DeepMind的具身智能“足球运动员”在足球技能训练上展现了多项创新。这个微型人形机器人不仅能够快速奔跑、过人和进攻，还能阅读比赛，预测足球的移动方向，并阻挡对手射门。在实验中，该机器人的奔跑速度提高了181%，转身速度提高了302%，跌倒后起身时间缩短了63%，踢球速度提高了34%，并能有效地将各种技能结合起来，远远超出了人们对机器人的传统认知。
为实现这些技能，DeepMind团队使用了深度强化学习（deep reinforcement learning）来训练这个机器人。这种学习方法已被证明能够解决模拟角色和物理机器人的复杂运动控制问题。他们专注于从本体感受和运动捕捉观察中获得的感觉运动全身控制，训练了一个智能体在模拟中进行简化的一对一足球比赛，并直接将学习到的策略部署在真实机器人上。这种训练方法使机器人能够在动态多智能体环境中实际使用深度强化学习灵活控制人形机器人。
此外，DeepMind的研究还涉及了AI玩家在事先不了解足球规则的情况下学会踢球、运球和射门等技能，并在模拟游戏中完成2V2和3V3的足球比赛。这表明AI玩家在一个动作技能和高水平目标导向行为紧密结合的环境中实现了综合控制。研究团队提出的3步机器学习框架包括：首先，AI玩家通过观看人类运动视频学会行走；然后，借助强化学习算法学会踢足球；最后，基于另一种强化学习算法学会团队协作和更高难度的运动控制。
DeepMind的这项研究不仅展示了AI在足球技能训练方面的潜力，还为AI和机器人领域提供了有关如何在多智能体环境下学习多尺度综合决策的优秀案例。不过，这项研究还存在一些局限性，例如领域特定知识和随机化的依赖、未利用真实数据进行迁移、以及性能随时间退化等问题。
