Revolusjonering av fysiske ferdigheter: AI-robot overgår menneskelig evne i labyrint-marble-spill

I en banebrytende utvikling har forskere ved ETH Zurich gjort et betydelig sprang i kunstig intelligens, og demonstrert at AI nå kan overgå mennesker i oppgaver som krever fysiske ferdigheter. Dette gjennombruddet ble vist gjennom deres AI-robot, CyberRunner, som behersket labyrint-marble-spillet, en test av fingernemhet og presisjon, på en bemerkelsesverdig kort tid.

Labyrint-spillet, tradisjonelt en test av menneskelig motorisk kontroll og romlig forståelse, innebærer å guide en marble gjennom et labyrint-lignende brett for å nå et mål mens man unngår fallgruber. Dette tilsynelatende enkle spillet krever betydelig trening for mennesker for å bli dyktige. Men CyberRunner, utviklet ved ETH Zurich og detaljert på sin dedikerte nettsted, oppnådde dette på en utenkelig måte.

Med avansert modell-basert forsterkninglæring demonstrerer CyberRunner hvordan AI kan utvide sin kompetanse inn i området for fysisk interaksjon. Denne teknikken gjør det mulig for AI å forutsi og planlegge handlinger ved å lære kontinuerlig fra sin omgivelse. Utstyrt med en kamera for å observere spillet og motorer for å kontrollere brettet, forbedret roboten raskt sitt spill gjennom en prosess lik menneskelig læring, men i en akselerert takt.

Merkelig nok fullførte CyberRunner sin læringscyklus på bare over seks timer, og gikk gjennom 1,2 millioner tidsskritt ved en kontrollrate på 55 prøver per sekund. Dette bragd så AI overgå rekorden holdt av en høyt kvalifisert menneskelig spiller med en imponerende margin på over 6%.

Interessant nok oppdaget CyberRunner selv kortveier i spillet under sin læringsfase, og førte til at de ledende forskerne, Thomas Bi og Prof. Raffaello D’Andrea, måtte gripe inn og guide AI-en for å unngå disse stiene.

Dette oppnådde av ETH Zurich-forskerne ikke bare presser grensene for AI i spill, men markerer også et stort skritt fremover i hvordan AI kan anvendes i virkelige fysiske oppgaver. Suksessen med CyberRunner indikerer en fremtid hvor AI kan utføre komplekse fysiske aktiviter, potensielt transformere ulike industrier og dagligliv.

Dette milepælet i AI-utvikling markerer en overgang fra virtuelle prestasjoner, som å mestre sjakk eller Go, til å overvinne fysiske utfordringer, og utvisker grensene mellom menneskelig og maskin-kapasiteter i området for fysisk ferdighet og fingernemhet.

En preprint av forskningsrapporten er tilgjengelig på prosjektets nettsted. I tillegg vil Bi og D’Andrea åpne kildekoden for prosjektet og gjøre det tilgjengelig på nettstedet. Prof. Raffaello D’Andrea kommenterte: «Vi tror at dette er det ideelle testområdet for forskning i virkelige maskinlærings- og AI-områder. Før CyberRunner kunne bare organisasjoner med store budsjett og tilpassede eksperimentelle infrastrukturer utføre forskning i dette området. Nå kan alle engasjere seg i banebrytende AI-forskning for mindre enn 200 dollar. Videre vil det være mulig å utføre store eksperimenter, hvor læring skjer parallelt, på en global skala, når tusenvis av CyberRunners er ute i verden. Det ultimate i borgervitenskap!»