Minecraft diamond challenge, AI yaratıcılarını güdüklenmiş durumda bırakıyor.
Pek çok yeni Minecraft oyuncusu için oyunda kilit olan elmasları nasıl kazacağını bulması birkaç dakika alıyor ancak yapay zeka eğitimi beklenenden daha zor.
Yaz boyunca, Minecraft yayıncısı Microsoft ve diğer kuruluşlar, imrenilen mücevherleri bulabilecek AI ajanları oluşturmada kodlayıcılara meydan okudu.
Çoğu ilk seansta onu kırabilir.
Ancak 660’tan fazla başvuru gönderildi. hiç kimse göreve kalmadı.
Mineral olarak ilan edilen MineRL – yarışmasının sonuçlarının Cumartesi günü Vancouver, Kanada’daki NeurIPS AI konferansında resmen açıklanması bekleniyor.
Amaç, büyük miktarda hesaplama gücü gerektirmeden sorunun çözülüp çözülmeyeceğini görmekti.
Kazanan olmamasına rağmen, organizatörlerden biri, katılımcılardan bazıları tarafından “çok etkilendiğini” söyledi.
Microsoft Research’ün baş araştırmacılarından Katja Hofmann, “Verdiğimiz görev çok zor” dedi. “Minecraft’ta bir elmas bulmak, ağaç kesmekten, alet yapmaya, mağaraları keşfetmeye ve aslında bir elmas bulmaktan pek çok adım atıyor.
“Gönderilen hiçbir ajan görevi tam olarak çözmediyse de, yol boyunca gerekli araçların çoğunu yapmayı çok ilerleme kaydetti ve öğrendi.”
Madencilik elmasları
Minecraft, 2011’de piyasaya sürülmesinden bu yana çılgınca popüler oldu.
Açık dünya oyununun 180 milyondan fazla kopyası satıldı ve unvanında aylık 112 milyondan fazla aktif oyuncu var.
Elmas, güçlü zırh ve güçlü silahlar oluşturmak için kullanılabildiğinden Minecraft’taki en önemli kaynaklardan biridir.
Bununla birlikte, değerli taşı elde etmek için, oyuncu ilk önce bir takım diğer adımları tamamlamalıdır.
Minecraft oyuncusu Jules Portelly BBC’ye, “Oyuna aşina iseniz, ilk elmaslarınızı almanız 20 dakikadan fazla sürmemelidir.” Dedi.
Katılanlara yalnızca tek bir grafik işlem birimi (GPU) ve dört günlük eğitim süresi kullanma izni verildi. Bağlam için, AI sistemleri genellikle StarCraft II gibi oyunlarda ustalaşmak için aylarca veya yıllarca oyun süresine ihtiyaç duyar.
60 milyon çerçeve kaydedilmiş insan oyuncu verisine sahip nispeten küçük bir Minecraft veri kümesi de, giriş yapanlara sistemlerini eğitmeleri için kullanıldı.
Dr Hofmann, “Her bölümün başında, ustalıkla oluşturulmuş bir Minecraft dünyasında doğdular,” dedi.
“Öyleyse gerçekten kaynak bulma, araçlar yapma ve bir elmas bulma kavramını öğrenmeye ihtiyaçları vardı.”
Yapay zeka deneyleri yürütecek Minecraft
DeepMind AI, Starcraft 2’de Grandmaster statüsü kazandı
AI asistanından yardım alınacak Minecraft oyuncuları
Organizatörler, kodlayıcıların “taklit öğrenme” olarak bilinen bir teknikle örnek olarak öğrenilen programlar oluşturmalarını istedi.
Bu, AI ajanlarının en iyi yaklaşımı benimsemelerini ve insanların veya diğer yazılımların bir görevi çözmek için ne yaptığını taklit etmelerini sağlamayı denemeyi içerir.
Geçmişe dair bir bilgiye dayanmadan, bir ajanın deneme yanılma süreci ile en iyi çözümü bulmak için etkili bir şekilde eğitildiği, yalnızca “güçlendirme öğrenmesine” dayanmakla çelişmektedir.
Herkes için AI
Araştırmacılar sadece takviye öğrenimini kullanmanın bazen üstün sonuçlar verebileceğini bulmuşlardır.
Örneğin, DeepMind’in AlphaGo Zero programı, araştırma merkezinin daha önceki çabalarından birini güçlendirdi;
Ancak bu “saf” yaklaşım tipik olarak çok daha fazla hesaplama gücü gerektirir ve bu da büyük kuruluşlar veya devletler dışındaki araştırmacılar için çok pahalı olmasını sağlar.
Ana yarışma organizatörü ve Carnegie Mellon Üniversitesi’nden doktora öğrencisi olan William Guss BBC’ye, yarışma konusunun “sorunlara büyük miktarda hesaplama yapmanın devleti zorlamamız için doğru yol olmadığını gösterdiğini” söyledi. bir alan olarak sanat “.
“Bu pekiştirici öğrenme sistemlerine doğrudan demokratikleşmeye karşı çalışıyor ve karmaşık ortamlardaki ajanları bilgi işlem alanlarına sahip şirketlere eğitme özelliğini bırakıyor” diye ekledi.
Ancak sonuç, bu iyi finanse edilen işletmelerin sahip olduğu avantajın altını çizmeye hizmet edebilir.
Makela Yazarı
Ekleyen: Batuhan Karabulut Youtube Kanalı Batuhan Karabulut instagram sayfası: Batuhan Karabulut Facebook Sayfası: Batuhan Karabulut Linkedin Sayfası: Batuhan Karabulut Twitter Adresi: Batuhan Karabulut Eksra. rainlox ve Cover Dinle + rainlox Saygılar.
