Výzkumníci umělé inteligence postavili robota Minecraft, který dokáže prozkoumat a rozšířit své schopnosti v otevřeném světě hry – ale na rozdíl od jiných robotů si tento v podstatě napsal svůj vlastní kód pomocí pokusů a omylů. spousty dotazů GPT-4.
Tento experimentální systém s názvem Voyager je příkladem „vtěleného agenta“, umělé inteligence, která se může volně a cíleně pohybovat a jednat v simulovaném nebo reálném prostředí. Umělá inteligence a chatboti typu osobního asistenta nemusí dělat věci, natož procházet složitým světem, aby to udělali. Ale to je přesně to, co by se dalo očekávat, že robot pro domácnost bude v budoucnu dělat, takže existuje spousta výzkumů, jak by to mohli dělat.
Minecraft je dobré místo pro testování takových věcí, protože je to velmi (velmi) přibližná reprezentace skutečného světa s jednoduchými a přímočarými pravidly a fyzikou, ale je také dostatečně složitý a otevřený, že je toho hodně, čeho lze dosáhnout nebo vyzkoušet. Účelové simulátory jsou také skvělé, ale mají svá omezení.
MineDojo je simulační rámec postavený na Minecraftu, protože tam nemůžete jen tak napálit náhodnou AI a očekávat, že pochopí, co všechny ty bloky a prasata dělají. Jeho tvůrci (hodně se překrývají s týmem Voyager) dali dohromady videa na YouTube o hře, přepisy, články na wiki a spoustu příspěvků na Reddit z r/minecraftu, mimo jiné data, takže uživatelé mohou vytvářet nebo dolaďovat AI. modelovat na nich. Umožňuje také tyto modely hodnotit víceméně objektivně tím, že vidí, jak dobře dělají věci, jako je stavba plotu kolem lamy nebo nalezení a těžba diamantu.
Voyager v těchto úkolech exceluje a funguje mnohem lépe než jediný jiný model, který se blíží, Auto-GPT. Ale mají podobný přístup: používají GPT-4 k psaní vlastního kódu za pochodu.
Normálně byste jen trénovali model na všech těch dobrých datech Minecraftu a doufali, že přijde na to, jak bojovat s kostlivci, když slunce zapadne. Voyager však začíná poměrně naivně, a když se ve hře setká s věcmi, vede malou interní konverzaci s GPT-4 o tom, co by měl dělat a jak.
Řídit další akci a přidávat dovednosti do hromádky. Poděkování za obrázky: MineDojo
Například padne noc a ty kostry vyjdou ven. Agent o tom má obecnou představu, ale ptá se sám sebe: Co by udělal dobrý hráč této hry, když jsou poblíž monstra? No, GPT-4 říká, že pokud chcete bezpečně prozkoumat svět, budete chtít vyrobit a vybavit meč, pak s ním udeřit do kostry a přitom se vyhnout zásahu. A tento obecný smysl pro to, co dělat, se promítá do konkrétních cílů: sbírat kámen a dřevo, postavit meč u craftovacího stolu, vybavit se jím a bojovat s kostlivcem.
Jakmile jsou tyto věci hotové, jsou zapsáni do obecné knihovny dovedností, takže později, když je úkolem „jít hluboko do jeskyně najít železnou rudu“, se nemuseli znovu učit bojovat od nuly. Stále používá GPT, ale používá levnější a rychlejší GPT-3.5, který mu říká dovednosti, které jsou pro danou situaci nejrelevantnější – takže se nesnaží těžit kostru a bojovat s rudou.
Je to podobné jako u agenta, jako je Auto-GPT, který když čelí rozhraní, které ještě nezná, musí se naučit v něm navigovat, aby dosáhl svého cíle. Ale Minecraft je mnohem hlubší prostředí, než na jaké je zvyklý řešit, takže speciální agent jako Voyager si vede mnohem lépe. Najde více věcí, naučí se více dovedností a prozkoumá mnohem větší oblast než ostatní roboti.
Je zajímavé, ale možná ne překvapivé, že GPT-4 utírá podlahu pomocí GPT-3.5 (tj. ChatGPT), pokud jde o generování užitečného kódu. Test nahrazující první jmenovaný tím druhým způsobil, že agent brzy narazil do zdi, možná dokonce doslova, a nezlepšil se. Z rozhovoru s těmito dvěma modely nemusí být zřejmé, že jeden je mnohem chytřejší, ale pravdou je, že nemusíte být zvlášť chytrý, abyste mohli vést zdánlivě inteligentní konverzaci (zeptejte se mě, jak to vím). Kódování je mnohem obtížnější a GPT-4 tam byla velká aktualizace.
Cílem tohoto výzkumu není zastaralé hráče Minecraftu, ale nalezení metod, kterými se mohou relativně jednoduché modely umělé inteligence vylepšovat na základě svých „zkušeností“, pro nedostatek lepšího slova. Máme-li mít roboty, kteří nám pomáhají v našich domovech, nemocnicích a kancelářích, budou se muset naučit a aplikovat tyto lekce na budoucí akce.
Více o Voyageru si můžete přečíst přímo zde.