Революціонізування фізичних навичок: AI-робот перевершує людську здатність у лабіринтній грі з марблами

У революційному розвитку вчені з ETH Zurich зробили значний крок у сфері штучного інтелекту, продемонструвавши, що AI тепер може перевершувати людей у завданнях, які вимагають фізичних навичок. Цей прорив був продемонстрований через їхнього AI-робота CyberRunner, який освоїв лабіринтну гру з марблами, тест на ловкість і точність, за надзвичайно короткий час.

Лабіринтна гра, традиційно тест на людські моторні навички і просторове мислення, полягає у тому, щоб провести марблу через лабіринтну дошку до мети, уникając пасток. Ця здавалося б проста гра вимагає значної практики для людей, щоб досягти успіху. Однак CyberRunner, розроблений у ETH Zurich і описаний на його веб-сайті, досягнув цього подвигу незвичним чином.

За допомогою передової моделі навчання з підкріпленням CyberRunner демонструє, як AI може розширити свої можливості у сфері фізичної взаємодії. Цей метод дозволяє AI передбачати і планувати дії, постійно вчучися у своєму середовищі. Оснащений камерою для спостереження за грою і моторами для контролю дошки, робот швидко покращував свою гру через процес, подібний до людського навчання, але при прискореному темпі.

Надзвичайно, CyberRunner завершив свій цикл навчання за трохи більше шести годин, пройшовши 1,2 мільйона кроків у секунду при темпі контролю 55 зразків за секунду. Цей подвиг побачив AI, який перевершив рекорд, встановлений висококваліфікованим людським гравцем, на надзвичайно високий відсоток у понад 6%.

Цікаво, що під час свого навчального етапу CyberRunner навіть відкрив короткі шляхи у грі, що змусило провідних дослідників, Томаса Бі і проф. Раффаелло Д’Андреа, втрутитися і спрямувати AI, щоб уникнути цих шляхів.

Цей успіх дослідників з ETH Zurich не тільки розширює межі AI у грі, але також означає значний крок вперед у тому, як AI можна застосовувати до реальних фізичних завдань. Успіх CyberRunner вказує на майбутнє, де AI може виконувати складні фізичні дії, потенційно трансформуючи різні галузі і повсякденне життя.

Цей етап у розвитку AI відзначає зміну від віртуальних досягнень, таких як освоєння шахів або Ґо, до завоювання фізичних викликів, розмиття меж між людськими і машинними можливостями у сфері фізичної майстерності і ловкості.

Попередня версія дослідницької праці доступна на веб-сайті проекту. Крім того, Бі і Д’Андреа відкриють джерельний код проекту і зроблять його доступним на веб-сайті. Проф. Раффаелло Д’Андреа прокоментував: “Ми вважаємо, що це ідеальна тестова площадка для дослідження реального машинного навчання і AI. До появи CyberRunner тільки організації з великими бюджетами і спеціально створеною експериментальною інфраструктурою могли проводити дослідження в цій галузі. Тепер, за менше 200 доларів, кожен може займатися передовими дослідженнями AI. Крім того, коли тисячі CyberRunners будуть у реальному світі, буде можливо проводити великомасштабні експерименти, де навчання відбувається паралельно, у глобальному масштабі. Останнє у громадянській науці!”