É assim que a IA dominou o Minecraft

E se eu lhe dissesse que a IA agora pode superar os seres humanos em alguns dos videogames mais complexos? Ai agora mestre Minecraft também. É um jogo em que os jogadores exploram, meus, construem e criam com o objetivo de encontrar diamantes raros. Até recentemente, o treinamento da IA ​​para o Minecraft precisava de muitos dados humanos e configurações personalizadas. Deepmind mudou isso. Seu novo algoritmo, Dreamerv3, aprendeu o jogo do zero. Sem tutoriais. Nenhuma contribuição humana. Apenas o jogo. Aqui está como funciona.

Conseguir o Minecraft Diamond Problem

O “Diamond Problem” em Minecraft – considerando os diamantes totalmente autonomamente – foi historicamente considerado extremamente difícil devido à sua complexidade e orientação mínima no jogo. Os diamantes, localizados profundos, exigem que os jogadores avançam através de uma série de etapas envolvendo a coleta de recursos, a criação de ferramentas e as estratégias de sobrevivência.

O Dreamerv3 alcançou esse marco desafiador, sem dados de treinamento humano direto ou caminhos predefinidos. A IA aprendeu autonomamente a progredir por toda a árvore tecnológica em Minecraft. Começou coletando recursos básicos como toras, avançados para criar ferramentas essenciais, como picaretas, depois extrair recursos valiosos como o ferro e, finalmente, com sucesso e diamantes.

Qual é o algoritmo Dreamerv3 do DeepMind?

O Dreamerv3 é um algoritmo de aprendizado de reforço versátil desenvolvido pelo DeepMind do Google. É distinguido por sua capacidade de lidar com uma ampla variedade de tarefas complexas sem precisar de ajustes personalizados para cada cenário específico ou extensos conjuntos de dados de treinamento gerados pelo ser humano. Sua eficiência e adaptabilidade permitem enfrentar desafios, desde jogos e simulações até robótica do mundo actual.

Repartição detalhada: como o Dreamerv3 funciona?

O Dreamerv3 emprega uma abordagem unificada para aprender e dominar diversas tarefas:

Construção de modelos mundiais

O Dreamerv3 constrói um “modelo mundial” interno, permitindo entender e prever como o ambiente opera. Este modelo é construído a partir de observações diretas no nível de pixels retiradas do jogo. Ele captura a dinâmica subjacente do mundo dos jogos, permitindo reconhecer padrões, objetos e interações importantes.

Simulação preditiva e imaginação

Usando seu modelo mundial, o Dreamerv3 pode simular eventos e ações futuras sem interagir diretamente com o meio ambiente. “Imagina” os possíveis resultados com base em diferentes opções, prevendo efetivamente as consequências de suas ações de antemão. Essa capacidade permite explorar diferentes estratégias internamente, melhorando bastante sua eficiência.

Tomada de decisão através de redes neurais

O Dreamerv3 compreende três redes neurais integradas que apóiam a tomada de decisões:

• Codificador e decodificador Redes: Converter observações complexas, como imagens do jogo, em representações internas compactas e úteis.
• Modo de sequêncial: Prevê os resultados das seqüências de ações, mantendo a consistência entre as previsões para permitir o planejamento coerente.
• Redes de ator-crítico: A rede de atores seleciona as ações que provavelmente produzem as mais altas recompensas, guiadas pela rede crítica, que avalia o valor de diferentes resultados de ação para informar uma melhor tomada de decisão.

Abordando os desafios únicos do Minecraft

O Minecraft apresenta recursos únicos e desafiadores para a IA:

• Recompensas esparsas: O jogo raramente fornece suggestions explícito, dificultando a medição da IA.
• Estruturas de objetivos complexos: Encontrar diamantes envolve uma série de etapas intermediárias e planejamento cuidadoso, tornando essencial o pensamento estratégico de longo prazo.
• Variação infinita: Todo mundo do Minecraft é gerado processualmente e infinitamente diversificado, acrescentando complexidade e imprevisibilidade significativas.

O Dreamerv3 aborda efetivamente esses desafios:

• Técnicas de robustez: O algoritmo emprega métodos de normalização e equilíbrio, permitindo o desempenho estável em diferentes cenários e minimizando os requisitos de ajuste handbook.
• Capacidades de aprendizagem generalizadas: As transferências de conhecimento aprendidas do Dreamerv3 são de maneira eficaz em diferentes ambientes, permitindo que ele tenha um bom desempenho em tarefas variadas que variam de videogames a sistemas de controle robótico.

Implicações mais amplas e aplicativos do mundo actual

O sucesso do Dreamerv3 mantém implicações mais amplas além do Minecraft:

• Solução de problemas adaptável: Sua abordagem de aprendizado generalizada o torna altamente valioso em aplicativos do mundo actual, como a robótica, onde as tarefas variam amplamente, e a programação handbook é impraticável.
• Eficiência de recursos: O Dreamerv3 reduz os recursos computacionais e o esforço handbook necessário, tornando poderosas ferramentas de IA mais acessíveis a pesquisadores, desenvolvedores e empresas.

Conclusão

O Dreamerv3 do Google marca um avanço significativo na pesquisa de inteligência synthetic, dominando autonomamente o Minecraft. Ele exemplifica as capacidades dos algoritmos de AI de uso geral para aprender tarefas complexas sem intervenção humana, destacando seu potencial de abordar de maneira eficaz e eficiente e eficácia de problemas do mundo actual.

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