Wie ein KI-Roboter den Menschenweltrekord für Labyrinth, ein klassisches Marmorlabyrinthspiel, brach
Sie haben wahrscheinlich schon davon gehört, dass KI Menschen in Spielen wie Schach und GO besiegt, die Intelligenz erfordern. Das ist beeindruckend, aber nicht schockierend.
KI ist gut darin, Zahlen zu verarbeiten und Muster zu erkennen.
Aber wie steht es mit den körperlichen Fähigkeiten? Das ist etwas, was Menschen besser können sollten, oder? Nun ja, nicht mehr.
CyberRunner KI-Roboter (ETH Zürich)
Der Held des Labyrinths der künstlichen Intelligenz erscheint
Forscher der ETH Zürich haben einen KI-Roboter entwickelt, dessen Aufgabe es ist, das beliebte Holzlabyrinthspiel zu erlernen. Das Ziel des Spiels ist einfach: Mit zwei Griffen müssen Sie eine Murmel vom Start- zum Endpunkt führen, ohne dass sie in die Löcher auf dem Brett fällt. Aber wenn Sie es jemals gespielt haben, wissen Sie, dass das leichter gesagt als getan ist. Die wissenschaftliche Erklärung für die Schwierigkeit ist, dass es feine motorische Fähigkeiten, räumliches Vorstellungsvermögen und viel Übung erfordert.
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
CyberRunner KI-Roboter (ETH Zürich)
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Lernen Sie den neuen Roboterhelden kennen
Der Roboter namens CyberRunner ist mit zwei Motoren (seine Hände), einer Kamera (seine Augen) und einem Computer (sein Gehirn) ausgestattet, sodass er das Spiel genauso spielen kann wie ein Mensch. Wie ein Mensch lernt CyberRunner durch Erfahrung, indem er die jüngsten Fortschritte im modellbasierten Verstärkungslernen nutzt, das es der KI ermöglicht, Entscheidungen zu treffen und potenziell erfolgreiche Verhaltensweisen auszuwählen, indem sie die Ergebnisse verschiedener Handlungsabläufe vorhersagt.
CyberRunner KI-Roboter (ETH Zürich)
Während des Spiels überwacht CyberRunner das Labyrinth und erhält Belohnungen basierend auf seiner Leistung. Es behält eine Erinnerung an die gesammelten Erfahrungen oder, wie wir Menschen es nennen, „Übungen“ bei, die der Algorithmus nutzt, um zu lernen, wie sich das System verhält.
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Basierend auf diesem Wissen ist es in der Lage, erfolgsversprechende Verhaltensweisen zu erkennen. Dadurch wird die Nutzung der beiden Engines durch den Bot kontinuierlich verbessert, und CyberRunner verbessert sich weiter, da der Algorithmus bei jedem Spiel ausgeführt wird.
Ein Diagramm des Lernens und der Darstellung von CyberRunner-KI-Robotern (ETH Zürich)
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Der Sieg des Roboters beim Brechen des menschlichen Rekords
Der Roboter erhielt 6,06 Stunden Training. Beeindruckend übertraf er den bisherigen Weltrekord von Lars Göran Danielsson, der 2022 eine Zeit von 15,41 Sekunden fuhr. Der CyberRunner beendete das Spiel in 14,48 Sekunden – mehr als 6 % schneller als der menschliche Rekordhalter.
Siegerzeit für den CyberRunner AI-Bot (ETH Zürich)
Während des Lernprozesses, sagen die Forscher, habe der Roboter Abkürzungen entdeckt und Wege zum Betrügen gefunden, ein Verhalten, das sie als angeborene menschliche Eigenschaft untersuchen. Daher mussten die Forscher eingreifen und CyberRunner anweisen, Teile des Labyrinths nicht zu überspringen.
Ein Blick auf den Weg des Balls durch das Labyrinth durch den KI-Roboter CyberRunner (ETH Zürich)
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Was kann man von CyberRunner lernen?
Die Forscher Thomas Bi und Raffaello D'Andrea stellen die Hardware und Software des automatisierten Systems als Open Source zur Verfügung, damit andere von ihrem Durchbruch beim Erwerb von KI-Fähigkeiten profitieren und daraus lernen können. Sie wollen andere Wissenschaftler und Ingenieure motivieren, ihre Erfahrungen als Chance für eigene Forschung zu nutzen. Für diejenigen, die sich für ihre Forschungsarbeit interessieren Hier verfügbar.
Wichtige Erkenntnisse für Kurt
Der Sieg von CyberRunner stellt einen wichtigen Meilenstein auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz dar und zeigt, dass KI den Menschen mittlerweile nicht nur bei Aufgaben der Informationsverarbeitung, sondern auch bei Spielen mit körperlichen Fähigkeiten übertreffen kann. Der Open-Source-Ansatz des Projekts stellt sicher, dass die Vorteile dieses Durchbruchs einem breiteren Publikum zugänglich sind und ebnet den Weg für weitere Innovationen im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in der realen Welt. Während wir erleben, wie KI neue Wege beschreitet, bleibt die Grenze zwischen menschlichen und maschinellen Fähigkeiten fließend.
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