A nonprofit mesterségesintelligencia-kutatóvállalat OpenAI (melynek Elon Musk az egyik társalapítója) bemutatta a robotkéz irányítására tanított Dactyl MI-rendszert. Fejlesztői szerint korábban elképzelhetetlen gépi ügyességgel képes tárgyakat felvenni, mozgatni, forgatni stb.
Olyan feladat kivitelezésére utasították, amelyet általában csecsemőknek tanítunk meg. Hatoldalú kockát kellett megfognia, s addig mozgatnia, amíg a megadott oldal felülre nem kerül. A műveletsort hamar abszolváló csecsemőkkel ellentétben, Dactyl-nak sokkal nehezebb dolga volt, lényegében bő 60 év MI-kutatásainak eredményeit alkalmazva boldogult.
Hatékony komputereknek köszönhetően ezek a tapasztalatok 50 óra alatt kamatoztak.
Dactylt szimulált környezetben, digitális beállítások között gyakoroltatták. A számítógép által generált kézhez az úgynevezett „domén randomizáció” technikát használták: a szimulált környezetbe beépítettek egyes paramétereket, például a kocka méretét, gravitációs szöget, majd a változókat véletlenszerűvé tették.
Egyszerre több szimulált kéz próbálta végrehajtani a feladatot. Dactylt arra kényszerítették, hogy sokféle virtuális forgatókönyvhöz alkalmazkodjon, majd az elsajátított ismereteket valódi szcenáriókban hasznosítsa.
A szimulált közegben eltöltött 50 óra után az MI valódi robotkézzel is elboldogult, egymás után ötvenszer végezte el sikeresen a rábízott feladatot. Nem dobta el a kockát, és 80 másodpercnél hosszabb ideig sem tartotta a markában.
A faladat megvalósításához szükséges kézmozdulatokat a kockát figyelő három kamera közreműködésével találta ki.
A kutatók hangsúlyozták, hogy Dactyl gyakoroltatásához ugyanazt az algoritmust alkalmazták, amelyik korábban az öt idegháló alkotta OpenAI Five csapatot trenírozta a Dota 2 stratégiai játékhoz, amelyben aztán együttes erővel megverték a humán versenyzőket.
Dactyl sikere jelzésértékű, azt bizonyítja, hogy lehetséges mesterséges intelligenciákat különböző típusú feladatok kivitelezésére betanító általános rendeltetésű algoritmust fejleszteni. Egy ilyen algoritmus jelentősen megkönnyíti a gépi tanulást, mert a tervezőknek nem kell minden egyes feladatnál a semmiből kezdeniük a fejlesztést.
