Joc minecraft (a ei istorie descrisă în detaliu Denis Koshelev) nu pare a fi un instrument foarte important pentru susținerea cercetării avansate în domeniul IA. La urma urmei, este important să înveți o mașină să joace un joc sandbox care a fost lansat cu peste 10 ani în urmă? Veți fi surprinși, dar da, iar acest lucru este dovedit de cele mai recente cercetări ale laboratorului OpenAI, care studiază dezvoltarea inteligenței artificiale.
OpenAI mereu concentrat pe realizări AI și învățarea automată care poate aduce beneficii omenirii. Compania a antrenat recent cu succes un bot pentru a juca Minecraft folosind peste 70 de ore de filmare de joc (adică peste 2,9 de zile, sau aproape 8 ani, dacă este ceva). Această realizare marchează un pas uriaș înainte în învățarea automată avansată prin observare și simulare.
Botul OpenAI este un exemplu excelent al modului în care funcționează învățarea prin simulare (cunoscută și ca „învățare supravegheată”). Spre deosebire de învățarea prin întărire, în care un agent de învățare este recompensat după atingerea unui obiectiv prin încercare și eroare, simularea antrenează rețelele neuronale pentru a îndeplini sarcini specifice, observând modul în care o persoană le realizează. În acest caz, OpenAI a folosit videoclipuri și tutoriale de joc existente pentru a permite botului să execute scenarii complexe de joc care ar fi necesitat aproximativ 24 de acțiuni separate pentru un jucător normal.
Interesant de asemenea:
Învățarea prin imitație necesită ca datele video să fie etichetate special pentru a oferi contextul acțiunii și rezultatului, adică AI putea înțelege ce butoane au fost apăsate și ce mișcări au fost făcute. Dar o astfel de abordare poate consuma mult timp, rezultând în seturi de date limitate disponibile.
În loc să-și flexeze mușchii efectuând un exercițiu manual de etichetare a datelor la scară largă, echipa de cercetare OpenAI a folosit o abordare specială cunoscută sub numele de Video Pre-Training (VPT) pentru a extinde numărul de videoclipuri disponibile. Inițial, cercetătorii au înregistrat 2 de ore de joc adnotat minecraft și l-a folosit pentru a instrui agentul să asocieze anumite acțiuni cu rezultate specifice pe ecran. Modelul rezultat a fost folosit pentru a genera automat etichete pentru 70 de ore de conținut Minecraft neetichetat anterior, disponibil online. Acest lucru i-a oferit botului un set de date mult mai mare de analizat și simulat.
Interesant de asemenea:
Acest studiu demonstrează valoarea potențială a depozitelor video accesibile, cum ar fi YouTube, ca resursă educațională pentru AI. Oamenii de știință din învățarea automată pot folosi videoclipuri accesibile și etichetate corespunzător pentru a instrui AI în anumite sarcini, de la simpla navigare pe web până la ajutarea utilizatorilor cu nevoi fizice în viața reală.
Poți ajuta Ucraina să lupte împotriva invadatorilor ruși. Cel mai bun mod de a face acest lucru este să donați fonduri Forțelor Armate ale Ucrainei prin intermediul Salveaza viata sau prin pagina oficiala NBU.
Interesant de asemenea: