Spēle Minecraft (viņa vēsture sīki aprakstīts Denis Koshelev) nešķiet ļoti svarīgs instruments progresīvas pētniecības atbalstam AI jomā. Galu galā, vai ir svarīgi iemācīt mašīnai spēlēt smilškastes spēli, kas tika izlaista pirms vairāk nekā 10 gadiem? Būsiet pārsteigts, bet jā, un par to liecina jaunākie OpenAI laboratorijas pētījumi, kas pēta mākslīgā intelekta attīstību.
OpenAI vienmēr koncentrējies uz sasniegumiem AI un mašīnmācība, kas var sniegt labumu cilvēcei. Uzņēmums nesen veiksmīgi apmācīja robotu spēlēt Minecraft, izmantojot vairāk nekā 70 2,9 stundu spēļu materiālu (tas ir vairāk nekā 8 dienas vai gandrīz XNUMX gadi, ja kas). Šis sasniegums iezīmē milzīgu soli uz priekšu uzlabotajā mašīnmācībā, izmantojot novērošanu un simulāciju.
OpenAI robots ir lielisks piemērs tam, kā darbojas simulācijas mācīšanās (pazīstama arī kā “uzraudzītā mācīšanās”). Atšķirībā no pastiprināšanas mācīšanās, kur mācību aģents tiek atalgots pēc mērķa sasniegšanas, izmantojot izmēģinājumus un kļūdas, simulācija apmāca neironu tīklus veikt konkrētus uzdevumus, novērojot, kā cilvēks tos veic. Šajā gadījumā OpenAI izmantoja esošos spēļu video un apmācības, lai ļautu robotam izpildīt sarežģītus spēļu scenārijus, kas parastam spēlētājam būtu prasījuši aptuveni 24 XNUMX atsevišķu darbību.
Interesanti arī:
Imitācijas mācīšanās prasa, lai video dati būtu īpaši marķēti, lai nodrošinātu darbības un rezultāta kontekstu, t.i., ka AI varēja saprast, kuras pogas nospiestas un kādas kustības veiktas. Taču šāda pieeja var būt laikietilpīga, kā rezultātā ir pieejamas ierobežotas datu kopas.
Tā vietā, lai izliektu muskuļus, veicot liela mēroga manuālu datu marķēšanas vingrinājumu, OpenAI pētnieku komanda izmantoja īpašu pieeju, kas pazīstama kā video pirmsapmācība (VPT), lai paplašinātu pieejamo videoklipu skaitu. Sākotnēji pētnieki reģistrēja 2 stundu anotētas spēles Minecraft un izmantoja to, lai apmācītu aģentu saistīt noteiktas darbības ar konkrētiem rezultātiem ekrānā. Iegūtais modelis tika izmantots, lai automātiski ģenerētu etiķetes 70 XNUMX stundu iepriekš nemarķētam Minecraft saturam, kas pieejams tiešsaistē. Tas deva robotam daudz lielāku datu kopu, ko apskatīt un simulēt.
Interesanti arī:
Šis pētījums parāda pieejamo video krātuvju, piemēram, potenciālo vērtību YouTube, kā AI izglītojošs resurss. Mašīnmācīšanās zinātnieki var izmantot pieejamus un pareizi marķētus videoklipus, lai apmācītu AI veikt konkrētus uzdevumus, sākot no vienkāršas tīmekļa navigācijas līdz palīdzībai lietotājiem ar fiziskām vajadzībām reālajā dzīvē.
Jūs varat palīdzēt Ukrainai cīnīties pret krievu iebrucējiem. Labākais veids, kā to izdarīt, ir ziedot līdzekļus Ukrainas bruņotajiem spēkiem Savelife vai izmantojot oficiālo lapu NBU.
Interesanti arī: