Es gibt zahlreiche Anwendungen von Artificial Intelligence oder KI, da es sich um ein selbstlernendes System handeln soll. Was auch immer Sie dem System beibringen, es soll es verstehen und sich daran anpassen und gleichzeitig einige Dinge lernen, die eigentlich nicht codiert sind. Es gibt viele Unternehmen, die an ihrer eigenen Version von KI arbeiten, aber das von Elon Musk gegründete OpenAI ist jetzt in der news zum Trainieren einer Roboterhand, die einen Zauberwürfel lösen kann. Auch wenn es auf den ersten Blick nicht wie etwas Großes erscheint, ist es in der Tat eine bemerkenswerte Leistung.
Treffen Sie Dactyl
Dactyl ist ein von OpenAI entwickelter Roboterarm, der zum Einsatz kam um zu zeigen, erhöhte Geschicklichkeit in Robotik. Das Unternehmen trainierte ein Paar neuronaler Netze, um mithilfe von Dactyl einen Zauberwürfel zu lösen. Um jedoch zu verstehen, was passiert, müssen wir einen Blick auf die allgemeine Funktionsweise der KI werfen. Derzeit verwenden wir die Aufgabenwiederholung zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks, was im Grunde bedeutet, dass es jahrelang etwas in einer virtuellen Umgebung in beschleunigtem Tempo üben kann.
Automatische Domain-Randomisierung (ADR) zur Rettung
Erinnern Sie sich an OpenAI Five? Wenn nicht, dann wissen Sie, dass es sich um ein KI-System handelt, das einige der besten menschlichen DOTA 2-Spieler besiegen konnte. Es wurde im Spiel trainiert, seine Regeln zu lernen und Strategien zu formulieren, indem es Tausende von Spielen spielte. Während diese Methode für solche geeignet ist software Aufgrund dieser Bemühungen kann man sich kaum vorstellen, eine Roboterhand über Jahre hinweg auf ähnliche Weise darin zu trainieren, einen Zauberwürfel zu lösen.
Daher hat OpenAI einige neue Simulationen entwickelt, um es zu trainieren. Für eine solche Aufgabe wurden zwar bereits Simulationen eingesetzt, diese waren jedoch nicht wirklich präzise und ähnelten der realen Physik nicht so gut. Daher hat das Unternehmen eine neue Methode namens Automatic Domain Randomization (ADR) entwickelt, die in der Lage ist, in der Simulation endlos immer schwierigere Umgebungen zu erzeugen. Laut OpenAI „befreit uns dies (ADR) von einem genauen Modell der realen Welt und ermöglicht die Übertragung der in der Simulation erlernten neuronalen Netze auf die reale Welt.“
Angst vor dem Roboteraufstand?
So dramatisch und technisch es auch klingen mag, neuronale Netze erreichen bei weitem nicht die menschliche Geschwindigkeit und Geschicklichkeit, insbesondere wenn es darum geht, einen Zauberwürfel zu lösen. Allerdings ist die Demonstration von OpenAI ein gutes Beispiel dafür, wie Simulationen implementiert werden können und den Grundstein für Allzweckroboter legen. „Wir glauben, dass Geschicklichkeit auf menschlicher Ebene der Weg zum Bau von Allzweckrobotern ist, und wir freuen uns, in diese Richtung voranzuschreiten“, sagt OpenAI.
Bildnachweis: OpenAI
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