Sie haben wahrscheinlich schon davon gehört, dass KI in Spielen wie Schach und GO, die Intelligenz erfordern, gegen Menschen gewinnt. 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.
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CyberRunner KI-Roboter (ETH Zürich)
Es entsteht ein KI-Labyrinth-Labyrinth-Champion
Forscher der ETH Zürich haben einen KI-Roboter entwickelt, dessen Aufgabe es ist, das beliebte Labyrinthspiel aus Holz zu erlernen. Das Ziel des Spiels ist einfach: Mit zwei Knöpfen müssen Sie eine Murmelkugel von einem Start- zu einem Endpunkt steuern, ohne dass sie in die Löcher auf dem Spielfeld fällt. Aber wenn Sie es jemals gespielt haben, wissen Sie, dass es tatsächlich leichter gesagt als getan ist. Die wissenschaftliche Erklärung für diese Schwierigkeit ist, dass sie ausgeprägte 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 Roboter-Champion 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 genau wie ein Mensch spielen kann. Ähnlich wie ein Mensch lernt CyberRunner durch Erfahrung, indem es 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 beobachtet CyberRunner das Labyrinth und erhält Belohnungen basierend auf seiner Leistung. Es speichert eine Erinnerung an die gesammelten Erfahrungen oder, wie wir Menschen es nennen, „Übungen“, 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, die vielversprechendsten Verhaltensweisen zu erkennen. Dadurch verbessert sich die Nutzung der beiden Motoren durch den Roboter kontinuierlich und CyberRunner wird immer besser, während der Algorithmus bei jedem Spiel läuft.
Diagramm des Lernens und Handelns von CyberRunner-KI-Robotern (ETH Zürich)
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Der Triumph des Roboters, den menschlichen Rekord zu brechen
Der Roboter erhielt 6,06 Übungsstunden. Beeindruckend übertraf es den bisherigen Weltrekord von Lars Göran Danielsson, der 2022 eine Zeit von 15,41 Sekunden aufstellte. CyberRunner beendete das Spiel in 14,48 Sekunden – über 6 % schneller als der menschliche Rekordhalter.
Siegerzeit des CyberRunner-KI-Roboters (ETH Zürich)
Während des Lernprozesses, sagen die Forscher, habe der Roboter Abkürzungen entdeckt und Möglichkeiten 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 die Flugbahn 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 Robotersystems als Open-Source-Lösung zur Verfügung, damit andere von ihrem Durchbruch beim Erwerb von KI-Fähigkeiten profitieren und daraus lernen können. Sie wollen andere Wissenschaftler und Ingenieure dazu anregen, ihr Experiment als Chance für eigene Forschung zu nutzen. Für Interessierte ist ihre Forschungsarbeit hier verfügbar.
Kurts wichtigste Erkenntnisse
Der Sieg von CyberRunner stellt einen bedeutenden Meilenstein auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz dar und zeigt, dass KI nun nicht nur bei Aufgaben, bei denen es um Informationsverarbeitung geht, sondern auch bei körperlichen Geschicklichkeitsspielen den Menschen übertreffen kann. Der Open-Source-Ansatz des Projekts stellt sicher, dass die Vorteile dieser Errungenschaft einem breiteren Publikum zugänglich sind und ebnet den Weg für weitere Innovationen im realen maschinellen Lernen und in der KI. Während wir erleben, wie KI neue Wege beschreitet, verschwimmt die Grenze zwischen menschlichen und maschinellen Fähigkeiten immer mehr.
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