AI DreamerV3 hraje Minecraft bez toho, aby jí někdo radil. Jak je to možné?

Zatímco se většina moderních jazykových modelů učí z obrovských datových sad plných lidských vstupů, tým vědců z Google DeepMind se rozhodl jít jinou cestou. Model DreamerV3, který trénovali už dříve, nechali samotného prozkoumat svět videohry Minecraft – bez návodu, bez instrukcí a bez odměn. Cílem bylo ověřit, že se AI může naučit složité dovednosti jen tím, že zkouší, chybuje a sama si sestavuje představu o světě.

Minecraft není navíc oblíbený jen u hráčů, ale jak tato novinka dokazuje, i u vědců (například když hru naučili hrát i šimpanze). Je otevřený, komplexní a nabízí stovky možných interakcí. Není divu, že je vhodné, aby sloužil jako testovací prostředí pro umělou inteligenci.

Jak vlastně DreamerV3 těchto působivých výsledků docílil?

Celé kouzlo tkví ve skutečnosti, že DreamerV3 patří mezi takzvané „world modely“. Tyto modely si vytvářejí vnitřní simulaci prostředí. Namísto učení, co přesně má udělat, model na základě svého nasimulovaného prostředí předpovídá, co se asi stane, pokud něco udělá. Na základě těchto předpovědí pak plánuje další kroky.

Je to podobné, jako když hrajete hru, o které vůbec nic nevíte. Odhadujete, co se stane, když ve hře provedete něco, co jste ještě nezkusili. AI model to rovněž neví, ale zkusí to. Tím vyhodnotí výsledek a učí se dál, což vedlo k tomu, že po zhruba 17 dnech hraní získal DreamerV3 své první diamanty.

Údajně by takový přístup učení umělé inteligence měl být výrazně flexibilnější než ten tradiční, který je vázán na konkrétní úkoly.

Systémy jako DreamerV3 se dokážou samy adaptovat – a to i v prostředí, které nikdy předtím neviděly. To z nich dělá nadějné kandidáty pro budoucí obecnou umělou inteligenci (AGI). Nemá jít o systém, který umí odpovědět na otázku, ale o systém, který chápe prostředí, plánuje, improvizuje – a učí se dál.

A co kdyby se podobná AI jednou učila i v našem, reálném světě?

Zdroj: Danijar Hafner, TechXplore