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2023-10-05 22:18:22
Minecraft听起来可能不像是支持高级AI研究的重要工具。毕竟,教机器玩一款十多年前发布的沙盒游戏有什么重要的呢?根据OpenAI最近的努力,训练有素的Minecraft机器人与AI进步的相关性比大多数人可能意识到的要大。OpenAI一直专注于造福人类的人工智能(AI)和机器学习进步。
最近,该公司使用超过70,000小时的游戏视频成功训练了一个机器人来玩Minecraft。成就远不止是一个玩游戏的机器人。它标志着使用观察和模仿的高级机器学习向前迈进了一大步。OpenAI的机器人是模仿学习(也称为“监督学习”)在行动中的一个很好的例子。与强化学习不同,学习代理在通过反复试验达到目标后获得奖励,模仿学习通过观察人类完成特定任务来训练神经网络执行特定任务。在这种情况下,OpenAI利用可用的游戏视频和教程来教他们的机器人执行复杂的游戏序列,一般玩家需要大约24,000个单独的动作才能完成。
模仿学习需要标记视频输入以提供动作的背景和观察到的结果。不幸的是,这种方法可能是高度劳动密集型的,导致可用数据集有限。可用数据集的短缺最终限制了智能体通过观察进行学习的能力。OpenAI的研究团队没有通过大量的手动数据标记练习,而是使用一种称为视频预训练(VPT)的特定方法来显着增加可用标记视频的数量。
研究人员最初捕获了2,000小时带注释的Minecraft游戏,并用它来训练代理将特定动作与特定屏幕结果相关联。然后使用生成的模型自动为70,000小时以前未标记的Minecraft内容自动生成标签,这些内容很容易在线获取,从而为Minecraft机器人提供更大的数据集来审查和模仿。
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