この AI は何千時間ものビデオを見て「Minecraft」のプレイ方法を学習しました

Google のおそらく意識を持った AIや、世界中のあらゆる人間の顔の写真をすべて収集する計画を立てた人工知能など、スキャンダラスな人工知能もありますが。すべてが同じではありません。 OpenAI によって訓練されたこのインテリジェンスは、より友好的な目的を実証しました マインクラフト関連。

13 歳の少年の足跡をたどったこの AI は、約 70,000 時間の YouTube 動画を消費した後、 Minecraft のプレイ方法を学習しました。これはメディアアウトレットEurogamerによって報じられており、この知能はキーボードとマウスに相当するものを使用して「人間と同じ環境で」プレイすると主張しています。

もちろん、これは人工知能の可能性における大きな飛躍を意味します。さらに、彼はゲーム内のさまざまなバイオームを歩き回ることができるだけではありません。また、木を伐採したり、作業台を組み立てたり、泳いだり、走ったり、狩りをしたり、料理をしたり、さらにはさまざまなアイテムを作成したりすることもできます。実際、OpenAI Web サイトでコメントされているように、彼の偉大な功績の 1 つは、ダイヤモンドのつるはしを構築する能力でした。

私たちは、採用担当者からの少量のラベル付きデータのみを使用しながら、人間のMinecraftゲームのラベルなしビデオの膨大なデータ セットに対するビデオ事前トレーニング (VPT) を使用して、 Minecraftをプレイするようにニューラル ネットワークをトレーニングしました。詳細な調整により、私たちのモデルは、有能な人間であれば通常 20 分以上 (24,000 アクション) かかる作業であるダイヤモンド工具の作成方法を学習できます。

OpenAI

しかし、この AI は正確にどのようにしてMinecraft のプレイを学習したのでしょうか?

AI がゲーム内でアクションを実行すると、研究者がテストしたところ、他のアクションをより速く完了することができました。

前述の情報源によると、請負業者はMinecraft の基本的なアクションを記録してタグ付けし、アルゴリズムを作成したとコメントしています。このようにして、YouTube 上の 70,000 時間のビデオを AI データベース内のキーボードとマウスの操作に変換できます。

これにより、人工知能は純粋な試行錯誤に頼るのではなく、人間の行動から学習できるようになりました。したがって、データベース内にすでに保存されている過去および将来の情報を使用して行動を予測できます。

未来のあるAI

OpenAI はこの実験が成功したと考えており、チームは Minecraft 内で AI をテストしただけですが、これが最終的な目標ではありません。ウェブサイト上の詳細情報では、この学習は他のタイプのシステムにも適用できると付け加えられています。

つまり、この人工知能はコンピュータの一般的な使い方を学習するために使用できる可能性があります。人間が日常的に行っている動作を自動化することですが、コンピュータのアルゴリズムによって問題なく実行できるものです。

私たちは Minecraft でのみ実験しましたが、ゲームは非常にオープンで、ネイティブのヒューマン インターフェイス (マウスとキーボード) は非常に汎用的であるため、この結果は他の同様の分野、たとえばコンピューターでの使用にも良い兆候であると考えています。

OpenAI

そのニュースに興奮しないとは言えません。結局のところ、人工知能は人類のいくつかのタスクを支援し、補完するために作成されました。

基本的な計算アクションを実行できる AI は、時間をより効果的に管理する場合に役立つだけではありません。また、障害を持ち、オペレーティング システムのアクセシビリティに依存することが多い人々にとっても素晴らしいニュースとなるでしょう。