Когда люди говорят, что «X — это гораздо больше, чем простая игра», обычно это просто маркетинговая болтовня: тщетная попытка сделать что-то более интересным, чем оно есть на самом деле, но Minecraft, безусловно, является исключением из этого правила. правило. Мало того, что это происходит эффективно использовать в образовательных целях, но его новые владельцы в Microsoft хотят подтолкнуть его к самому сердцу исследований в области искусственного интеллекта.
Выступая на New Scientist Live, Катя Хофманн из Microsoft Research был под рукой, чтобы объяснить, как и почему игра является идеальной чашкой Петри для экспериментов с искусственным интеллектом. «С искусственным интеллектом на самом деле очень сложно экспериментировать. Если бы мы хотели построить робота, который мог бы подниматься по лестнице, ходить и разговаривать с нами, создание этого робота в настоящее время чрезвычайно дорого», — объяснил Хофманн, сославшись на бюджеты в миллионы фунтов стерлингов и сотни исследователи. «Однако, если мы посмотрим на компьютерные игры, они позволяют нам очень быстро выполнять итерации. Мы можем быстро придумывать новые задачи, тестировать новые идеи и смотреть, смогут ли машины решить их или нет».
Minecraft с его огромным разнообразием и еще большей базой игроков — удивительно эффективная альтернатива. Игра, как известно игрокам, представляет собой огромную открытую песочницу, где игроки могут строить, творить и приключения самостоятельно или совместно. «Именно это разнообразие делает Minecraft такой увлекательной платформой для исследований искусственного интеллекта», — объясняет Хофманн. И так Проект Malmo родился в начале этого года.. Это бесплатная загрузка, которая позволяет любому (а не только сотням ученых, которых Хофманн называет работающими свои собственные эксперименты), чтобы испытать увлекательные воды машинного обучения и искусственных интеллект.
«Что делает Project Malmo, так это создает слой вокруг Minecraft, чтобы как можно проще было сосредоточиться только на реализации агента и начать экспериментировать как можно быстрее». Ты только для начала нужно немного познать программирование, и Хофманн продемонстрировал простой скрипт на Python, в котором агент ИИ мог научиться бегать по кругу, прыгая «всего несколько строк кода». код".
Немного продвинувшись вперед, Хофманн продемонстрировал задачу обучения с подкреплением «ходьба по скале». ИИ должен научиться успешно перемещаться из пункта А в пункт Б, не попадая в ловушки — в данном случае блоки лава. «Сначала он будет просто пытаться взаимодействовать с окружающей средой и много прыгать в лаву. Но он будет учиться на этом опыте», — объясняет Хофманн, добавляя, что ИИ научится решать проблему примерно за шесть минут.
ЧИТАЙТЕ СЛЕДУЮЩИЙ: 10 вещей, которые вам нужно знать об искусственном интеллекте
И агенты проекта «Мальмё», конечно, не ограничиваются изучением лавы на собственном горьком опыте. «Он мог бы научиться взбираться по лестнице, научиться прыгать и выполнять сложные задачи паркура».
«В долгосрочной перспективе мы думаем, что объединение этих идей позволит нам разработать агентов, которые не только избегают лавы, но и в конечном итоге взаимодействуют с нами, используя естественный человеческий язык. Одна из областей, которая меня особенно воодушевляет, — это возможность сотрудничать с другими и иметь несколько агентов ИИ — или агентов ИИ и людей — совместно решающих задачи в Minecraft».
Смотрите связанные
Важно отметить, что это очень отличается от того вида обучения ИИ, которое используется, скажем, в программном обеспечении для распознавания лиц в вашей камере, где машинам подаются тысячи и тысячи изображений лиц, пока они не узнают, какие контрольные маркеры искать, и это то, что Microsoft надеется предоставить альтернативу в Minecraft. песочница. «Это просто очень раздражает — у нас нет времени маркировать каждую мелочь», — объясняет Хофманн. «Нам нужно перейти к более интерактивному обучению путем проб и ошибок. Если он застрянет, может быть, он может попросить о помощи, или, может быть, он может попробовать что-то новое и посмотреть, сработает ли это».
Это все хорошо, но по сути это машинное обучение довольно простым способом: методом проб и ошибок. Как люди, мы тоже делаем это, но мы также сопровождаем это нашим собственным прошлым опытом, и Хофманн надеется, что это можно использовать. По ее словам, лучшие искусственные агенты сочетали бы обучение с подкреплением и рассуждения. Тогда им не нужно будет «100 раз прыгать в лаву, прежде чем они сделают что-то толковое».
Это действительно похоже на захватывающее время в искусственном интеллекте — достаточно продвинутое, чтобы темп был быстрым, но достаточно ранний, чтобы исследователи могли оставить заметный след в мире. Хофманн повторила эти мысли в конце своего выступления, призвав студентов, не уверенных в своих карьерных перспективах, подумать о том, чтобы окунуться в зарождающуюся отрасль. Поскольку Project Malmo можно бесплатно установить поверх Minecraft, попробовать не помешает.
New Scientist Live продлится до 25 сентября в ExCeL Center в Лондоне. Билеты доступны здесь.
Изображений: o0N0o и Браунпау используется в рамках Creative Commons
