革新身体技能：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，ETH Zurich 的研究人员在人工智能方面取得了重大突破，证明了 AI 可以在需要身体技能的任务中超越人类。这一突破通过他们的 AI 机器人 CyberRunner 展现出来，CyberRunner 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子到达目标，同时避免陷阱。这看似简单的游戏需要人类经过大量的练习才能出类拔萃。然而，ETH Zurich 开发的 CyberRunner，在其 专用网站 上详细介绍，通过前所未有的方式实现了这一壮举。

使用基于模型的强化学习，CyberRunner 展示了 AI 如何将其能力扩展到物理交互领域。这项技术使得 AI 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子，机器人通过一个类似于人类学习但速度加快的过程迅速提高了其游戏水平。

值得注意的是，CyberRunner 只用了六个多小时就完成了其学习周期，经历了 120 万个时间步骤，控制速率为每秒 55 个样本。这一壮举使得 AI 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 Prof. Raffaello D’Andrea 干预并引导 AI 避免这些路径。

ETH Zurich 研究人员的这一成就不仅推动了 AI 在游戏中的边界，也标志着 AI 在处理现实世界物理任务方面取得了重大进步。CyberRunner 的成功表明，AI 可以执行复杂的物理活动，可能会改变各个行业和日常生活。

这一 AI 发展的里程碑标志着从虚拟成就（如掌握国际象棋或围棋）到征服物理挑战的转变，模糊了人类和机器在身体技能和灵活性方面的界限。

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。 Prof. Raffaello D’Andrea 评论说：“我们认为这是现实世界机器学习和 AI 研究的理想测试平台。在 CyberRunner 之前，只有拥有大量预算和自定义实验基础设施的组织才能进行这一领域的研究。现在，任何人只要花不到 200 美元，就可以参与最前沿的 AI 研究。另外，当成千上万的 CyberRunners 投入使用时，就可以进行大规模的实验，在那里，学习可以在全球范围内并行发生。这是公民科学的终极形式！”