AI pentru a concura în competiția Minecraft Machine Learning

După cum sa raportat de către Natură, o nouă competiție AI va avea loc în curând, competiția MineRL, care va încuraja inginerii și codificatorii AI să creeze programe capabile să învețe prin observație și exemplu. Cazul de testare pentru aceste sisteme AI va fi foarte popularul joc video de crafting și supraviețuire Minecraft.

Sistemele de inteligență artificială au înregistrat câteva realizări impresionante recente când vine vorba de jocuri video. Recent, un AI i-a învins pe cei mai buni jucători umani din lume la jocul de strategie StarCraft II. Cu toate acestea, StarCraft II are obiective definibile, care sunt mai ușor de împărțit în pași coerenți pe care AI îi poate folosi pentru a le antrena. O sarcină mult mai dificilă este ca un AI să învețe cum să navigheze într-un joc sandbox mare, deschis, precum Minecraft. Cercetătorii își propun să ajute programele de inteligență artificială să învețe prin observație și exemplu și, dacă au succes, ar putea reduce substanțial cantitatea de putere de procesare necesară pentru a antrena un program de inteligență artificială.

Participanții la competiție vor avea la dispoziție patru zile pentru a crea o IA care va fi testată cu Minecraft, făcând până la opt milioane de pași pentru a-și antrena AI. Scopul AI este să găsească un diamant în joc prin săpare. Opt milioane de pași de antrenament reprezintă un interval de timp mult mai scurt decât timpul necesar pentru a pregăti modele puternice de IA în zilele noastre, așa că participanții la competiție trebuie să proiecteze metode care să se îmbunătățească drastic față de metodele actuale de antrenament.

Abordările folosite de participanți se bazează pe un tip de învățare numit învățare prin imitație. Învățarea prin imitație este în contrast cu învățarea prin întărire, care este o metodă populară pentru antrenarea sistemelor sofisticate precum brațele robotizate în fabrici sau IA capabile să învingă jucătorii umani la StarCraft II. Principalul dezavantaj al algoritmilor de învățare prin întărire este faptul că aceștia necesită o putere imensă de procesare a computerului pentru a se antrena, bazându-se pe sute sau chiar mii de computere conectate între ele pentru a învăța. În schimb, învățarea prin imitație este o metodă de antrenament mult mai eficientă și mai puțin costisitoare din punct de vedere computațional. Algoritmii de învățare prin imitație se străduiesc să imite modul în care oamenii învață prin observație.

William Guss, doctorand în teoria învățării profunde la Universitatea Carnegie Mellon, a explicat lui Nature că obținerea unui AI pentru a explora și a învăța modele într-un mediu este o sarcină extrem de dificilă, dar învățarea prin imitație oferă IA o bază de cunoștințe sau o bună utilizare. ipoteze anterioare, despre mediu. Acest lucru poate face formarea unui AI mult mai rapid în comparație cu învățarea prin întărire.

Minecraft servește ca un mediu de antrenament deosebit de util din mai multe motive. Unul dintre motive este că Minecraft le permite jucătorilor să folosească blocuri simple pentru a crea structuri și elemente complexe, iar mulți pași necesari pentru a crea aceste structuri servesc drept markeri tangibili ai progresului pe care cercetătorii îi pot folosi ca măsurători. Minecraft este, de asemenea, extrem de popular și, din această cauză, este relativ ușor să strângi date de antrenament. Organizatorii competiției MineRL au recrutat mulți jucători Minecraft pentru a demonstra o varietate de sarcini, cum ar fi crearea de instrumente și frânarea blocurilor. Prin crowdsourcing generarea de date, cercetătorii au reușit să surprindă 60 de milioane de exemple de acțiuni care ar putea fi întreprinse în joc. Cercetătorii au oferit aproximativ 1000 de ore de videoclipuri echipelor de competiție.

Folosiți cunoștințele pe care oamenii le-au acumulat, spune Rohin Shah, Ph.D. candidat în informatică la Universitatea din California, Berkeley a explicat pentru Nature că această competiție este probabil prima care se concentrează pe utilizarea cunoștințelor pe care oamenii le-au generat deja pentru a accelera pregătirea AI.

Guss și ceilalți cercetători speră că concursul ar putea avea rezultate cu implicații dincolo de Minecraft, dând naștere la algoritmi mai buni de învățare prin imitație și inspirând mai mulți oameni să considere învățarea prin imitație ca o formă viabilă de formare a unui AI. Cercetarea ar putea ajuta la crearea IA care sunt mai capabile să interacționeze cu oamenii în medii complexe și în schimbare.