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ETH Zurich의 연구진은 인공 지능 분야에서 획기적인 발전을 이루어, AI가 물리적 기술을 요구하는 작업에서 인간을 능가할 수 있음을 증명했다. 이 획기적인 성과는 래버린스 마블 게임, 즉 민첩성과 정밀성을 테스트하는 게임에서 마스터한 AI 로봇 CyberRunner를 통해展示되었다. 이 게임은 전통적으로 인간의 운동 능력과 공간적 推論을 테스트하는 게임으로, 마블을 마제에서 목표지점까지 안내하는 게임이다. 이 게임은 인간이熟練하기 위해 상당한 연습이 필요하지만, ETH Zurich에서 개발된 CyberRunner는 놀라운 속도로 이 게임을 마스터했다.
래버린스 게임은 인간의 운동 능력과 공간적 推論을 테스트하는 게임으로, 마블을 마제에서 목표지점까지 안내하는 게임이다. 이 게임은 인간이熟練하기 위해 상당한 연습이 필요하지만, CyberRunner는 놀라운 속도로 이 게임을 마스터했다. CyberRunner는 고급 모델 기반 강화 학습을 사용하여 물리적 상호작용의 영역에서 자신의 능력을 확장했다. 이 기술은 AI가 환경에서 지속적으로 학습함으로써 예측하고 계획할 수 있도록 한다. 카메라와 모터를 사용하여 게임을 관찰하고 제어하는 CyberRunner는 인간의 학습과 유사한 프로세스를 통해 빠르게 게임을 향상시켰다.
놀라운 것은 CyberRunner가僅 6시간이 넘는 시간에 1.2백만개의 시간 단계를 55샘플/초의 속도로 학습을 완료했다는 것이다. 이 성과는 인간의熟練한 플레이어의 기록을 6% 이상超过했다.
흥미롭게도, CyberRunner는 학습 단계에서 게임의 단축 경로를 발견하여, 리드 연구진인 Thomas Bi와 Prof. Raffaello D’Andrea가 AI를 가이드하여 이러한 경로를 피하도록 했다.
이 성과는 ETH Zurich 연구진이 AI 게임의 경계를 확장하는 것뿐만 아니라, AI가 실제 물리적 작업에 적용될 수 있는 새로운 가능성을 열어젖혔다. CyberRunner의 성공은 AI가 복잡한 물리적 활동을 수행할 수 있는 미래를 예시하며, 다양한 산업과 일상 생활을変革할 수 있을 것이다.
이 성과는 AI 개발의 중요한 里程碑을 나타내며, 체스나 고를 마스터하는 것과 같은 가상적인 성과에서 물리적 도전을 극복하는 것으로의 전환을 나타낸다.
연구 논문의 사전 버전은 프로젝트 웹사이트에서 이용 가능하다. 또한, Bi와 D’Andrea는 프로젝트를 오픈 소스로 만들고 웹사이트에서 이용 가능하도록 할 예정이다. Prof. Raffaello D’Andrea는 다음과 같이 말했다. “우리는 이것이 실제 세계의 기계 학습과 AI 연구를 위한 이상적인 테스트베드라고 믿는다. CyberRunner 이전에는 큰 예산과 맞춤형 실험 인프라를 가진 조직만이 이 분야에서 연구를 수행할 수 있었다. 이제, 200달러 미만으로 누구나 최첨단 AI 연구에 참여할 수 있다. 또한, 수천개의 CyberRunner가 실제 세계에 배포되면, 대규모 실험이 가능해져, 학습이 병렬로 진행될 수 있을 것이다. 이것은 시민 과학의 궁극적인 목표이다!”
