Yapay zeka, artık insan düzeyinde Minecraft da oynamayı başarıyor

OpenAI uzmanları, Minecraft’ı insan oyuncular kadar yüksek standartta oynayan bir hudut ağını eğitti. Sinir ağı, klavye ve fare girişlerinin de kaydedildiği, yüklenicilerin belli oyun içi vazifeleri gerçekleştirdiği küçük bir video veritabanıyla desteklenen 70.000 saatlik çeşitli oyun içi görüntüler ile eğitildi.

İnce ayardan sonra OpenAI, modelin yüzmeden hayvan avlamaya ve etlerini tüketmeye kadar her türlü karmaşık beceriyi gerçekleştirebildiği gördü. vakitte, oyuncunun yükselmek için sıçrarken altına bir gereç bloğu yerleştirdiği bir hareket olan “sütun tırmanmayı” da kavradı.

Belki de en etkileyici olanı, yapay zeka, OpenAI’nin bir bilgisayar ortacısı için görülmemiş bir muvaffakiyet olarak tanımladığı, sırayla yürütülmesi gereken uzun bir dizi eylemi gerektiren elmas araçları üretebildi.

Minecraft projesi, şirketin Video PreTraining (VPT) olarak isimlendirilen AI modellerinin eğitiminde OpenAI tarafından kullanılan yeni bir tekniğin işe yaradığını kanıtladığından ötürü büyük ehemmiyet taşıyor.

Geçmişe bakıldığında, yapay zeka modellerini eğitmek için bir kaynak olarak ham görüntüyü kullanmanın en büyük zorluğu, olanların anlaşılması için gereğince kolay olmasıydı, fakat bu video eğitimleri sonuçların nasılını öğretmiyor. Gerçekte, AI modeli istenen sonuçları emiyor, lakin bunlara ulaşmak için gereken girdi kombinasyonlarını kavrayamıyor.

Ancak VPT ile OpenAI, temel modeli oluşturmak için ilgili klavye ve fare hareketleriyle etiketlenmiş, ihtimamla seçilmiş bir görüntü havuzuyla halka açık web kaynaklarından alınan büyük bir video bilgi kümesini eşleştiriyor.

Ekip, temel modelde ince ayar yapmak maksadıyla makul misyonları öğretmek için tasarlanmış daha küçük data kümelerini ekler. Bu manada, OpenAI, ağaçların kesilmesi ve üretim istasyonları inşa edilmesi erken oyun eylemlerini gerçekleştiren oyuncuların imgelerini kullandı. Bunun, modelin bu vazifeleri yerine getirebildiği güvenilirlikte “büyük bir gelişme” sağladığı söyleniyor.

Bir diğer teknik, pekiştirmeli öğrenme olarak bilinen bir uygulama olan bir dizi vazifedeki her adımı başarmak için AI modelini “ödüllendirmeyi” içeriyor. Bu süreç, hudut ağının insan seviyesinde bir muvaffakiyet oranına sahip olarak bir elmas kazma üretebilmek için tüm materyalleri toplamasını sağladı.

OpenAI tarafından gönderilen bir blog yazısında “VPT, sırf lisandan daha fazla alanda direkt büyük ölçekli davranışsal öncelikleri öğrenmenin heyecan verici mümkünlüğünü sunuyor. Sırf Minecraft’ta deneyler yapsak da, oyunun ucu çok açık ve yerel insan arayüzü (fare ve klavye) çok genel, bu nedenle sonuçlarımızın diğer benzeyenalanlar, örneğin bilgisayar kullanımı için güzele işaret ettiğine inanıyoruz.“