Lojë Minecraft (ajo histori përshkruar në detaje Denis Koshelev) nuk duket të jetë një mjet shumë i rëndësishëm për mbështetjen e kërkimeve të avancuara në fushën e AI. Në fund të fundit, a është e rëndësishme t'i mësoni një makinerie të luajë një lojë sandbox që u lëshua mbi 10 vjet më parë? Do të habiteni, por po, dhe këtë e dëshmon hulumtimi më i fundit i laboratorit OpenAI, i cili studion zhvillimin e inteligjencës artificiale.
OpenAI gjithmonë të fokusuar në arritjet AI dhe mësimi i makinës që mund të përfitojë njerëzimin. Kompania së fundmi ka trajnuar me sukses një bot për të luajtur Minecraft duke përdorur mbi 70 orë pamje të lojës (që janë mbi 2,9 ditë, ose gati 8 vjet, nëse ka ndonjë gjë). Kjo arritje shënon një hap gjigant përpara në mësimin e avancuar të makinerive duke përdorur vëzhgimin dhe simulimin.
Roti OpenAI është një shembull i shkëlqyeshëm se si funksionon mësimi simulues (i njohur gjithashtu si "të mësuarit e mbikëqyrur"). Ndryshe nga të mësuarit përforcues, ku një agjent mësimor shpërblehet pas arritjes së një qëllimi përmes provës dhe gabimit, simulimi trajnon rrjetet nervore për të kryer detyra specifike duke vëzhguar se si një person i kryen ato. Në këtë rast, OpenAI përdori videot ekzistuese të lojës dhe mësimet për t'i mundësuar robotit të ekzekutojë skenarë komplekse të lojës që do të kërkonin afërsisht 24 veprime të veçanta për një lojtar normal.
Gjithashtu interesante:
Mësimi i imitimit kërkon që të dhënat video të etiketohen posaçërisht për të dhënë kontekstin e veprimit dhe rezultatit, d.m.th. AI mund të kuptonte se cilët butona janë shtypur dhe cilat lëvizje janë bërë. Por një qasje e tillë mund të marrë kohë, duke rezultuar në dispozicion të grupeve të të dhënave të kufizuara.
Në vend që të përkulnin muskujt e tyre duke kryer një ushtrim manual të etiketimit të të dhënave në shkallë të gjerë, ekipi hulumtues OpenAI përdori një qasje të veçantë të njohur si Video Para-Trajnimi (VPT) për të zgjeruar numrin e videove në dispozicion. Fillimisht, studiuesit regjistruan 2 orë lojëra të shënuara Minecraft dhe e përdori atë për të trajnuar agjentin për të lidhur veprime të caktuara me rezultate specifike në ekran. Modeli rezultues u përdor për të gjeneruar automatikisht etiketa për 70 orë përmbajtje të paetiketuar më parë të Minecraft të disponueshme në internet. Kjo i dha robotit një grup të dhënash shumë më të madhe për të parë dhe simuluar.
Gjithashtu interesante:
Ky studim demonstron vlerën e mundshme të depove të aksesueshme të videove si p.sh YouTube, si një burim arsimor për AI. Shkencëtarët e mësimit të makinerive mund të përdorin video të aksesueshme dhe të etiketuara siç duhet për të trajnuar AI për detyra specifike, nga navigimi i thjeshtë në ueb deri tek ndihma e përdoruesve me nevoja fizike në jetën reale.
Ju mund ta ndihmoni Ukrainën të luftojë kundër pushtuesve rusë. Mënyra më e mirë për ta bërë këtë është të dhuroni fonde për Forcat e Armatosura të Ukrainës përmes Savelife ose përmes faqes zyrtare NBU.
Gjithashtu interesante: