W今年早些时候，谷歌的AlphaGo电脑程序战胜了一位围棋专家，谷歌团队的一名人类成员不得不亲自移动棋子。卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon)机器学习部门的负责人曼努埃拉维罗索(Manuela Veloso)可能会采取不同的做法。“我会要求机器像我一样移动碎片，”她说。“这就是我生活的世界，一个物质世界。”
听起来很简单。如果谷歌能制造出自动驾驶的汽车，它肯定能在围棋比赛中加入机器人手臂。即使在1997年，I.B.M.也可以在与加里·卡斯帕罗夫的比赛中提供深蓝色机器人手臂。然而，对Veloso来说，挑战不在于制造一个机器人在给定条件下在给定的棋盘上玩，而在于制造一个能够在任何棋盘上玩的机器人。“想象一下，人类可以完美地处理各种不同类型的棋子。我们如何让机器人检测并移动这些棋子？”任何板类型，有任何光照条件的数量，永远不要让碎片掉到正确的广场上，哦，天哪，”她说。
如果静态棋子的特质是现代机器人的难以想象，处理混乱，滚动的足球会有多么难。然后添加一个追逐同一个球的其他机器人团队。这是Robocup的设置，年度机器人足球竞争Veloso于1997年共同创立。
将机器人带入她的成本，以及我们的世界是伟大的。像Go这样的游戏是一个与一个完美的信息游戏 - 双方都可以看到整个板，可以以完美的准确度使其移动。理论上，两个去游戏可以相同。但物理世界的突发事件使每个足球比赛不同，完全不可预测。“一旦你在那里注射球 - 球的物理学，重力，地毯上的摩擦 - 它不会再现。你如何撰写一段代码，在不知道要发生的事情的情况下扮演游戏的代码？“默皮斯说。
机器人世界杯的机器人大小不一，从小的(比如超大的咖啡杯)到儿童的(比如2岁的)再到成人的。机器人的大小往往与足球能力成反比。这些咖啡杯机器人像春天的松鼠一样四处奔跑，看起来像是故意的、有足球价值的传球和进球。然而，在成人级别的联赛中，机器人移动得谨慎而不优雅。他们跌倒,经常。他们往往下降,。视频在球门上射击的成年机器人的数量需要加快，甚至可以观看（比如，植物生长的视频）。
卡住了，因为他们在他们的闪亮的身体上，Robocup机器人玩家面临着人类参与者（也卡住）的一些相同的问题。传感器出现故障，通信是嘈杂的，关节休息，愿景狭窄，完美的计划被身体限制或其他团队撤消。磕磕绊绊，奇怪的机器人在通过他们的比赛中挣扎时做出了显着的事情：他们似乎为复杂行为创造了空间，其中一些可能看起来模糊熟悉，甚至是人类。看着机器人试图玩队足球，我们可以看到合作，侵略，部落的暗示，甚至，有时是一种个性。
人工智能是永久性地拒绝的吗？
德米特里·马里奥托夫对他所建造的东西说不多。作为IBM的一名研究科学家，Malioutov花费部分时间构建机器学习系统，以解决IBM公司客户面临的难题。一个这样的计划是为了。。。阅读更多
合作心理学研究员、耶鲁大学人类合作实验室(Human cooperation Lab)主任戴维·兰德(David Rand)告诉我们，“显然，如果你想要机器人进行团队运动，你必须在某种意义上构建我们与它们之间的对抗。”机器人在足球现实世界中的第一个任务是，人类：他们必须像在世界各地的所有足球场地一样，选择侧面。Veloso说，我们对它们的抽象概念与它们没有编程到机器人中，而是像它的特定实例一样。“我认为它更像是”这些家伙是我们的团队，那些不是'，“她说。
在一种类型的Robocup联赛中，机器人由边线控制，选择侧面是易于集中的计算机“教练”只是告诉每个机器人去哪里以及该怎么办。拥有一台计算机控制一切都更像是艾美掌握的游戏，如国际象棋。“玩一场棋子，这只是一个思想。这不是很多思维，“Veloso说。
我们永远都不可能希望从他们赖以生存的物理环境中理解思想或程序。
但在另一种类型的机器人世界杯联赛中，事情变得有趣了。在“多思维”或分权联盟中，每个机器人都是完全自主的，并且拥有所有的传感器和计算机——因此，决策都是在船上进行的。这有点像32个棋子突然都独立了，没有人类大师或深蓝告诉它们该怎么做。首先，他们需要确定自己是白人还是黑人。接下来，他们会试图从自己的优势出发，找出如何战略性地与队友合作。足球同样是一个独立的、多机器人的问题，因此是研究协调、合作和单个机器人之间策略出现的试验台——每个机器人都知道一些问题，但没有一个机器人知道全部问题。Veloso说:“单靠一个机器人在球场上是无法赢得一场足球比赛的。”
确切的方法每个足球机器人使用来确定其团队取决于团队，而且一般而言，机器人使用像泽西颜色，关于其他机器人的位置信息，在机器人通信（机器人等同于“之间的位置信息Hey, I’m on your side!”), and which side of the field they remember starting in. “Some teams use vision, some teams use the position. Some teams just see another robot in front of them and they don’t know if they’re teammates or not,” says Veloso.
从某些方面的某些东西与两侧一样，行为开始出现在Robocup中，这些都熟悉了真正足球的任何人。对于一个，机器人，确定他们的团队，但在他们的新机构中的不安全，似乎推其他团队的成员。（是的，Robocup有黄色和红色卡。）一年，一个机器人团队经常被推动，这么反复地留下了唯一的机器人在游戏结束时是守门员 - 所有其余的剩下的东西都被弹出了。显然，守门员勇敢地战斗，但球队最终失去了.
