1樓：真紅之翼
我說下個人觀點，結論就是沒有結論，因為條件並不明確。
所有的體育運動制定的規則是根據人類本身的身體條件決定的，沒有人的身體，規則就失去了意義，羽毛球場為什麼不增大一倍？因為人跑不過來啊；球網為什麼不公升高一倍？因為沒有人可以下壓了，球都得往上打了；為什麼不打七局四勝？
因為人的體能受不了；
如果要對比的話，人工智慧首先要有乙個跟人類運動機能差不多的身體，這點來說，現在還遠遠達不到。
那麼如果有一天做到了呢，那前面的基本就是廢話了，人是沒有可能贏的，因為機器不會犯錯，羽毛球也並不是靠智力能出各種奇招的運動
2樓：熒惑
打敗林丹不需要用深度學習的AI，你只需要：
能接到球
用林丹兩倍的擊球速度把球打回去
控制球的落點在場內就行了
體育專案策略（技術）固然重要，但很多也是決定於運動員的體能的
3樓：程梟
以後會的，其實主要就三個問題，乙個是移動速度，乙個是球運動軌跡判斷，羽毛球其實相比桌球的軌跡更簡單因為旋球基本不存在，三就是做出反應。其實許多年前就已經有人機對戰的網球羽毛球等平面遊戲，最後乙個問題就是將二維變到三維，角度和力度應該不難調。但我覺得人工智慧不會想要打敗林丹，因為人工智慧一直都想在智力上勝過人類(雖然我覺得全是記憶力和速算能力)，體力上沒有必要，因為它不需要吃飯休息，只要插上電源夠可以，所以體力上並沒有可比性，這不是公平的競技，想象一下要你跟乙個不會累的鐵疙瘩打球，速度在技術條件下可以無限加快，我的天，你絕對會累死！
反正如果我是林丹，我只想說一句: 去你的人工智慧，老子不跟你打！
4樓：Nishiki
這個的難度不在軟體，在硬體
這幾年人工智慧深度學習啥炒的火熱，其實說白了就是像訓練動物一樣，給乙個輸入就得到乙個輸出，人也不知道為什麼，就只知道神經網路這個東西效果好，就一直用，然後也有一些不錯的結果。
但是硬體方面，我還沒有看到大的技術突破。
現在智慧型手機你拆開看，兩大部分佔了重量和體積的絕大部分，乙個是螢幕，另乙個就是電池。剩下還有攝像頭之類的非核心硬體，真正的晶元其實只有一點點。
那為什麼不把那些硬體做小一點呢？因為做不到。
然後就是機械運動系統。現在人類的機械水平，還是那個電機馬達加傳動齒輪的體系，這個基本上一百年前就有了，現在只是做得更精細了。如果想做一台羽毛球人工智慧，特別是要求機械人體型和人類相仿，運動模式和人類相仿，而且標準場地的情況，那真的非常難做到。
我敢說，只要機器不帶輪子，想在陸地上運動能力超過人，至少還需要二十年。
那如果允許機器帶輪子呢？如果突破人類大小和模式的限制呢？
那當然更容易一些，就好像AlphaGo一樣，事實上AlphaGo和李世乭也沒有公平對抗，這屬於一群優秀的人開發一種機器去打敗乙個頂尖的人，就相當於我拿著專家設計的自動瞄準的槍，跟乙個弓箭大師比精準，跟什麼人類被人工智慧戰勝根本不沾邊。
5樓：我十一無敵
反應速度完爆人類，接球精準性完爆人類，續航能力完爆人類，問題在於，是否限制了人類的身體形態？
如果限制的話，現在機械人行走離真人還差的遠，手部模擬也差的遠，當然如果真對羽毛球的行為動作進行針對性調較這樣投機取巧的另說。
如果有輪子，呵呵呵呵呵…………
6樓：黃宇
可以像阿爾法狗打敗李世石那樣，利用計算機積累的棋局資料，通過深度學習方法去訓練計算機，最終訓練後的計算機打敗了李世石。
沿著這個思路，我們可以用羽毛球的運動資料去訓練計算機，讓計算機能夠通過機械手臂和林丹對打，甚至計算機可以發現林丹的弱點，訓練李宗偉打敗林丹。
可是怎麼有羽毛球的資料呢？好像國內有個 USENSE 友練團隊在做這個事情，聽起來像天方夜譚。
7樓：無名姫
不能，至少是現階段不能
非程式設計師，以下僅為個人觀點，若有錯誤，別笑話我哈～因為羽毛球和棋類運動不一樣，棋類運動的活動範圍只限於棋盤，而且每乙個棋子都要落到點上，這種二維的活動對於直接用機械手操作還是讓乙個人來幫助AI移動棋子，或者直接採用虛擬棋盤都是可以很簡單的完成的
但是羽毛球和棋類不一樣，如果人工智慧想要戰勝林丹，首先需要乙個與應對棋類問題完全不同的演算法，該演算法必須能準確計算三維空間中羽毛球受力以及風阻風向等因素影響下的運動軌跡，或者需要精度極高的感測器用來捕捉羽毛球的運動軌跡，另外，還要有乙個高精度的機械臂來執行AI計算後的結果。而這些條件在現在還是比較困難的
8樓：
人工智慧不行，因為羽毛球不是智力競技。
智慧型機器可以；以現有的技術水平，分分鐘完虐人類。
只是取決你要把這個智慧型機器限制到什麼程度而已。
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