Révolutionner les compétences physiques : le robot IA dépasse les capacités humaines dans le jeu de labyrinthe de marbre

Dans une avancée révolutionnaire, les chercheurs de l’ETH Zurich ont réalisé un progrès significatif dans l’intelligence artificielle, démontrant que l’IA peut désormais surpasser les humains dans les tâches nécessitant des compétences physiques. Cette avancée a été présentée à travers leur robot IA, CyberRunner, qui a maîtrisé le jeu de labyrinthe de marbre, un test de dextérité et de précision, en un temps remarquablement court.

Le jeu de labyrinthe, traditionnellement un test des compétences motrices et de la raison spatiale humaine, consiste à guider une marble à travers un plateau ressemblant à un labyrinthe pour atteindre un objectif tout en évitant les pièges. Ce jeu apparemment simple exige une pratique considérable pour que les humains excellent. Cependant, CyberRunner, développé à l’ETH Zurich et détaillé sur son site web dédié, a réalisé cet exploit d’une manière sans précédent.

En utilisant un apprentissage par renforcement basé sur un modèle avancé, CyberRunner démontre comment l’IA peut étendre ses capacités dans le domaine de l’interaction physique. Cette technique permet à l’IA de prédire et de planifier des actions en apprenant continuellement de son environnement. Équipé d’une caméra pour observer le jeu et de moteurs pour contrôler le plateau, le robot a amélioré rapidement son jeu à travers un processus similaire à l’apprentissage humain mais à un rythme accéléré.

Remarquablement, CyberRunner a terminé son cycle d’apprentissage en juste un peu plus de six heures, en passant par 1,2 million de pas de temps à un taux de contrôle de 55 échantillons par seconde. Cet exploit a vu l’IA surpasser le record détenu par un joueur humain très expérimenté d’une marge impressionnante de plus de 6%.

Intéressamment, pendant sa phase d’apprentissage, CyberRunner a même découvert des raccourcis dans le jeu, ce qui a incité les chercheurs principaux, Thomas Bi et Prof. Raffaello D’Andrea, à intervenir et à guider l’IA pour éviter ces chemins.

Cette réalisation des chercheurs de l’ETH Zurich non seulement pousse les limites de l’IA dans les jeux, mais signifie également un grand pas en avant dans la façon dont l’IA peut être appliquée à des tâches physiques du monde réel. Le succès de CyberRunner indique un avenir où l’IA peut entreprendre des activités physiques complexes, transformant potentiellement diverses industries et la vie quotidienne.

Ce jalon dans le développement de l’IA marque un changement de réalisations virtuelles, telles que maîtriser les échecs ou Go, à la conquête de défis physiques, en brouillant les lignes entre les capacités humaines et machine dans le domaine des compétences physiques et de la dextérité.

Un préimprimé de l’article de recherche est disponible sur le site web du projet. De plus, Bi et D’Andrea rendront le projet open source et le mettront à disposition sur le site web. Prof. Raffaello D’Andrea a commenté : « Nous croyons que c’est l’idéal pour la recherche en apprentissage automatique et en IA dans le monde réel. Avant CyberRunner, seules les organisations avec de grands budgets et des infrastructures expérimentales sur mesure pouvaient effectuer des recherches dans ce domaine. Maintenant, pour moins de 200 dollars, n’importe qui peut s’engager dans des recherches d’IA de pointe. De plus, une fois que des milliers de CyberRunners seront dans le monde réel, il sera possible de mener des expériences à grande échelle, où l’apprentissage se produit en parallèle, à l’échelle mondiale. L’ultime en science citoyenne ! »