Revolutionering af fysisk dygtighed: AI-robot overgår menneskelig evne i labyrint marble spil

I en banebrydende udvikling har forskere ved ETH Zurich gjort et betydeligt skridt i kunstig intelligens, og demonstreret, at AI nu kan overgå mennesker i opgaver, der kræver fysisk dygtighed. Dette gennembrud blev vist gennem deres AI-robot, CyberRunner, som mestrede labyrint marble spillet, en test af fingernemhed og præcision, på en bemærkelsesværdigt kort tid.

Labyrintspillet, traditionelt en test af menneskelig motorik og rumlig fornuft, indebærer at guide en kugle gennem en labyrint-lignende bræt for at nå et mål, mens man undgår faldgruber. Dette tilsyneladende simple spil kræver betydelig øvelse for mennesker for at excellerer. Men CyberRunner, udviklet ved ETH Zurich og detaljeret på dets dedikerede website, opnåede dette bedrift på en uhørt måde.

Med avanceret model-baseret forstærkning af læring demonstrerer CyberRunner, hvordan AI kan udvide sin dygtighed til det fysiske område. Denne teknik giver AI mulighed for at forudsige og planlægge handlinger ved at lære kontinuerligt fra sin omgivelser. Udstyret med en kamera til at observere spillet og motorer til at kontrollere brættet, forbedrede roboten hurtigt sit spil gennem en proces, der ligner menneskelig læring, men i en accelereret takt.

Forbløffende nåede CyberRunner at fuldføre sin læringscyklus på kun over seks timer, hvor den gennemførte 1,2 millioner tidssteg på en kontrolleringshastighed på 55 prøver per sekund. Dette bedrift så AI overgå rekorden, der var holdt af en højt kvalificeret menneskelig spiller, med en imponerende margin på over 6%.

Interessant var, at under sin læringsfase opdagede CyberRunner endda genveje i spillet, hvilket fik de ledende forskere, Thomas Bi og Prof. Raffaello D’Andrea, til at intervenere og guide AI til at undgå disse stier.

Dette gennembrud af ETH Zurich-forskerne ikke kun udvider grænserne for AI i spil, men markerer også et betydeligt skridt fremad i, hvordan AI kan anvendes i virkelige fysiske opgaver. CyberRunners succes indikerer en fremtid, hvor AI kan påtage sig komplekse fysiske aktiviteter, og potentielt forandre forskellige industrier og hverdagsliv.

Dette milepæl i AI-udvikling markerer en skift fra virtuelle bedrifter, såsom at mestre skak eller Go, til at overvinde fysiske udfordringer, og udvisker grænserne mellem menneskelig og maskinens evner i området af fysisk dygtighed og fingernemhed.

En preprint af forskningsrapporten er tilgængelig på projektets website. Desuden vil Bi og D’Andrea åbne kildekoden for projektet og gøre det tilgængeligt på websitet. Prof. Raffaello D’Andrea kommenterede: “Vi mener, at dette er det ideelle testområde for forskning i virkelige maskinlærings- og AI-områder. Før CyberRunner kunne kun organisationer med store budgetter og specialbyggede eksperimentelle infrastrukturer udføre forskning i dette område. Nu kan enhver for under 200 dollars deltage i banebrydende AI-forskning. Desuden vil det, når tusinder af CyberRunners er ude i den virkelige verden, være muligt at udføre store eksperimenter, hvor læring sker parallelt på en global skala. Det ultimative i borgervidenskab!”