维罗索解释说，这种明显的攻击性行为其实根本不是。这主要是由于对方机器人在场上碰撞时运动平衡不佳造成的。“当两个人靠近球时，他们不可避免地会用一条腿保持平衡，试图踢球。另一只也想抢球。”她说，这常常会让他们摔倒。它也有一些程序性的意图:如果是附近的队友，一个机器人将后退，避免争球。换句话说，这些机器人对于内群体和外群体有不同的规则集，这是团队合作的简单前身，也是一种部落主义。
机器人甚至会偶尔切换部落效忠 - 但像他们的推动一样，原因比特征更大。困惑的机器人会在偶尔意外切换侧面，说，在视觉上误导他们要去哪个方向。（一种并不少见发生在人类运动员身上，即使在专业水平。）
到2040年，目标是有11个机器人玩全场，符合明星人类足球运动员的全场。
虽然双方的交换看起来很平淡，但它证明了一个人的忠诚是不可改变的。大卫·兰德解释说，要制造一个人类意义上的部落机器人，它需要一种抽象而流畅地改变部落的能力。毕竟，人类的羊驼通常是繁重的巢穴。面对共同的敌人，交战双方可能会结盟。这一点在20世纪50年代的一项心理学研究中得到了相当令人信服的证明。该研究将24名不熟悉的男孩平均分为两组。起初，这两组人彼此一无所知，但当这两组人后来被要求竞争时，他们之间的敌意变得如此强烈，以至于不得不分开。只有在引入了由第三批“汪达尔人”组成的团体和一个共同的目标之后，这两个团体才开始合作，并最终开始合作。兰德解释说：“这是人类心理学的一个明显特征，即美国和他们之间的划分是超级流动的。”。
观看本届机器人选择双方基于球衣颜色,然后改变它们在霾的形成都知道我们所知道的关于人类和tribes-one忍不住看到部落行为的早期回声:利他主义与每个善意的传递,在每个意外推动狭隘。
这可能是这种行为促使诺贝尔奖获奖的社会科学家草本西蒙，广泛归功于发射人工智能领域，说他被他的兴趣“惊讶，逗乐，令人满足，并指导”在早期机器人足球比赛中看到。“我们在足球比赛中看到了整个社会戏剧，比专业人为足球更少的技能（到目前为止），但随着后者的所有重要组成部分清晰可见，”他写道。
除了机器人之外，这种戏剧中的主演角色是凌乱，不可预测的现实世界。Robocup加强了所谓的认知科学和人工智能的所谓的认知方法的论据。粗略地，这种方法声称，必须考虑到世界的物理层，以了解体现生物，动物，现在的任何智能，足球机器人。我们不能希望了解他们控制的物理机构或他们所幸存的身体环境的身体背景下的思想或计划。
RoboCup的研究人员希望有一天，足球能像ibm在国际象棋上所做的那样:到2050年，他们希望组建一支球队，能够击败世界杯冠军人类。要这样做，就要照自己路线图，他们必须面对物理世界的挑战和团队合作的困难。到2025年，他们希望将跳跃和标题引入机器人曲目以及有六个合作机器人的团队。到2030年，预计八个机器人的团队将能够对人类守门员进行得分，防御人类踢，并对一个不专业的人类团队竞争。到2035年，他们将对雨水和污垢条件具有容忍度，允许户外游戏。到2040年，目标是有11个机器人播放全场，符合FIFA的游戏，同时能够分解并防御明星人类足球运动员。
无论RoboCup的发展道路如何，它的机器人似乎不可避免地不仅会与人类对抗，还会与人类并肩作战。维洛索认为这是一个自然的过程：“为什么人类会开发出不与机器人玩耍的机器人？”
即使是默沃尔，Veloso也表示，有一天，有些机器人可以从站点中观察。Robocup研究人员已经尝试制作机器人体育迷。在2013年的Robocup期间，数百个小型机器人被编程，当他们的传感器拾取了一定水平的噪音时，Sonic等同于参与体育场波的微小机器人的声音等同。“看到他们所有人都是为了回应比赛中发生的事情而令人兴奋，”韦洛佐说。然而，她解释说，创造一个真正的机器人体育迷，比创造一个玩家更难。为此，可以解决所谓的“a.i.-complete”问题 - 最难的问题 - 因为粉丝的定义是如此无可置信地与人类欲望，奖励，情感和身份相关。
不过，赋予机器人复杂的身体，可能已经让它们向人工智能的解决方案又迈进了一步，因为它们拥有了一个关键要素:个性。在维尔纳·赫尔佐格的新纪录片中，瞧，一个互联世界的梦想，Veloso的机器人团队的成员在卡内基梅隆的机器人之一单打，“8号”作为他们的最爱。8人在小型联盟中一直在播放十年。Veloso也是部分的。“我们都爱机器人8号，”她说。原因只是，由于某种原因，机器人真的很好 - veloso解释它特别是在得分比球队上的其他机器人唯一更好，即使他们都有相同的代码。“所有这些机器人都是手动制造的，所以可能与8号，部分抛光，”她说，半开玩笑。“谁知道？我不知道。我只是告诉你，8号更好。“
记者埃里克西蒙斯在他的书中争论体育迷的秘密生活他说，成为一个体育迷不仅仅是一个部落的问题，也是一个自我认同和身份认同的问题。很容易想象，机器人8号退役后可能不会在卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon)的零件库中度过，而是在2050年机器人世界杯(RoboCup)体育场的包厢里度过。如果一切顺利，为老东家加油。
Seth Frey是达特茅斯学院的认知科学家和Neukom博士后研究员。
Patrick House是一家神经科学家和作家，位于加利福尼亚州帕洛阿尔托。
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