IT Industrija
🔥 Najčitanije
🔥 Najčitanije
Svedoci smo da je razvoj veštačke inteligencije omogućio da ovi sistemi nadmaše ljudsku inteligenciju u izvršavanju različitih zadataka kao što su takmičenje u igranju igara i prepoznavanje lica. Međutim, i pored ovih „pobeda“ AI sistemi i dalje ne mogu da izvršavaju više zadataka u isto vreme. Zato je cilj istraživača, koji se bave veštačkom inteligencijom, razvoj sistema koji će unprediti veštine ovih sistema za multitasking.
Artur Šlam i njegove kolege iz Facebook Research-a, započeli su rad na naprednom AI asistentu sposobnom da komunicira s ljudima, a zatim da na zahtev izvršava širok spektar zadataka. Ono što je najvažnije, njihov virtuelni asistent kreiran je tako da može da uči iz svojih interakcija sa ljudima i na taj način poveća količinu zadataka koje može da obavi. Pri tome, ovim Facebook-ov asistent ima i značajnu bazu „učitelja” od čak 91 milion igrača koji Minecraft okupi na mesečnom nivou.
Odnosno, istraživači predvođeni Šlamom izabrali su da asistenta treniraju u igri Minecraft. Ova 3D igra omogućava igračima da istražuju, grade, rade i bore se u jedinstvenom i neograničenom izmišljenom svetu. U tom smislu ono što su istraživači videli kao korisno za istraživanje AI je da, iako Minecraft svet nudi beskonačnu raznolikost, su njegova pravila u isto vreme i vrlo jednostavna i predvidiva. Ovu karakteristiku igre iskoristili su mnogi istraživači koji su već počeli da je koriste za obuku i testiranje raznih vrsta AI sistema.
Za razliku od svih do sada Šlamov istraživački tim rešio je da ide korak dalje. Kako kažu, umesto nadljudskog učinka na jednom teškom zadatku, njih zanima kompetencija za veliki broj jednostavnijih zadataka, a Minecraft smatraju savršenim okruženjem za AI asistenta koji od igrača uči kako ljudi komuniciraju. Odnosno, budući da istraživači ovo rade u okruženju igara, igrači pomažu istraživanje kroz interakciju sa ovim virtuelnim asistentima.
Na prvi pogled, broj akcija koje su moguće u Minecraft-u je ogroman. Postoji bezbroj načina da se postave svi mogući blokovi, međutim, većina tih „blok aranžmana” u Minecraft-u je malo verovatna. Zato tim očekuje da će zadaci koje igrači budu davali veštačkoj inteligenciji biti koncentrisani na mali deo onoga što je zapravo moguće u igri.
To čini zadatak AI asistenta mnogo jednostavnijim, a Facebook tim smatra da će čak i ako njihov AI sistem ne uspe u izvršavanju nekih zadataka i dalje biti koristan. Ono što stvara poteškoće je razumevanje značenja reči i fraza koje igrač kosristi prilikom zadavanja zadataka. Uzmimo za primer sledeću situaciju:
IGRAČ: Izgradi kulu visoku 15 blokova, a zatim stavi džinovski smajli na vrh.
ASISTENT: Ok.
Ovaj relativno jednostavan zahtev traži neverovatan stepen znanja za razumevanje zahteva. AI mora da razume koncept „kule“ i kako je sagraditi, da zna da je „visok 15 blokova“ merilo visine kule i da zna šta je „15“. Takođe, mora da razume pojam „smajlija“ i kako da ga izgradi i da zna šta znači postavljati ga „na vrh“. A tokom igranja igre ovi zahtevi bi mogli da postanu znatno složeniji.
Kako navodi MIT Technology Review, mogućnosti virtuelnog asistenta za učenje su ogromne. Facebook-ov tim ima cilj da dizajnira asistenta koji će sam da poboljšava svoje znanje, umesto da od igrača traži pomoć pri učenju. Jedna od najčešćih kritika AI sistema je što oni ne uče nove zadatke, osim onih za koje se treniraju i za koje se podaci prikupljaju i pripremaju. Upravo zbog toga ovaj tim smatra da je Minecraft savršeno okruženje za razvoj ove vrste učenja. Ipak, ostaje da vidimo da li će ostvariti ovaj Facebook-ov ambiciozni cilj. Do tada, radnu verziju asistenta svako može da preuzme sa GitHub-a.
Takođe, treba imati na umu da ovo nije prvi put da se neko setio da koristi video-igre kako bi testirao sposobnost veštačke inteligencije da samostalno uči. OpenAI je na sličan način kreirao sistem koji je pobeđivao e-sports takmičare na Dota 2 turnirima, a sam Facebook je kroz učenje već razvio AI sposoban da pobedi profesionalne igrače pokera.