革新物理技能：AI 机器人在迷宫弹珠游戏中超越人类能力

在一项开创性的发展中，苏黎世联邦理工大学的研究人员在人工智能方面取得了重大突破，证明了人工智能现在可以在需要物理技能的任务中超越人类。这一突破通过他们的AI机器人CyberRunner展示出来，它在短时间内掌握了迷宫弹珠游戏，这是一项需要灵活性和精确性的测试。

迷宫游戏，传统上是人类运动技能和空间推理的测试，涉及引导一个弹珠通过一个类似迷宫的板来达到目标，同时避免陷阱。这个看似简单的游戏需要人类大量的练习才能出色。然而，CyberRunner，开发于苏黎世联邦理工大学，并在其专用网站上详细介绍，通过一种前所未有的方式实现了这一壮举。

使用先进的基于模型的强化学习，CyberRunner展示了人工智能如何将其能力扩展到物理交互领域。这种技术使人工智能能够通过不断从环境中学习来预测和计划行动。配备有摄像头来观察游戏和电机来控制板，机器人通过一个类似于人类学习但速度更快的过程迅速提高了其游戏水平。

值得注意的是，CyberRunner仅用6个多小时就完成了其学习周期，经过120万个时间步骤，控制速率为每秒55个样本。这一壮举使人工智能以超过6%的优势超越了由一位高技能的人类玩家保持的记录。

有趣的是，在其学习阶段，CyberRunner甚至发现了游戏中的捷径，导致首席研究人员Thomas Bi和Raffaello D’Andrea教授介入并指导人工智能避免这些路径。

苏黎世联邦理工大学研究人员的这一成就不仅推动了人工智能在游戏方面的边界，也标志着人工智能在现实世界物理任务中的应用取得了重大进展。CyberRunner的成功表明，人工智能可以承担复杂的物理活动，可能会改变各个行业和日常生活。

这一人工智能发展的里程碑标志着人工智能从虚拟成就（如掌握国际象棋或围棋）转向征服物理挑战，模糊了人类和机器在物理技能和灵活性方面的能力界限。

研究论文的预印本可在项目网站上找到。此外，Bi和D’Andrea将开源该项目并在网站上提供。 拉法埃洛·D’安德烈亚教授评论说：“我们认为这是现实世界机器学习和人工智能研究的理想测试平台。之前，只有拥有大量预算和定制实验基础设施的组织才能进行这一领域的研究。现在，任何人都可以以不到200美元的价格参与最前沿的人工智能研究。另外，一旦成千上万的CyberRunner在现实世界中投入使用，就有可能进行大规模的实验，在全球范围内实现并行学习。这是公民科学的终极目标！”