Компания OpenAI обучила нейросеть играть в Minecraft. На этом примере разработчики показали, как искусственный интеллект может осваивать сложные навыки с помощью Video PreTraining (VPT) на огромном немаркированном наборе видеоданных о том, как люди играют в Minecraft, при этом используя лишь небольшое количество размеченных данных о подрядчиках.
В 2019 году ИИ-исследователи впервые представили MineRL Challenge, в котором искусственный интеллект должен был научиться играть в Minecraft. Конкретно MineRL состоит из различных задач, таких как поиск пещеры или строительство дома.
В самом Minecraft также есть множество других задач, требующих навыков разной сложности: построить кирку из дерева намного проще, чем сделать кирку из алмаза, что требует дополнительных промежуточных шагов. Игрокам-людям обычно требуется более 20 минут и около 24 000 действий, чтобы сделать это.
OpenAI собрал почти 270 000 часов видео Minecraft, которые были отредактированы до почти 70 000 часов чистого игрового процесса. Кроме того, OpenAI вложили почти 2000 долларов, чтобы записать еще видео с вводом данных с клавиатуры и мыши.
Что умеет ИИ в Minecraft
Модель VPT использует OpenAI в Minecraft с частотой обновления 20 Гц и имитацией мыши и клавиатуры.
С помощью простого видеообучения (zero-shot) модель ИИ может выполнять задачи, которые ранее были почти невозможны до этого: он может рубить деревья, собирать стволы, перерабатывать стволы в доски и создавать из них столы.
Нейросеть также демонстрирует другие сложные действия: плавание, охота на животных в поисках пищи, поедание пищи, а также «прыжки со столба», при которых игроки перемещаются вверх, многократно прыгая и подкладывая под себя блок.
