Технологія, яка лежить в основі ChatGPT, може робити набагато більше, ніж просто розмовляти. Так, дослідник ШІ в компанії NVIDIA Лінсі Фан разом з командою працював над задіянням потужної мовної моделі GPT-4 (це “мозок” ChatGPT та багатьох інших застосунків і сервісів) у грі Minecraft.
Команда NVIDIA створила бота Minecraft під назвою Voyager, який використовує GPT-4 для розв’язання проблем у грі. Мовна модель генерує завдання, які допомагають агенту досліджувати гру, і код, який з часом покращує навички бота в грі. Voyager не грає як людина, але може зчитувати стан гри безпосередньо, через API. Наприклад, він може побачити у своєму інвентарі вудку і річку поблизу і використати GPT-4, щоб запропонувати мету порибалити для отримання досвіду. Потім він використає цю мету, щоб GPT-4 згенерував код, необхідний для досягнення персонажем цієї мети.
Найбільш новаторською частиною проєкту є код, який GPT-4 генерує для додавання поведінки у Voyager. Якщо початково запропонований код не працює ідеально, бот спробує вдосконалити його і використовує для цього повідомлення про помилки, відгуки з гри та опис коду, згенерованого GPT-4.
З часом Voyager створює бібліотеку коду і навчається створювати складніші речі та досліджувати інші частини гри. Діаграма, створена дослідниками, показує, наскільки він ефективніший у порівнянні з модами Minecraft. Voyager отримує втричі більше предметів, досліджує більш ніж удвічі більшу територію і створює інструменти в 15 разів швидше, ніж інші агенти зі ШІ. Лінсі Фан каже, що в майбутньому цей підхід може бути вдосконалений.
Хоча чат-боти на кшталт ChatGPT вражають світ своїм красномовством, навіть коли пишуть дичину (або особливо, коли пишуть дичину), Voyager демонструє величезний потенціал мовних моделей для виконання корисних дій на комп’ютерах. Використання мовних моделей у такий спосіб могло б автоматизувати рутинні офісні завдання і потенційно додати технології економічної ефективності.
Процес, який Voyager використовує з GPT-4, щоб з’ясувати, як робити речі в Minecraft, може бути адаптований для програмного помічника, який працює над тим, як автоматизувати завдання через операційну систему на ПК або телефоні. Нещодавно Microsoft анонсувала Windows 11 Copilot – функцію операційної системи, яка використовуватиме машинне навчання та API для автоматизації певних завдань. Експериментувати з такою технологією в такій грі, як Minecraft, де недосконалий код може завдати відносно мало шкоди, може бути гарною ідеєю.
Теж цікаво:
Відеоігри давно стали тестовим майданчиком для алгоритмів штучного інтелекту. Наприклад, AlphaGo, програма машинного навчання, яка опанувала надзвичайно витончену настільну гру у шашки го у 2016 році, пробувала свої сили, граючи в прості відеоігри Atari. AlphaGo використовувала техніку під назвою навчання з підкріпленням, яка навчає алгоритм грати в гру, надаючи йому позитивний і негативний зворотний зв’язок, наприклад, від рахунку в грі.
Цьому методу складніше керувати агентом у відкритих іграх, де немає рахунку або набору цілей, і де дії гравця можуть окупитися лише через деякий час. Проте Minecraft – це чудовий майданчик для випробування технологій ШІ.
Читайте також: