.