Cómo un robot con IA rompió el récord mundial humano en Labyrinth, un clásico juego de laberintos de canicas
Probablemente hayas oído hablar de La IA gana contra los humanos en juegos como el ajedrez y el GO que requieren intelecto. Eso es impresionante pero no impactante.
La IA es buena para hacer cálculos y encontrar patrones.
Pero ¿qué pasa con las habilidades físicas? Eso es algo en lo que se supone que los humanos somos mejores, ¿verdad? Bueno, ya no.
Robot de IA CyberRunner (ETH Zúrich)
Surge un campeón del laberinto con IA
Investigadores de ETH Zurich han creado un robot de inteligencia artificial con la tarea de aprender a jugar el popular juego de laberintos de madera. El objetivo del juego es simple: usando dos perillas, debes dirigir una bola de canica desde el principio hasta el final sin que caiga en los agujeros del tablero. Pero si alguna vez lo has jugado, sabrás que en realidad es más fácil decirlo que hacerlo. La explicación científica detrás de su dificultad es que requiere habilidades motoras agudas, habilidades de razonamiento espacial y mucha práctica.
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)?
Robot de IA CyberRunner (ETH Zúrich)
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Conoce al nuevo robot campeón
El robot, llamado CyberRunnerestá equipado con dos motores (sus manos), una cámara (sus ojos) y una computadora (su cerebro), lo que le permite jugar como lo haría una persona. Al igual que un ser humano, CyberRunner aprende a través de la experiencia aprovechando los avances recientes en el aprendizaje por refuerzo basado en modelos, que permite a la IA tomar decisiones y elegir posibles comportamientos exitosos al predecir los resultados de diferentes cursos de acción.
Robot de IA CyberRunner (ETH Zúrich)
Mientras juega, CyberRunner hace observaciones del laberinto y recibe recompensas según su desempeño. Mantiene una memoria de la experiencia recopilada, o como la llamamos los humanos, «práctica», que el algoritmo utiliza para aprender cómo se comporta el sistema.
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A partir de este conocimiento, es capaz de reconocer los comportamientos más prometedores. Como resultado, el uso de los dos motores por parte del robot mejora continuamente y CyberRunner sigue mejorando mientras el algoritmo se ejecuta cada vez que se reproduce.
Diagrama del aprendizaje y actuación del robot CyberRunner AI (ETH Zúrich)
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El triunfo del robot al batir el récord humano
El robot recibió 6,06 horas de práctica. Sorprendentemente, superó el récord mundial anterior establecido por Lars Göran Danielsson, quien estableció un tiempo de 15,41 segundos en 2022. CyberRunner completó el juego en 14,48 segundos, más de un 6 % más rápido en comparación con el poseedor del récord humano.
El tiempo ganador del robot CyberRunner AI (ETH Zúrich)
Durante el proceso de aprendizaje, los investigadores dicen que el robot descubrió atajos y encontró formas de hacer trampa, un comportamiento que están estudiando como un rasgo humano innato. Por lo tanto, los investigadores tuvieron que intervenir e indicarle a CyberRunner que no se saltara partes del laberinto.
Una vista de la trayectoria de la pelota a través del laberinto realizada por el robot CyberRunner AI (ETH Zúrich)
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¿Qué se puede aprender de CyberRunner?
Los investigadores Thomas Bi y Raffaello D’Andrea están poniendo a disposición el hardware y el software del sistema robótico de código abierto para que otros puedan beneficiarse y aprender de su avance en la adquisición de habilidades de IA. Quieren estimular a otros científicos e ingenieros a utilizar su experimento como una oportunidad para realizar sus propias investigaciones. Para aquellos interesados, su trabajo de investigación. está disponible aquí.
Las conclusiones clave de Kurt
La victoria de CyberRunner marca un hito importante en el campo de la inteligencia artificial, demostrando que la IA ahora puede superar a los humanos no sólo en tareas que involucran procesamiento de información sino también en juegos de habilidad física. El enfoque de código abierto del proyecto garantiza que los beneficios de este logro sean accesibles a un público más amplio, allanando el camino para futuras innovaciones en el aprendizaje automático y la IA del mundo real. A medida que somos testigos de que la IA abre nuevos caminos, la línea entre las capacidades humanas y las de las máquinas continúa difuminándose.
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