Как Microsoft открывает исходные коды экспериментов с искусственным интеллектом Minecraft

Когда люди говорят: «X — это гораздо больше, чем простая игра», обычно это просто маркетинговый ход: тщетная попытка заставить что-то звучать более интересно, чем оно есть на самом деле, но Minecraft определенно является исключением из этого правила. Он не только эффективно используется в образовательных целях, но и его новые владельцы в Microsoft хотят использовать его в центре исследований в области искусственного интеллекта.

Выступая на New Scientist Live, Катя Хофманн из Microsoft Research был готов объяснить, как и почему игра является идеальной чашкой Петри для экспериментов с искусственным интеллектом. «С искусственным интеллектом на самом деле очень сложно экспериментировать. Если бы мы хотели создать робота, который мог бы подниматься по лестнице, ходить и разговаривать с нами, создание такого робота в настоящее время чрезвычайно дорого», — объяснил Хофманн, ссылаясь на бюджеты в миллионы фунтов и сотни исследователей. «Однако, если мы посмотрим на компьютерные игры, они позволяют нам очень быстро выполнять итерации. Мы можем быстро придумывать новые задачи, тестировать новые идеи и смотреть, смогут ли их решить машины или нет».

Minecraft с его огромным разнообразием и еще большей базой игроков является удивительно эффективной альтернативой. Игра, как известно игрокам, представляет собой огромную открытую песочницу, где игроки могут строить, творить и путешествовать самостоятельно или совместно. «Именно это разнообразие делает Minecraft такой увлекательной платформой для исследований в области искусственного интеллекта», — объясняет Хофманн. И так Проект Мальмё родился в начале этого года. Это бесплатная загрузка, которая позволяет любому (а не только сотням ученых, которые, по словам Хофманна, проводят собственные эксперименты) опробовать увлекательные воды машинного обучения и искусственного интеллекта.

«Проект Мальмо создает слой вокруг Minecraft, чтобы как можно проще сосредоточиться только на реализации агента и начать экспериментировать как можно быстрее». Чтобы начать, вам просто нужно немного знаний в области кодирования, и Хофманн продемонстрировал простой скрипт на Python, в котором агент ИИ смог научиться бегать по кругу, прыгая «всего за несколько строк кода».

Продвигаясь немного дальше, Хофманн продемонстрировал задачу обучения с подкреплением «ходьба по скале», где ИИ должен научиться успешно перемещаться из пункта А в пункт Б, не попадая в ловушки – в данном случае в глыбы лавы. «Изначально он будет просто пытаться взаимодействовать с окружающей средой и часто прыгать в лаву. Но он научится на этом опыте», — объясняет Хофманн, добавляя, что ИИ научится решать проблему примерно за шесть минут.

ЧИТАЙТЕ ДАЛЬШЕ: 10 вещей, которые вам нужно знать об искусственном интеллекте

И агенты проекта «Мальме», конечно, не ограничиваются изучением лавы на собственном горьком опыте. «Он мог бы научиться подниматься по лестницам, прыгать и выполнять сложные задачи по паркуру».

«В долгосрочной перспективе мы думаем, что объединение этих идей позволит нам разработать агентов, которые не только избегают лавы, но и в конечном итоге будут сотрудничать и взаимодействовать с нами, используя естественный человеческий язык. Одна из областей, которая меня особенно волнует, — это возможность сотрудничать с другими и использовать несколько агентов ИИ — или агентов ИИ и людей — для совместного решения задач в Minecraft».

Важно отметить, что это сильно отличается от обучения ИИ, которое происходит, скажем, с программным обеспечением распознавания лиц в вашей камере, где машинам загружают тысячи и тысячи изображений лиц, пока они не узнают, какие контрольные маркеры следует искать, и вот это Microsoft надеется предоставить альтернативу песочнице Minecraft. «Это просто очень раздражает – у нас нет времени маркировать каждую мелочь», – объясняет Хофманн. «Нам необходимо перейти к более интерактивному обучению, методом проб и ошибок. Если он застрянет, возможно, он сможет попросить о помощи или попробовать что-то новое и посмотреть, сработает ли это».

Это все хорошо, но по сути это машинное обучение довольно простым способом: методом проб и ошибок. Как люди, мы тоже это делаем, но мы также сопровождаем это нашим собственным прошлым опытом, и, как надеется Хофманн, это можно использовать. По ее словам, лучшие искусственные агенты могли бы сочетать обучение с подкреплением и рассуждение. Тогда им не нужно будет «100 раз прыгать в лаву, прежде чем они сделают что-то разумное».

Это действительно захватывающее время в области искусственного интеллекта – достаточно развитое, чтобы темпы были быстрыми, но достаточно раннее, чтобы исследователи могли оставить явный след в мире. Хофманн повторила эти мысли в конце своего выступления, призвав студентов, неуверенных в своих карьерных перспективах, подумать о том, чтобы окунуться в молодую отрасль. Поскольку Project Malmo можно бесплатно установить поверх Minecraft, попробовать определенно не помешает.

New Scientist Live продлится до 25 сентября в Центре ExCeL в Лондоне. Билеты доступны здесь.

Изображения: о0Н0о и бурая пау используется в соответствии с Creative Commons