Facebook будує AI Minecraft, тому що ігри можуть бути чудовими інструм
Виявляється, відеоігри можуть бути відмінним методом викладання навичок помічників штучного інтелекту. Це теорія групи дослідників, які працюють у Facebook, які зосередили увагу на Minecraft як потенційному навчальному інструменті для побудови генералістського ШІ - так званого "віртуального помічника". Дослідницька група не намагається створити штучний інтелект, який дуже добре класифікує зображення чи інший вміст - він хоче створити загальний інтелектуальний інтелект, який може виконувати набагато більшу кількість завдань досить добре.
На сьогодні це недостатньо вивчена область досліджень. Автори пишуть:
Помітний прогрес був досягнутий і в цій обстановці, завдяки інтеграції віртуальних особистих помічників. Вони здатні виконати тисячі завдань, що передаються природною мовою, використовуючи багаторазовий діалог для уточнення або подальшої специфікації. Асистенти можуть взаємодіяти з іншими програмами для отримання даних або виконання дій.
Тим не менш, багато складних проблем залишаються відкритими. Автоматичне розуміння природної мови (NLU) все ще жорстке і обмежене обмеженими сценаріями. Методи використання діалогу або іншої природної мови для насиченого нагляду залишаються примітивними. Крім того, оскільки їм потрібно вміти надійно і передбачувано вирішувати багато простих завдань, їх багатомодальні входи та обмеження їх обслуговування та розгортання, помічники - це модульні системи, на відміну від монолітних моделей ML. Модульні ML-системи, які можуть вдосконалюватись із даних, зберігаючи чітко визначені інтерфейси, ще недостатньо вивчені.
За даними команди, вони вибрали Minecraft, оскільки вона пропонувала регулярний розподіл завдань з "руками для дослідження НЛУ", а також приємними можливостями для взаємодії між людиною та ШІ, маючи багато можливостей для дослідження "людина-в-циклі". . Для тих із вас, хто не грав і не чув про це Minecraft, Minecraft - це блокова гра на розробку та розвідку, в якій гравці досліджують всесвітню сітку 3D-вокселів, заселену різними видами матеріалів, нейтральними персонажами та ворогами. Мета команди - створити віртуального помічника AI, який може давати вказівки на природній мові гравцем Minecraft, і який може надійно виконати деякі основні завдання, якими гравця може займатися, включаючи збирання матеріалів, створення будівельних конструкцій, боротьбу з мобами та ін. майстерність предметів.
Автори статті орієнтуються на три конкретні досягнення: Створити синергію між компонентами машинного навчання та не машинного навчання, дозволяючи їм працювати разом; створити "обґрунтоване" природне моделювання мови, яке дозволяє AI зрозуміти, що гравці хочуть зробити, і може донести свій успіх чи невдачу кінцевому користувачеві; і створити AI, який не повинен бути здатний робити тільки те, що гравець хоче, але і його ефективність повинна покращуватися на основі спостереження за гравцем людини.
Вони пишуть:
Ми плануємо, що гравець зможе задавати завдання шляхом діалогу (а не шляхом простого видачі команд), щоб агент міг запитати пропущену інформацію, або гравець може перервати дії агента для уточнення. Крім того, ми сподіваємось, що діалог стане корисним для забезпечення насиченого нагляду. Гравець може мітити атрибути щодо навколишнього середовища, наприклад, «що будинок занадто великий», відносини між об'єктами в оточенні (або іншими поняттями, які розуміє бот), наприклад «вікно знаходиться посередині стіни», або правила про такі відносини чи ознаки. Ми очікуємо, що гравець зможе поставити під сумнів «психічний стан» агента, щоб дати відповідні відгуки, і ми очікуємо, що бот попросить підтвердження та використовувати активні стратегії навчання.
Код машинного навчання, який використовується для бота Facebook-Minecraft, доступний на GitHub. Кращі інструменти AI можуть бути корисними у багатьох іграх, хоча вони також можуть поставити серйозні питання про те, що являє собою обман у мультиплеєрі.
Читати далі
Сторонні ремонтні магазини можуть бути заблоковані для обслуговування камери iPhone 12
Згідно з нещодавнім звітом iFixit, ворожість Apple до права ремонту досягла нових вершин з iPhone 12 та iPhone 12 Pro.
Астрономи, нарешті, можуть знати джерело швидких радіостанцій
Тріо нових досліджень повідомляють про FRB у нашій власній галактиці. Оскільки цей сигнал був набагато ближчим, ніж минулі сигнали, вчені змогли відстежити його до певного типу нейтронної зірки, відомого як магнітар.
Незабаром вакансії для AI можуть виглядати так. Ви готові?
Наше недавнє минуле показало нам, що ми можемо розробити тип машин, які незабаром відкриють абсолютно нове поле прибуткових та повноцінних робіт.
Апаратні прискорювачі можуть значно покращити час реакції робота
Якщо ми хочемо створити кращих роботів, вони повинні швидше планувати власні рухи. Нова дослідницька група вважає, що винайшла комбінований метод розгортання апаратного / програмного забезпечення, який може зменшити існуючі затримки вдвічі.