Rekord: KI-Roboter knackt Labyrinth-Geschicklichkeitsspiel
Ein Roboter lernt durch verstärkendes Lernen ein Geschicklichkeitsspiel zu bewältigen – und dabei sogar zu schummeln.
(Bild: ETH Zürich)
Wissenschaftler der Eidgenössisch Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich) haben mit CyberRunner einen Roboter entwickelt, der mittels Künstlicher Intelligenz (KI) ein Labyrinth-Geschicklichkeitsspiel lösen kann. Dabei schafft er es, wie ein Mensch auch, Wege zu finden, um ein wenig zu schummeln. So stellte der CyberRunner einen Rekord für den Spieler auf, der das Spiel am schnellsten bewältigte.
Das Labyrinth-Spiel ist recht einfach. Ein Brett mit einem Labyrinth mit Löchern wird in seiner Neigung über zwei Knöpfe reguliert. Eine Kugel muss so durch das Labyrinth bugsiert werden, dass sie nicht unterwegs in Löcher fällt, denn dann ist das Spiel beendet.
Ein KI-Roboter steuert zwei Motoren an, die mit den Knöpfen des Holzspiels verbunden sind. Sie werden von einer intelligenten Elektronik angesteuert, wie der Forschenden in "Sample-Efficient Learning to Solve a Real-World Labyrinth Game Using Data-Augmented Model-Based Reinforcement Learning" schreiben, der auf Arxiv im Preprint erschienen ist. Das Spielbrett beobachtet der Roboter mit einer Kamera.
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So ausgestattet ist der Roboter in der Lage, 55 Steuerungsanweisungen pro Sekunde umzusetzen. Zugrunde legten die Wissenschaftler ein Deep Reinforcement Learning System, ein System, das sich durch verstärkendes Lernen, der ihm gestellten Aufgabe schrittweise annähert. Zunächst erklärte man dem System das Ziel der Übung und überließ es dem KI-Roboter dann selbst, experimentell zum Ziel zu gelangen.
Schummelnde KI
Das funktionierte allerdings so gut, dass die Forscher eingreifen mussten. Denn das System war in der Lage, Teile des Labyrinths und seine Löcher durch schnelle Bewegungen zu überspielen und damit auszulassen, um noch schneller zu werden. Die Wissenschaftler unterbanden dieses Gebaren schließlich und verhinderten so, dass der Roboter weiter schummelte.
Nach einem Training von 6,06 Stunden schaffte es der KI-Roboter schließlich, das Spiel innerhalb von 14,48 Sekunden zu lösen und damit um 6 Prozent schneller als ein "extrem fähiger menschlicher Spieler".
CyberRunner zum Nachbauen
Die Wissenschaftler planen, das CyberRunner-System als Open Source auf GitHub zu veröffentlichen. Das soll es ermöglichen, den KI-Roboter für unter 200 US-Dollar als Testumgebung für maschinelles Lernen und KI nachzubauen.
"Vor CyberRunner konnten nur Organisationen mit großen Budgets und maßgeschneiderter experimenteller Infrastruktur Forschung in diesem Bereich betreiben. Jetzt kann jeder für weniger als 200 Dollar modernste KI-Forschung betreiben, die auf die physische Welt angewendet wird. Sobald Tausende von CyberRunnern in der realen Welt im Einsatz sind, wird es außerdem möglich sein, großangelegte Experimente durchzuführen, bei denen das Lernen parallel und in globalem Maßstab erfolgt. Die ultimative Bürgerwissenschaft", sagt Raffaello D’Andrea, Professor für dynamische Systeme und Regelung an der ETH Zürich.
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(olb)