Dieser Schweizer KI-Roboter ist so schlau, dass er bei «Labyrinth» schummelt
Mit einem seiner Studenten, dem Ph.D.-Kandidaten Thomas Bi, machte sich der Zürcher ETH-Professor Raffaello D'Andrea vor einem Jahr daran, ein KI-System zu entwickeln, das lernen sollte, wie man «Labyrinth» perfekt spielt.
Diese Woche haben sie ihre Arbeit präsentiert und sprechen von einem KI-Durchbruch. Besser noch: Die Technologie soll allen Interessierten frei zur Verfügung stehen.
Bevor wir zu den technischen Details kommen, die den KI-Roboter «Cyberrunner» dermassen speziell machen, solltest du dir den folgenden Videoausschnitt ansehen.
Der KI-Roboter im Video:
«Labyrinth» ist ein populäres Geschicklichkeitsspiel, bei dem es darum geht, eine Murmel von einem bestimmten Startpunkt zum Endpunkt zu lenken. Dabei muss man verhindern, dass die Kugel in eines der vielen Löcher fällt.
Nach lediglich sechs Stunden Training war der Roboter dank ausgeklügelter Software in der Lage, das «Labyrinth» in einem unglaublichen Tempo zu absolvieren.
Warum ist das wichtig?
Es handelt sich gemäss den Cyberrunner-Entwicklern um «die weltweit erste direkte physische (und geistige) Anwendung von KI», bei der sie den Menschen übertreffe.
Dass uns Maschinen bei Strategiespielen wie Schach und Go besiegen können, ist hinlänglich bekannt. Doch im physischen Bereich konnte Künstliche Intelligenz bisher nicht mit der Menschheit konkurrieren. Das sei nun anders, sagt Raffaello D'Andrea, Professor an der ETH Zürich und Gründer und CEO des auf Drohnen fokussierten Start-ups Verity.
Die grossen Erfolge der KI seien bislang virtuell gewesen, aber die Wissenschaft habe deutlich weniger Fortschritte gesehen, wenn es um physische Herausforderungen gehe.
Das soll sich nun ändern. Und zwar im grossen Stil, wenn es nach den Plänen der ETH-Forscher geht.
Wie das gehen soll, erfährst du weiter unten.
Wie funktioniert's?
Das Resultat:
Cyberrunner nutzt eine Kamera und physische Steuerungen, um das Spielgerät aus Holz zu bedienen. Ein über Kabel verbundener Mini-Computer zeichnet die Beobachtungen bei jedem seiner Spielversuche auf, um zu verstehen, wie er das Spiel beim nächsten Mal effektiver meistern kann.
Das gelungene Experiment beweise, dass mit KI Aufgaben erledigt werden können, «die sehr feine motorische Fähigkeiten und räumliches Vorstellungsvermögen erfordern» – und dass eine solche Maschine in kurzer Zeit lernen könne, die Arbeit effektiver als menschliche Bediener zu erledigen.
Wie ist das möglich?
Die Erfinder bzw. Entwickler schreiben:
Die ETH-Forscher haben ihre KI gleichzeitig auf die jeweilige Aufgabe und auf ein virtuelles Modell der Arbeit trainiert, wie Professor D'Andrea erklärt.
Die zugrunde liegende Forschung wurde am Institute for Dynamic Systems and Control der ETH Zürich durchgeführt. Das Institut sei seit seiner Gründung vor 15 Jahren führend auf dem Gebiet der Robotik-Systeme.
Wie geht es weiter?
D'Andrea plant, den Code für die Maschine auf Open-Source-Plattformen wie Github zu veröffentlichen, «um andere Innovatoren zu ermutigen, sie in mehreren Anwendungsfällen einzusetzen».
Diese Grosszügigkeit könnte «angesichts der potenziellen kommerziellen Anwendungen der Technologie» – auch bei D'Andreas eigenem Unternehmen – für Stirnrunzeln sorgen, kommentiert das Wirtschaftsmagazin «Forbes».
Das 2014 gegründete Start-up Verity sei schnell gewachsen und habe bisher 80 Millionen US-Dollar an Investorengeldern erhalten. Man bediene bereits grosse Unternehmen wie Ikea und Maersk, die die autonom fliegenden Drohnen nutzten, um Daten in ihren riesigen Lagerhäusern zu sammeln. Die Drohnen könnten beispielsweise Lagerbestände viel schneller überprüfen als jeder menschliche Mitarbeiter.
D'Andrea sei der Ansicht, dass der Open-Source-Ansatz die breite Akzeptanz seiner Technologie viel schneller ermöglichen werde, als wenn er sie für sich behalte.
Wenn erst einmal Tausende Cyberrunner in der realen Welt im Einsatz seien, werde es auch möglich sein, «gross angelegte Experimente durchzuführen», bei denen das Lernen «parallel und in globalem Massstab» erfolge.
Und der Haken?
Wenn KI-Roboter manuelle Tätigkeiten schneller als Menschen ausführen, sind wegen der zu erwartenden Kosteneinsparungen viele Arbeitsplätze bedroht.
D'Andrea zeigte gegenüber «Forbes» Verständnis für solche Bedenken.
Aber das Problem der Verdrängung ist ein echtes Problem, denn diese Technologie schreitet viel schneller voran als frühere Umwälzungswellen, sodass weniger Zeit bleibt, Möglichkeiten für eine Umstrukturierung zu prüfen.»
Hier liege die Herausforderung für die Politik. Es gehe nun darum, die Bildung und den Arbeitsmarkt so zu gestalten, dass die Menschen auch dann noch einen Job haben, wenn sich die Welt auf neue Technologien umstellt.
Quellen
- cyberrunner.ai: Projekt-Website
- ETH Zürich: AI: the rise beyond physical boundaries - researchers achieve the world’s first direct physical application of AI in which it beats humans (Medienmitteilung)
- forbes.com: Meet The AI That Will Beat You At Physical Challenges As Well As Mind Games (19. Dezember)
- arxiv.org: Sample-Efficient Learning to Solve a Real-World Labyrinth Game Using Data-Augmented Model-Based Reinforcement Learning (Preprint)
