Mercoledì 27 marzo 2024

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OpenAI ha insegnato a un bot a giocare a Minecraft utilizzando video online

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Gioco Minecraft (suo storia descritto in dettaglio Denis Koshelev) non sembra essere uno strumento molto importante per sostenere la ricerca avanzata nel campo dell'IA. Dopotutto, è importante insegnare a una macchina a giocare a un gioco sandbox rilasciato più di 10 anni fa? Sarai sorpreso, ma sì, e lo dimostra l'ultima ricerca del laboratorio OpenAI, che studia lo sviluppo dell'intelligenza artificiale.

OpenAI sempre concentrato sui risultati AI e l'apprendimento automatico a beneficio dell'umanità. La società ha recentemente addestrato con successo un bot per giocare a Minecraft utilizzando oltre 70 ore di filmati di gioco (ovvero oltre 2,9 giorni, o quasi 8 anni, semmai). Questo risultato segna un enorme passo avanti nell'apprendimento automatico avanzato che utilizza l'osservazione e la simulazione.

Chip di intelligenza artificiale

Il bot OpenAI è un ottimo esempio di come funziona l'apprendimento con simulazione (noto anche come "apprendimento supervisionato"). A differenza dell'apprendimento per rinforzo, in cui un agente di apprendimento viene ricompensato dopo aver raggiunto un obiettivo attraverso tentativi ed errori, la simulazione addestra le reti neurali per eseguire compiti specifici osservando come una persona li esegue. In questo caso, OpenAI ha utilizzato video e tutorial di gioco esistenti per consentire al bot di eseguire scenari di gioco complessi che avrebbero richiesto circa 24 azioni separate per un giocatore normale.

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L'apprendimento per imitazione richiede che i dati video siano etichettati in modo speciale per fornire il contesto dell'azione e il risultato, vale a dire che AI poteva capire quali pulsanti venivano premuti e quali movimenti venivano eseguiti. Ma un tale approccio può richiedere molto tempo, con conseguente disponibilità di set di dati limitati.

Invece di mostrare i muscoli eseguendo un esercizio di etichettatura manuale dei dati su larga scala, il team di ricerca OpenAI ha utilizzato un approccio speciale noto come Video Pre-Training (VPT) per espandere il numero di video disponibili. Inizialmente, i ricercatori hanno registrato 2 ore di gameplay annotato Minecraft e lo ha utilizzato per addestrare l'agente ad associare determinate azioni a risultati specifici sullo schermo. Il modello risultante è stato utilizzato per generare automaticamente etichette per 70 ore di contenuti Minecraft precedentemente non etichettati disponibili online. Ciò ha fornito al bot un set di dati molto più ampio da esaminare e simulare.

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Questo studio dimostra il valore potenziale di archivi video accessibili come YouTube, come risorsa educativa per l'IA. Gli scienziati del machine learning possono utilizzare video accessibili e opportunamente etichettati per addestrare l'intelligenza artificiale su compiti specifici, dalla semplice navigazione web all'aiutare gli utenti con esigenze fisiche nella vita reale.

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