Forscher von OpenAI bringen einer Künstlichen Intelligenz bei, wie ein Mensch Objekte in der Hand zu jonglieren. Dafür musste sie allerdings fast hundert Jahre in einer Simulation üben.

Für ihr Experiment nutzen die Wissenschaftler den gleichen Algorithmus, mit dem sich ein aus fünf KIs bestehendes Team das Spielen von Dota 2 beibrachte. Damit wollen die Forscher beweisen, dass das selbst entwickelte KI-Lernverfahren erfolgreich auf andere Bereiche übertragen werden kann – in diesem Fall die Feinmotorik.

Die Aufgabe der KI lautete, einen Würfel in einer Hand so zu jonglieren, dass eine bestimmte Seite nach oben zeigt. Die Forscher machten sich die aus der KI-Entwicklung bekannte Methode bestärkendes Lernen zunutze: Nur wenn es der KI gelang, die Aufgabe zu erfüllen, wurde der Versuch als positiv abgespeichert. In zahlreichen Versuchen lernte die KI so schrittweise, welche Bewegungen zum Erfolg führen.

Variation regt das Lernen an

Weil das Üben in der Realität zu viel Zeit beansprucht, ließen die Wissenschaftler die Künstliche Intelligenz in einer Simulation trainieren. Die war zunächst auf getreue Wiedergabe realer Bedingungen hin programmiert worden.

Um die KI herauszufordern und das Lernen zu beschleunigen, veränderten die Forscher Parameter der Simulation, sodass sie mit wechselnden Bedingungen zurechtkommen musste: Sie änderten die Größe, die Oberfläche und das Gewicht des Würfels, manipulierten die Schwerkraft oder ließen sie nur Teile des Würfels sehen.

So lernte die KI in einhundert simulierten Jahren, die wenigen realen Tagen entsprachen, mit verschiedenen Objekten zu jonglieren. Der Rechenaufwand war enorm: Die Simulation wurde mit Hilfe von mehr als 6.000 CPUs durchgeführt.

Noch lange nicht perfekt

Das Ergebnis überraschte die Forscher: Die KI lernte ohne vorherige Programmierung menschliche Bewegungsmuster. Erprobt wurde die KI an einer Roboterhand der Firma Shadow Robot. Das kybernetische System bestehend aus Hard- und Software nannten die OpenAI-Wissenschaftler “Dactyl”, nach dem griechischen Wort für Finger.

GIF Dacytl_Openai

An die Fingerfertigkeit eines Menschen kommt der Roboter dennoch nicht heran: Von 50 Versuchen gelingen im Schnitt nur 13 erfolgreich – obwohl die KI hundert Jahre übte. Bis sie in einem realen Arbeitsumfeld eingesetzt werden kann, dürfte deshalb noch einige Zeit vergehen.

Die Forscher zeigen sich zuversichtlich: “Ich denke nicht, dass wir schon die Grenze erreicht haben”, sagt Alex Ray gegenüber MIT Technology Review. Der OpenAI-Wissenschaftler glaubt, dass Dactyl durch mehr Rechenleistung und größere Aufgabenvariation stark verbessert werden könnte.

Das Endziel ist jedoch ein anderes: eine generelle KI zu schaffen, die sich Wissen aus unterschiedlichen Bereichen aneignen und erfolgreich auf andere Gebiete übertragen kann.

| Featured Image: Open AI | Source: MIT Technology Review

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