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第204章 西格玛之战

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【前奏】

新闻直播间:在各种机器人不断突破人类的运动记录时,仿生制造工程师向前迈出一大步,世界上第一具真正的独立对抗型机器人,人类百年来工业化与信息化的结晶,名为西格玛的网球“运动员”诞生了。

首次面世,它将挑战男子网坛“四巨头”之一的西班牙名将——布朗·阿尔卡拉斯来证明自己。

SRA首席设计师-周毅:尽管从互联网上的反应,很多人对西格玛抱有很大的期待,他们认为机器人肯定比人厉害。

但作为西格玛的创造者,我们知道他还有一些缺陷。

我们构建了世界第一的幸村的“模型”,像“沙盘推演”一样做虚拟的对抗,结果是两胜七负。

他的节奏太快、球速太快,与目前合作训练的运动员相比,相差很大。西格玛有一定的风险跟不上动作,像步履蹒跚的老人“瘫痪”在赛场。

这种输球方式会让我们颜面尽失。

所以我们不打算一蹴而就。希望能给予西格玛更多的学习机会。

SRA工程师-中道悠马:我们每个人都工作到比赛前日,目送他离开。西格玛的亮相不代表他已完全定型,我们还有很多的完善空间。布朗是16岁成名的巨星,富有想象力,只有尽善尽美才能把风险降到最低。

SRA的十四人团队从调试中心巴黎出发,护送西格玛到达西班牙马德里,他们会做些维护工作,或在比赛中对一些突发情况作出反应。

七月的马德里天气晴朗炎热,“魔术盒”球场正在维护中。

尽管只有一场比赛,赛事官方却获得了历史以来最多的转播申请。现场门票也在瞬间抢售一空。

这是一场举世瞩目的比赛,人类在好奇机器人能做到何种程度。

团队聚在电视前观看阿尔卡拉斯在发布会上的发言,西班牙人展现出充分的自信和乐观,这让他们忐忑了神情。

SRA工程师阿曼达·加西亚:我们已经上交了考卷,只是等待着评分的结果。我们的心情对结果不会有任何影响,所以,这是有些煎熬的一段时间。

7月18日,马德里曼萨纳雷斯公园网球中心。

时间到了,天空缓缓落下夜幕。

阿尔卡拉斯在球迷的夹道欢迎中走进球场。

他的球风带有典型的西班牙色彩,犹如吉他弹奏的弗拉门戈乐曲,浓重的欢愉与跃动的热情奔放,和赤色土地相得益彰。

记者柯布·佩里:西班牙是网球氛围浓厚的国家,布朗在那儿是人人皆知的大明星。他的对手的特殊性赋予这场比赛更多的意义,网球这项传统运动新的历史篇章,也许将由布朗揭开扉页。

全世界三亿多人正在观看直播,FB、BLI等几十个网络直播平台将比赛推上首页。

“没问题、没关系。就算输了,这也只是第一场,我们还有机会。”SRA带队的研究员赵智文安抚大家的情绪,“我们只需要准备好工具和记录本,做好维护以及观察漏洞。”

SRA研究员-赵智文:能发现问题是好事。我们创造西格玛不是为了比赛,我们在验证、完善、进步。不过从网球爱好者和机械智能研究者的双重视角,我也希望西格玛获得胜利,那会为我带来自豪感(笑)。

“把传感器架好。”赵智文指挥团队,“电脑放在监测室。”

西格玛有自己的“鹰眼”系统,与它的“眼睛”共同组成“视力”。AI是它的大脑,不同复合材料分别构建它的肌肉、骨骼和皮肤,光纤是“神经脉络”,电线组成“血管”,由核动力电池承担“心脏”的重任。

SRA团队有的待在监测室,有的在包厢观赛。

阿尔卡拉斯在入口处等待。

这是让人们惊叹的一幕,机器人动作流畅地跑进网球场,在底线站定。它身后跟着一名辅助的工程师,提着包走到场边。

它与人唯一的不同是过于安静,站在那就一动不动。而在裁判示意做赛前礼仪时,能立即反应并配合地来到网前握手、拍照。

职业网球运动员-布朗·阿尔卡拉斯:这种感觉很奇特,你感受不到(对手的)情绪,是空洞的,冰冷的。

阿尔卡拉斯的教练-马丁·普特拉斯:从目前对机器人的理解出发,我们很轻易地想到它应该不擅长处理突发情况。所以(我们)选择了红土,地面会随人的动作发生微小的变化,导致网球的反弹发生不规则变化。不选择草地的原因是,现在的草地球场都在保养中。

SRA首席设计师-周毅:不规律的变量是一个难题。不仅限于场地的因素,风、气压、温度,都会对球的路径造成影响。所以我们设计了循环,相当于以毫秒级的周期接收信息并进行纠正。

同时,在比较恶劣的环境下,比如大风或很不规则的球场,西格玛会根据过往数据增加余量。好比人觉得贴近边界有些冒险,所以会更保守地击球。

咚!

一记发球。

任凭阿尔卡拉斯发动攻势,西格玛密不透风地进行反击。它甚至能预判到阿卡正手放短的套路,脚下如风地上网挑击。

“哗——”

丝滑的红土滑步如同最高级的机械秀,令观众不住发出惊呼。

评论员:“机器人正在不断攻克网球的高难度技术!”

