Ойын Minecraft (оның Тарих егжей-тегжейлі сипатталған Denis Koshelev) AI саласындағы озық зерттеулерді қолдаудың аса маңызды құралы емес сияқты. Ақыр соңында, машинаны 10 жылдан астам бұрын шыққан құмсалғыш ойынын ойнауға үйрету маңызды ма? Сіз таң қаласыз, бірақ иә, мұны жасанды интеллекттің дамуын зерттейтін OpenAI зертханасының соңғы зерттеулері дәлелдейді.
OpenAI әрқашан жетістіктерге назар аударады AI және адамзатқа пайда әкелетін машиналық оқыту. Жақында компания 70 2,9 сағаттан астам геймплей кадрларын (бұл 8 күннен астам немесе бір нәрсе болса, XNUMX жылға жуық) пайдалана отырып, Minecraft ойнауға ботты сәтті оқытты. Бұл жетістік бақылау мен модельдеуді пайдалана отырып, озық машиналық оқытуда алға жасалған үлкен қадамды білдіреді.
OpenAI боты симуляциялық оқытудың («бақыланатын оқыту» деп те аталады) қалай жұмыс істейтінінің тамаша үлгісі болып табылады. Сынақ және қателік арқылы мақсатқа жеткеннен кейін оқу агенті марапатталатын күшейтетін оқытудан айырмашылығы, симуляция адамның оларды қалай орындайтынын бақылай отырып, нақты тапсырмаларды орындауға нейрондық желілерді үйретеді. Бұл жағдайда OpenAI қалыпты ойыншы үшін шамамен 24 XNUMX бөлек әрекетті қажет ететін күрделі ойын сценарийлерін орындауға бот қосу үшін бар ойын бейнелері мен оқу құралдарын пайдаланды.
Сондай-ақ қызықты:
Модельдеу бойынша оқыту бейне деректердің әрекет пен нәтиженің контекстін қамтамасыз ету үшін арнайы таңбалануын талап етеді, яғни. AI қандай түймелер басылғанын және қандай қозғалыстар жасалғанын түсіне алатын. Бірақ мұндай тәсіл уақытты қажет етуі мүмкін, нәтижесінде қол жетімді деректер жиынтығы шектеулі.
Үлкен көлемді қолмен деректерді таңбалау жаттығуларын орындау арқылы бұлшық еттерін бүгудің орнына, OpenAI зерттеу тобы қол жетімді бейнелер санын кеңейту үшін Бейне алдын ала оқыту (VPT) деп аталатын арнайы әдісті қолданды. Бастапқыда зерттеушілер аннотацияланған 2 сағаттық ойынды жазды Minecraft және оны агентті белгілі әрекеттерді экрандағы нақты нәтижелермен байланыстыруға үйрету үшін пайдаланды. Алынған үлгі желіде қолжетімді бұрын таңбаланбаған Minecraft мазмұнының 70 XNUMX сағатына автоматты түрде белгілер жасау үшін пайдаланылды. Бұл ботқа қарау және модельдеу үшін әлдеқайда үлкен деректер жиынтығын берді.
Сондай-ақ қызықты:
Бұл зерттеу қол жетімді бейне репозиторийлерінің әлеуетті құндылығын көрсетеді, мысалы YouTube, AI үшін білім беру ресурсы ретінде. Машина үйрену ғалымдары қарапайым веб-навигациядан бастап нақты өмірде физикалық қажеттіліктері бар пайдаланушыларға көмектесуге дейін AI-ны нақты тапсырмаларға үйрету үшін қол жетімді және дұрыс белгіленген бейнелерді пайдалана алады.
Сіз Украинаға орыс басқыншыларына қарсы күресуге көмектесе аласыз. Мұны істеудің ең жақсы жолы - Украина Қарулы Күштеріне қаражат беру Lifelife немесе ресми парақшасы арқылы NBU.
Сондай-ақ қызықты: