Igra Minecraft (ona zgodovina podrobno opisano Denis Koshelev) se ne zdi zelo pomembno orodje za podporo naprednim raziskavam na področju umetne inteligence. Konec koncev, ali je pomembno naučiti stroj igrati igro peskovnika, ki je bila izdana pred več kot 10 leti? Presenečeni boste, ampak ja, in to dokazuje najnovejša raziskava laboratorija OpenAI, ki proučuje razvoj umetne inteligence.
OpenAI vedno osredotočen na dosežke AI in strojno učenje, ki lahko koristi človeštvu. Podjetje je nedavno uspešno usposobilo bota za igranje Minecrafta z uporabo več kot 70 ur posnetkov igranja (to je več kot 2,9 dni ali skoraj 8 let, če sploh). Ta dosežek pomeni velik korak naprej v naprednem strojnem učenju z uporabo opazovanja in simulacije.
OpenAI bot je odličen primer, kako deluje simulacijsko učenje (znano tudi kot »nadzorovano učenje«). Za razliko od učenja z okrepitvijo, kjer je učni agent nagrajen, potem ko doseže cilj s poskusi in napakami, simulacija usposablja nevronske mreže za opravljanje določenih nalog z opazovanjem, kako jih oseba izvaja. V tem primeru je OpenAI uporabil obstoječe videoposnetke igranja in vadnice, da je botu omogočil izvajanje zapletenih scenarijev igre, ki bi zahtevali približno 24 ločenih dejanj za običajnega igralca.
Zanimivo tudi:
Imitacijsko učenje zahteva, da so video podatki posebej označeni, da zagotovijo kontekst dejanja in izida, tj. AI lahko razumel, kateri gumbi so bili pritisnjeni in kateri gibi so bili narejeni. Toda takšen pristop je lahko dolgotrajen, zaradi česar so na voljo omejeni nabori podatkov.
Namesto da bi napenjali svoje mišice z izvajanjem obsežne ročne vaje označevanja podatkov, je raziskovalna skupina OpenAI uporabila poseben pristop, znan kot Video Pre-Training (VPT), da bi razširila število razpoložljivih videoposnetkov. Sprva so raziskovalci posneli 2 ur komentiranega igranja Minecraft in ga uporabil za usposabljanje agenta za povezovanje določenih dejanj z določenimi rezultati na zaslonu. Nastali model je bil uporabljen za samodejno ustvarjanje oznak za 70 ur prej neoznačene vsebine Minecrafta, ki je na voljo na spletu. To je botu dalo veliko večji nabor podatkov za ogled in simulacijo.
Zanimivo tudi:
Ta študija prikazuje potencialno vrednost dostopnih video repozitorijev, kot je npr YouTube, kot izobraževalni vir za AI. Znanstveniki strojnega učenja lahko uporabljajo dostopne in pravilno označene videoposnetke za usposabljanje umetne inteligence za določene naloge, od preproste spletne navigacije do pomoči uporabnikom s fizičnimi potrebami v resničnem življenju.
Lahko pomagate Ukrajini v boju proti ruskim okupatorjem. Najboljši način za to je donacija sredstev oboroženim silam Ukrajine prek Savelife ali preko uradne strani NBU.
Zanimivo tudi: