O'yin Chtoby (u tarix batafsil tavsiflangan Denis Koshelev) AI sohasidagi ilg'or tadqiqotlarni qo'llab-quvvatlash uchun juda muhim vosita bo'lib tuyulmaydi. Axir, mashinani 10 yil oldin chiqarilgan qum qutisi o'yinini o'ynashga o'rgatish muhimmi? Siz hayron qolasiz, lekin ha, va buni sun'iy intellektning rivojlanishini o'rganuvchi OpenAI laboratoriyasining so'nggi tadqiqotlari tasdiqlaydi.
OpenAI doimo yutuqlarga qaratilgan AI va insoniyatga foyda keltirishi mumkin bo'lgan mashinalarni o'rganish. Yaqinda kompaniya 70 2,9 soatdan ortiq o‘yin tasvirlari (bu 8 kundan ortiq yoki deyarli XNUMX yil) yordamida Minecraft o‘ynash uchun botni muvaffaqiyatli o‘rgatdi. Ushbu yutuq kuzatish va simulyatsiya yordamida ilg'or mashinani o'rganishda oldinga ulkan qadamdir.
OpenAI boti simulyatsiya o'rganish (shuningdek, "nazorat ostidagi o'rganish" deb ham ataladi) qanday ishlashining ajoyib namunasidir. Sinov va xato orqali maqsadga erishgandan so'ng o'quv agenti mukofotlanadigan mustahkamlovchi o'rganishdan farqli o'laroq, simulyatsiya neyron tarmoqlarni inson ularni qanday bajarayotganini kuzatish orqali aniq vazifalarni bajarishga o'rgatadi. Bunday holda, OpenAI oddiy o'yinchi uchun taxminan 24 XNUMX ta alohida harakatlarni talab qiladigan murakkab o'yin stsenariylarini bajarishga imkon berish uchun mavjud o'yin videolari va o'quv qo'llanmalaridan foydalangan.
Shuningdek, qiziqarli:
Taqlidni o'rganish video ma'lumotlarning harakat va natija kontekstini ta'minlash uchun maxsus etiketlanishini talab qiladi, ya'ni. AI qaysi tugmalar bosilganini va qaysi harakatlar qilinganligini tushuna olardi. Ammo bunday yondashuv ko'p vaqt talab qilishi mumkin, buning natijasida cheklangan ma'lumotlar to'plami mavjud.
Katta miqyosdagi qo'lda ma'lumotlarni yorliqlash mashqlarini bajarish orqali mushaklarini burish o'rniga, OpenAI tadqiqot guruhi mavjud videolar sonini kengaytirish uchun Video Pre-Training (VPT) deb nomlanuvchi maxsus yondashuvdan foydalangan. Dastlab tadqiqotchilar 2 soatlik izohli o‘yinni yozib olishdi Chtoby va undan agentni muayyan harakatlarni ekrandagi aniq natijalar bilan bog‘lashga o‘rgatish uchun ishlatgan. Olingan model 70 XNUMX soat avval yorliqlanmagan Minecraft kontenti uchun onlayn yorliqlarni avtomatik ravishda yaratish uchun ishlatilgan. Bu botga qarash va simulyatsiya qilish uchun kattaroq ma'lumotlar to'plamini berdi.
Shuningdek, qiziqarli:
Ushbu tadqiqot kirish mumkin bo'lgan video omborlarining potentsial qiymatini ko'rsatadi, masalan YouTube, AI uchun ta'lim resursi sifatida. Mashinani o'rganish bo'yicha olimlar oddiy veb-navigatsiyadan tortib, real hayotda jismoniy ehtiyoji bo'lgan foydalanuvchilarga yordam berishgacha, AIni aniq vazifalarga o'rgatish uchun mavjud va to'g'ri belgilangan videolardan foydalanishlari mumkin.
Siz Ukrainaga rus bosqinchilariga qarshi kurashda yordam bera olasiz. Buning eng yaxshi yo'li - Ukraina Qurolli Kuchlariga pul mablag'larini berishdir Savelife yoki rasmiy sahifa orqali NBU.
Shuningdek, qiziqarli: