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OpenAI ensinou um bot a jogar Minecraft usando vídeos online

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Jogo Minecraft (sua história descrito em detalhes Denis Koshelev) não parece ser uma ferramenta muito importante para apoiar pesquisas avançadas no campo da IA. Afinal, é importante ensinar uma máquina a jogar um jogo sandbox lançado há mais de 10 anos? Você ficará surpreso, mas sim, e isso é evidenciado pelas últimas pesquisas do laboratório OpenAI, que estuda o desenvolvimento da inteligência artificial.

OpenAI sempre focado em conquistas IA e aprendizado de máquina que podem beneficiar a humanidade. A empresa recentemente treinou com sucesso um bot para jogar Minecraft usando mais de 70 horas de filmagens de jogo (mais de 2,9 dias, ou quase 8 anos, se houver). Essa conquista marca um passo gigantesco no aprendizado de máquina avançado usando observação e simulação.

Fichas AI

O bot OpenAI é um ótimo exemplo de como funciona o aprendizado por simulação (também conhecido como “aprendizado supervisionado”). Ao contrário do aprendizado por reforço, em que um agente de aprendizado é recompensado após atingir uma meta por meio de tentativa e erro, a simulação treina redes neurais para executar tarefas específicas, observando como uma pessoa as executa. Nesse caso, a OpenAI usou vídeos e tutoriais de jogabilidade existentes para permitir que o bot executasse cenários de jogo complexos que exigiriam aproximadamente 24 ações separadas para um jogador normal.

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A aprendizagem por imitação requer que os dados do vídeo sejam especialmente rotulados para fornecer o contexto da ação e do resultado, ou seja, que IA poderia entender quais botões foram pressionados e quais movimentos foram feitos. Mas essa abordagem pode ser demorada, resultando em conjuntos de dados limitados disponíveis.

Em vez de flexionar seus músculos realizando um exercício manual de rotulagem de dados em larga escala, a equipe de pesquisa da OpenAI usou uma abordagem especial conhecida como Video Pre-Training (VPT) para expandir o número de vídeos disponíveis. Inicialmente, os pesquisadores registraram 2 horas de jogabilidade anotada Minecraft e o usou para treinar o agente a associar determinadas ações a resultados específicos na tela. O modelo resultante foi usado para gerar rótulos automaticamente para 70 horas de conteúdo do Minecraft anteriormente não rotulado disponível online. Isso deu ao bot um conjunto de dados muito maior para examinar e simular.

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Este estudo demonstra o valor potencial de repositórios de vídeo acessíveis, como YouTube, como um recurso educacional para IA. Os cientistas de aprendizado de máquina podem usar vídeos acessíveis e rotulados adequadamente para treinar a IA em tarefas específicas, desde a simples navegação na Web até a ajuda aos usuários com necessidades físicas na vida real.

Você pode ajudar a Ucrânia a lutar contra os invasores russos. A melhor maneira de fazer isso é doar fundos para as Forças Armadas da Ucrânia através Salva vida ou através da página oficial NBU.

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