Revolusi Keterampilan Fisik: AI Robot Mengungguli Kemampuan Manusia dalam Permainan Labyrinth Marble

Dalam sebuah perkembangan yang mengesankan, peneliti di ETH Zurich telah membuat lompatan besar dalam kecerdasan buatan, menunjukkan bahwa AI sekarang dapat mengungguli manusia dalam tugas yang memerlukan keterampilan fisik. Pencapaian ini ditunjukkan melalui robot AI mereka, CyberRunner, yang menguasai permainan labyrinth marble, sebuah tes keterampilan dan presisi, dalam waktu yang singkat.

Permainan labyrinth, secara tradisional merupakan tes keterampilan motorik dan penalaran spasial manusia, melibatkan memandu bola marmer melalui papan labirin untuk mencapai tujuan sambil menghindari jebakan. Permainan ini tampaknya sederhana, tetapi memerlukan latihan yang cukup untuk manusia untuk menjadi ahli. Namun, CyberRunner, yang dikembangkan di ETH Zurich dan dijelaskan pada situs web dedikasi, mencapai prestasi ini dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Menggunakan model-based reinforcement learning yang canggih, CyberRunner menunjukkan bagaimana AI dapat memperluas kemampuannya ke dalam ranah interaksi fisik. Teknik ini memungkinkan AI untuk memprediksi dan merencanakan tindakan dengan terus belajar dari lingkungannya. Dilengkapi dengan kamera untuk mengamati permainan dan motor untuk mengontrol papan, robot ini dengan cepat meningkatkan kemampuan permainannya melalui proses yang mirip dengan pembelajaran manusia, tetapi dengan kecepatan yang dipercepat.

Sangat mengesankan, CyberRunner menyelesaikan siklus pembelajarannya dalam waktu kurang dari enam jam, melewati 1,2 juta langkah waktu dengan kecepatan kontrol 55 sampel per detik. Prestasi ini membuat AI mengungguli rekor yang dipegang oleh pemain manusia yang sangat terampil dengan margin yang mengesankan lebih dari 6%.

Menariknya, selama fase pembelajarannya, CyberRunner bahkan menemukan jalan pintas dalam permainan, sehingga meminta peneliti utama, Thomas Bi dan Prof. Raffaello D’Andrea, untuk mengintervensi dan membimbing AI untuk menghindari jalur tersebut.

Prestasi ini oleh peneliti ETH Zurich tidak hanya mendorong batas-batas AI dalam permainan, tetapi juga menandai langkah besar dalam cara AI dapat diterapkan pada tugas fisik dunia nyata. Keberhasilan CyberRunner menunjukkan masa depan di mana AI dapat melakukan kegiatan fisik yang kompleks, berpotensi mengubah berbagai industri dan kehidupan sehari-hari.

Pencapaian ini dalam pengembangan AI menandai pergeseran dari prestasi virtual, seperti menguasai catur atau Go, ke mengatasi tantangan fisik, memburamkan garis antara kemampuan manusia dan mesin dalam ranah keterampilan fisik dan keterampilan.

Sebuah pracetak makalah penelitian tersedia di situs web proyek. Selain itu, Bi dan D’Andrea akan membuka sumber proyek dan membuatnya tersedia di situs web. Prof. Raffaello D’Andrea berkomentar: “Kami percaya bahwa ini adalah tes ideal untuk penelitian pembelajaran mesin dan AI di dunia nyata. Sebelum CyberRunner, hanya organisasi dengan anggaran besar dan infrastruktur eksperimental khusus yang dapat melakukan penelitian dalam area ini. Sekarang, dengan biaya kurang dari 200 dolar, siapa pun dapat terlibat dalam penelitian AI mutakhir. Selain itu, ketika ribuan CyberRunners ada di dunia nyata, akan memungkinkan untuk melakukan eksperimen skala besar, di mana pembelajaran terjadi secara paralel, pada skala global. Ini adalah puncak dari Citizen Science!”