Hra Minecraft (její Dějiny podrobně popsáno Denis Koshelev) se nejeví jako příliš důležitý nástroj pro podporu pokročilého výzkumu v oblasti AI. Koneckonců, je důležité naučit stroj hrát sandboxovou hru, která byla vydána před více než 10 lety? Budete se divit, ale ano a dokazuje to i nejnovější výzkum laboratoře OpenAI, která studuje vývoj umělé inteligence.
OpenAI vždy zaměřené na úspěchy AI a strojové učení, které může být přínosem pro lidstvo. Společnost nedávno úspěšně vycvičila robota pro hraní Minecraftu pomocí více než 70 2,9 hodin herního záznamu (to je více než 8 XNUMX dní, nebo téměř XNUMX let, pokud vůbec něco). Tento úspěch znamená obrovský krok vpřed v pokročilém strojovém učení pomocí pozorování a simulace.
Bot OpenAI je skvělým příkladem toho, jak funguje simulační učení (známé také jako „učení pod dohledem“). Na rozdíl od posilovacího učení, kde je učící se agent odměněn po dosažení cíle pomocí pokusů a omylů, simulace trénuje neuronové sítě k provádění konkrétních úkolů tím, že pozoruje, jak je člověk provádí. V tomto případě OpenAI použila existující herní videa a tutoriály, aby botovi umožnila provádět složité herní scénáře, které by pro normálního hráče vyžadovaly přibližně 24 XNUMX samostatných akcí.
Zajímavé také:
Simulační trénink vyžaduje, aby byla video data speciálně označena, aby poskytovala kontext akce a výsledku, tj. AI mohl pochopit, která tlačítka byla stisknuta a jaké pohyby byly provedeny. Takový přístup však může být časově náročný, což má za následek omezené dostupné soubory dat.
Místo napínání svalů prováděním rozsáhlého cvičení ručního označování dat použil výzkumný tým OpenAI speciální přístup známý jako Video Pre-Training (VPT) k rozšíření počtu dostupných videí. Zpočátku výzkumníci zaznamenali 2 hodin komentovaného hraní Minecraft a použil jej k trénování agenta, aby přidružil určité akce ke konkrétním výsledkům na obrazovce. Výsledný model byl použit k automatickému generování štítků pro 70 XNUMX hodin dříve neoznačeného obsahu Minecraft dostupného online. To poskytlo robotovi mnohem větší soubor dat, na který se mohl podívat a simulovat.
Zajímavé také:
Tato studie ukazuje potenciální hodnotu přístupných videoúložišť, jako jsou např YouTube, jako vzdělávací zdroj pro AI. Vědci strojového učení mohou používat dostupná a správně označená videa k výcviku umělé inteligence na konkrétních úkolech, od jednoduché webové navigace až po pomoc uživatelům s fyzickými potřebami v reálném životě.
Můžete pomoci Ukrajině v boji proti ruským vetřelcům. Nejlepším způsobem, jak toho dosáhnout, je darovat finanční prostředky ozbrojeným silám Ukrajiny prostřednictvím Zachraňte život nebo přes oficiální stránku NBÚ.
Zajímavé také: