Rewolucjonizacja umiejętności fizycznych: robot AI przewyższa ludzkie możliwości w grze w labiryncie

W przełomowym rozwoju, badacze z ETH Zurich dokonali znaczącego postępu w sztucznej inteligencji, demonstrując, że AI może teraz przewyższać ludzi w zadaniach wymagających umiejętności fizycznych. Ten przełom został zaprezentowany za pomocą ich robota AI, CyberRunner, który opanował grę w labiryncie, test sprawności i precyzji, w niezwykle krótkim czasie.

Gra w labiryncie, tradycyjnie test umiejętności motorycznych i rozumowania przestrzennego, polega na prowadzeniu kulką przez labiryntową planszę, aby osiągnąć cel, unikając pułapek. Ta pozornie prosta gra wymaga znacznego treningu, aby ludzie mogli w niej excelować. Jednak CyberRunner, opracowany na ETH Zurich i szczegółowo opisany na dedykowanej stronie, osiągnął ten wyczyn w niezwykłym stylu.

Używając zaawansowanego modelowego uczenia wzmacnianego, CyberRunner demonstruje, jak AI może rozszerzyć swoje możliwości w dziedzinie interakcji fizycznej. Ta technika pozwala AI na przewidywanie i planowanie działań, ciągle ucząc się z otoczenia. Wyposażony w kamerę do obserwacji gry i silniki do sterowania planszą, robot szybko poprawił swoją grę poprzez proces podobny do ludzkiego uczenia, ale w przyspieszonym tempie.

Niezwykle, CyberRunner ukończył swój cykl uczenia w zaledwie sześciu godzinach, przechodząc przez 1,2 miliona kroków czasowych przy szybkości sterowania 55 próbek na sekundę. Ten wyczyn pozwolił AI przewyższyć rekord ustanowiony przez wysoko wykwalifikowanego gracza o imponującą granicę ponad 6%.

Ciekawie, podczas fazy uczenia, CyberRunner nawet odkrył skróty w grze, co skłoniło głównych badaczy, Thomasa Bi i prof. Raffaello D’Andrea, do interwencji i nakierowania AI na unikanie tych ścieżek.

Ten osiągnięcie przez badaczy z ETH Zurich nie tylko posuwa granice AI w grach, ale także oznacza znaczący krok naprzód w tym, jak AI może być stosowana w rzeczywistych zadaniach fizycznych. Sukces CyberRunner wskazuje na przyszłość, w której AI może podejmować złożone działania fizyczne, potencjalnie przekształcając różne branże i życie codzienne.

Ten kamień milowy w rozwoju AI oznacza przesunięcie od wirtualnych osiągnięć, takich jak opanowanie szachów lub Go, do pokonywania wyzwań fizycznych, zacierając granice między ludzkimi i maszynowymi możliwościami w dziedzinie umiejętności fizycznych i zręczności.

Wstępny druk pracy badawczej jest dostępny na stronie projektu. Ponadto, Bi i D’Andrea udostępnią projekt jako open source i umieścą go na stronie. Prof. Raffaello D’Andrea skomentował: „Wierzymy, że jest to idealne środowisko testowe dla badań nad rzeczywistym uczeniem maszynowym i AI. Przed CyberRunnerem tylko organizacje z dużymi budżetami i specjalistyczną infrastrukturą doświadczalną mogły prowadzić badania w tej dziedzinie. Teraz, za mniej niż 200 dolarów, każdy może uczestniczyć w najnowszych badaniach AI. Ponadto, kiedy tysiące CyberRunnerów będą dostępne na świecie, będzie możliwe prowadzenie dużych eksperymentów, w których uczenie się odbywa się równolegle, na skalę globalną. Ostateczna forma Citizen Science!”