Rivoluzionando le abilità fisiche: il robot AI supera le capacità umane nel gioco del labirinto delle biglie

In una svolta epocale, i ricercatori dell’ETH Zurich hanno fatto un balzo significativo nell’intelligenza artificiale, dimostrando che l’AI può ora superare gli esseri umani in compiti che richiedono abilità fisiche. Questo traguardo è stato presentato attraverso il loro robot AI, CyberRunner, che ha padroneggiato il gioco del labirinto delle biglie, una prova di destrezza e precisione, in un tempo sorprendentemente breve.

Il gioco del labirinto, tradizionalmente una prova delle abilità motorie e della ragione spaziale umana, consiste nel guidare una biglia attraverso una tavola a forma di labirinto per raggiungere un obiettivo evitando trabocchetti. Questo gioco apparentemente semplice richiede una notevole pratica per gli esseri umani per eccellere. Tuttavia, CyberRunner, sviluppato all’ETH Zurich e descritto sul suo sito web dedicato, ha raggiunto questo risultato in modo senza precedenti.

Utilizzando un apprendimento di rinforzo basato su modello avanzato, CyberRunner dimostra come l’AI possa estendere la sua abilità nel campo dell’interazione fisica. Questa tecnica consente all’AI di prevedere e pianificare azioni continuando a imparare dal suo ambiente. Dotato di una telecamera per osservare il gioco e motori per controllare la tavola, il robot ha migliorato rapidamente il suo gioco attraverso un processo simile all’apprendimento umano ma a un ritmo accelerato.

In modo sorprendente, CyberRunner ha completato il suo ciclo di apprendimento in poco più di sei ore, attraversando 1,2 milioni di passaggi temporali a un tasso di controllo di 55 campioni al secondo. Questo risultato ha visto l’AI superare il record detenuto da un giocatore umano molto esperto con un margine impressionante di oltre il 6%.

Interessantemente, durante la sua fase di apprendimento, CyberRunner ha anche scoperto scorciatoie nel gioco, costringendo i ricercatori principali, Thomas Bi e Prof. Raffaello D’Andrea, a intervenire e guidare l’AI per evitare questi percorsi.

Questo risultato raggiunto dai ricercatori dell’ETH Zurich non solo spinge i confini dell’AI nel gioco, ma segna anche un passo importante in avanti su come l’AI possa essere applicata a compiti fisici del mondo reale. Il successo di CyberRunner indica un futuro in cui l’AI potrà svolgere attività fisiche complesse, potenzialmente trasformando vari settori e la vita quotidiana.

Questo traguardo nello sviluppo dell’AI segna un passaggio dalle conquiste virtuali, come il dominio degli scacchi o del Go, alla conquista di sfide fisiche, confondendo i confini tra le capacità umane e quelle della macchina nel campo delle abilità fisiche e della destrezza.

Una bozza della relazione di ricerca è disponibile sul sito web del progetto. Inoltre, Bi e D’Andrea renderanno open source il progetto e lo renderanno disponibile sul sito web. Prof. Raffaello D’Andrea ha commentato: “Crediamo che questo sia il testbed ideale per la ricerca sull’apprendimento automatico e l’AI nel mondo reale. Prima di CyberRunner, solo le organizzazioni con budget elevati e infrastrutture sperimentali personalizzate potevano condurre ricerche in questo settore. Ora, per meno di 200 dollari, chiunque può impegnarsi in ricerche all’avanguardia sull’AI. Inoltre, una volta che migliaia di CyberRunner saranno nel mondo reale, sarà possibile condurre esperimenti su larga scala, in cui l’apprendimento avviene in parallelo, a livello globale. Il massimo della Citizen Science!”