监测室,几台电脑的显示屏正源源不断地输出西格玛的思维。最浅显易懂的还是胜率。

一开始,阿尔卡拉斯的胜率有26%,但在第一球后,这个概率骤降到13%。

“布朗不在最好的状态。他不是每个回合都做得完美。”齐齐站立在电脑前的SRA成员们都认真地检视西格玛的后台状态。

“他判断到了布朗的每一步。目前的预测率还是百分百。”

[0-1]西格玛4分破发。

[0-2]4分保发。

[0-3]

[0-4]

[0:40]

阿尔卡拉斯的脸上正在慢慢失去镇定与从容。

抽击出界。

一腔怒火在心里燃烧,阿尔卡拉斯热血上头,攥着拍往地上摔了好几下。

他不得不这么发泄一番,如果他还想继续有所作为。

与此同时,后台显示的胜率瞬间降到2%。

西格玛的“眼睛”敏锐地观察到了这个现象,它已经攻破阿尔卡拉斯的心理防线。

直到最后一刻,比赛结束。

记分牌上醒目的[6-0、6-0]让现场的观众沉默。

监测室里的SRA成员们都轻轻松了口气。

不知是谁第一个鼓起掌。

他们向首场“人机大战”致敬。

SRA研究员-赵智文:我们成功了。这是一个好的开端。

SRA首席设计师-周毅:这让西格玛暴露在大众的视野面前。有人觉得我们不该这么做,应该出其不意地去挑战最强者。但我们的观点始终如一,创造西格玛不是为了赢一场网球比赛,而是为了探索机器人更远的未来。

网球是一项公平的运动,如果西格玛了解运动员,而运动员不了解西格玛,这是不公平的对决。所以第一场比赛还无法充分地验证西格玛的能力。

记者柯布·佩里:这是布朗和西格玛的第一场战斗,也是最后一场。“证明之战”一次就够了,0-48会永远跟随他的职业生涯,这条伤疤对他而言是荣耀,还是痛苦的象征呢?

有记者跟随了阿尔卡拉斯,拍下他挂着毛巾,坐在道边休息区垂头抹泪的一幕。他的团队跟着席地而坐,在旁边轻声安慰。

职业网球运动员-布朗·阿尔卡拉斯:这场比赛后,家人都很关心我。教练让我不要看网上的评论。有人骂我是“人类之耻”。(苦笑)……不过,总要有人首当其冲的。我为其他人揭开了一无所知的迷雾,这是我唯一感到高兴的事情。

【机器人西格玛战胜11个大满贯头衔的大师级职业运动员,这场胜利代表仿生机器人研究迈入新的阶段】

不断有新闻播放着阿尔卡拉斯落寞离场的画面,播报着他的失败,赞美着人类科技的进步。

连续几天的头条轰炸,网球运动空前地吸引了大众注意力。哪怕对它一点概念都没有的小孩,都听了一耳朵“机器人打败网球运动员”的大新闻。

网坛正在遭遇前所未有的大地震。

【我在想,两个机器人打网球会不会很好看?】

【商业化程度这么高的竞技运动也被机器人攻克了啊,打个“巨头”跟玩一样,啧啧。李世石好歹还走了几十步棋呢。】

【会不会和围棋一样,大家都跟着AI的套路打法走了?】

【加油!西格玛的胜利意义非凡,如同人类登上月球!】

很多业内人士都讨论着西格玛的话题,不管是博流量还是正经发表观点,他们都认为人类获胜的希望渺茫。

能拿到尽量多的分,不至于输得太难看,就已经是“胜利”。

要么就别比,反正是赢不了的比赛。它像一场证明,不比就成为不了既定事实。输多少、赢多少,都有辩驳的空间。

阿尔卡拉斯的“下场”大家都看到了。尊严粉碎一地。

SRA团队回到上海总部。

“A组优化程序,D组继续进行遍历,注意版本更替后的调试工作。加油吧,我们时间不多。”小会上,首席设计师周毅拍了拍手。

与此同时,SRA宣发部门发布公告,第二个对手是“四巨头”中的扬·莱昂纳德。

SRA研究员-罗伯特·琼斯:第一场大胜并不公平,布朗对西格玛一无所知。所以我们依旧保持谨慎的态度。

职业网球运动员-扬·莱昂纳德:我没有赢下西格玛的自信,所以我也就无法成为赢家。不过就算西格玛不点我的名,我也会挑战他的。既是出于心里的好奇和不服,也是为了摸底,给其他人更多的参考。

莱昂纳德的教练-安德瑞·阿卡纳:扬就像低沉内敛的大提琴,虽然他在媒体面前一直表现得很淡泊,在稳定和平静之下,他也有骄傲和好胜的心。否则(扬)不会在职业网坛取得这么高的成就。

莱昂纳德的“最后一战”定在8月10日的美国网球公开赛中央球场——阿瑟·阿什球场,赛制也是更少偶然性的五盘三胜制。代表了他像对待大满贯决赛那样与西格玛“决斗”的心。

SRA首席设计师-周毅:就像一场博弈,顶尖的运动员观察到了西格玛的弱点,他们企图进行更深入的探究。这正符合我们的意愿。

SRA研究员-罗伯特·琼斯:我们很重视这场“考验”,阿瑟·阿什的夜场没有像“魔术盒”那样关闭顶棚,自然环境不稳定,而且扬和幸村的风格接近,球速快,节奏很快。

SRA研究员-赵智文:这是一场关于“稳定”的对抗。直接关系到我们在后续面对幸村时的信心。

西格玛的AI升级了一个版本,做完最后的调试,SRA团队奔赴美国纽约。

在机场就有大批的媒体蹲守,马德里的首战引起了更多人的好奇心。“人机大战”的热点还在持续。

网坛的世界第一是幸村精市,在西格玛与他相遇前,所有人都会被吊着胃口。

两万三千双眼的目视下,西格玛这次自己提着网球包上场,并且做到了在放下后拉开拉链,抽出网球拍,然后跑到网前等待。

这份不同令许多注视者惊叹——它又升级了。

莱昂纳德发出第一球。

监测室的SRA成员们有些紧张地盯着画面和后台数据输出。

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