AI는 이제 여러분과 마찬가지로 Minecraft를 플레이할 수 있습니다. 이것이 중요한 이유입니다.

OpenAI의 전문가들은 신경망을 훈련하여 플레이할 수 있도록 했습니다. 마인 크래프트 인간 플레이어와 동등하게 높은 기준에.

신경망은 70,000시간의 기타 게임 내 영상에 대해 훈련되었으며, 데이터베이스 계약자가 특정 게임 내 작업을 수행한 비디오 건반 과 마우스 입력도 기록됩니다.

미세 조정 후 OpenAI는 이 모델이 수영부터 동물 사냥, 고기 섭취에 이르기까지 모든 종류의 복잡한 기술을 수행할 수 있음을 발견했습니다. 또한 플레이어가 높이를 얻기 위해 점프 중간에 자신의 아래에 재료 블록을 배치하는 움직임인 "필러 점프"도 파악했습니다.

아마도 가장 인상적인 것은 AI가 다이아몬드 도구(긴 일련의 작업을 순서대로 실행해야 함)를 제작할 수 있었다는 점입니다. OpenAI는 이를 컴퓨터 에이전트의 "전례 없는" 성과라고 설명했습니다.

AI 혁신?

Minecraft 프로젝트의 중요성은 회사가 "일반 컴퓨터 사용 에이전트"의 개발을 가속화할 수 있다고 회사가 말하는 VPT(Video PreTraining)라고 하는 AI 모델 교육에 OpenAI가 배포한 새로운 기술의 효율성을 입증한다는 것입니다.

역사적으로 AI 모델을 훈련하기 위한 소스로 원시 비디오를 사용하는 데 어려움이 있었습니다. 뭐 이해하기에 충분히 간단하지만 반드시 그런 것은 아닙니다. 방법. 실제로 AI 모델은 원하는 결과를 흡수하지만 도달하는 데 필요한 입력 조합을 파악하지 못합니다.

그러나 VPT를 사용하면 OpenAI는 공개 웹 소스에서 가져온 대규모 비디오 데이터 세트를 관련 키보드 및 마우스 움직임으로 레이블이 지정된 신중하게 선별된 푸티지 풀과 결합하여 기본 모델을 설정합니다.

기본 모델을 미세 조정하기 위해 팀은 특정 작업을 가르치도록 설계된 더 작은 데이터 세트를 연결합니다. 이러한 맥락에서 OpenAI는 나무를 베고 테이블을 만드는 것과 같은 게임 초반 작업을 수행하는 플레이어의 영상을 사용했으며, 이는 모델이 이러한 작업을 수행할 수 있었던 안정성에서 "대규모 개선"을 가져왔다고 합니다.

또 다른 기술에는 일련의 작업에서 각 단계를 달성하기 위한 AI 모델에 "보상"이 포함되며, 이를 강화 학습이라고 합니다. 이 과정을 통해 신경망은 다이아몬드 곡괭이의 모든 재료를 인간 수준의 성공률로 수집할 수 있었습니다.

“VPT는 상담원이 인터넷에서 방대한 수의 비디오를 보고 행동하는 법을 배울 수 있는 길을 열어줍니다. 대표성 사전만을 산출하는 제너레이티브 비디오 모델링 또는 대조 방법과 비교할 때 VPT는 단순한 언어보다 더 많은 영역에서 대규모 행동 사전을 직접 학습할 수 있는 흥미로운 가능성을 제공합니다.”라고 OpenAI는 설명했습니다. 블로그 게시물 (새 탭에서 열립니다).

"Minecraft에서만 실험하는 동안 게임은 매우 개방적이며 기본 휴먼 인터페이스(마우스 및 키보드)는 매우 일반적이므로 우리의 결과는 컴퓨터 사용과 같은 다른 유사한 도메인에도 좋은 징조입니다."

이 공간에서 추가 실험을 장려하기 위해 OpenAI는 MineRL NeurIPS 대회, 복잡한 Minecraft 작업을 해결하기 위해 AI를 사용하려는 참가자에게 계약자 데이터와 모델 코드를 기부합니다. 대상: $100,000.

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