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

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

Gra w labiryncie, tradycyjnie test umiejętności motorycznych i rozumowania przestrzennego, polega na prowadzeniu kulką przez planszę labiryntu, aby dotrzeć do celu, 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 jego dedykowanej stronie, osiągnął ten wyczyn w niezwykły sposób.

Korzystając z zaawansowanego modelowego uczenia wzmacniania, CyberRunner pokazuje, jak AI może rozszerzyć swoje możliwości w dziedzinie interakcji fizycznej. Ta technika pozwala AI przewidywać i planować działania, ciągle ucząc się ze swojego otoczenia. Wyposażony w kamerę do obserwacji gry i silniki do kontrolowania planszy, robot szybko poprawił swoją grę poprzez proces podobny do ludzkiego uczenia, ale w przyspieszonym tempie.

Zaskakująco, CyberRunner ukończył swój cykl uczenia w zaledwie sześciu godzinach, przechodząc przez 1,2 miliona kroków czasowych przy szybkości kontroli 55 próbek na sekundę. Ten wyczyn pozwolił AI przewyższyć rekord należący do bardzo doświadczonego gracza o imponującą granicę ponad 6%.

Ciekawe, że 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, aby uniknąć tych ścieżek.

To 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 czynności fizyczne, potencjalnie transformując różne branże i życie codzienne.

To kamień milowy w rozwoju AI oznacza przesunięcie od wirtualnych osiągnięć, takich jak opanowanie szachów lub gry 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 udostępnią go na stronie. Prof. Raffaello D’Andrea skomentował: “Uważamy, że jest to idealne środowisko testowe dla badań nad uczeniem maszynowym i AI w świecie rzeczywistym. Przed CyberRunnerem tylko organizacje z dużymi budżetami i specjalnie zaprojektowaną infrastrukturą eksperymentalną mogły prowadzić badania w tej dziedzinie. Teraz, za mniej niż 200 dolarów, każdy może uczestniczyć w najnowocześniejszych badaniach AI. Ponadto, gdy tysiące CyberRunnerów będzie dostępnych w świecie rzeczywistym, będzie możliwe prowadzenie eksperymentów na dużą skalę, gdzie uczenie się odbywa się równolegle, na skalę globalną. Ostateczne w Citizen Science!”