70.000 Stunden an Minecraft-Videos sollen der KI neue Trainingsdaten liefern KI Minecraft
Das Problem ist, dass das Verstärkungslernen am besten bei Aufgaben funktioniert, die ein klares Ziel haben, bei denen aber zufällige Aktionen zu einem zufälligen Erfolg führen können. Die Algorithmen des verstärkenden Lernens belohnen diese zufälligen Erfolge, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass sie sich wiederholen. Minecraft ist jedoch ein Spiel ohne klares Ziel.
Die Forscher glauben, dass ihr Ansatz verwendet werden könnte, um KIs für andere Aufgaben zu trainieren. Etwa könnten damit Bots, die mit Tastatur und Maus auf Websites navigieren, Flüge buchen oder Lebensmittel online einkaufen – eine interessante Vorstellung. Theoretisch könnte man damit aber auch Roboter trainieren, die physische Aufgaben in der realen Welt ausführen, indem man Videos von Menschen kopiert, die diese Aufgaben aus erster Hand erledigen.
"Diese Arbeit ist ein weiterer Beweis dafür, dass es möglich ist, Modelle zu skalieren und mit großen Datensätzen zu trainieren, um eine gute Leistung zu erzielen", sagt Natasha Jaques, die bei Google und der University of California in Berkeley an "Multi-Agent Reinforcement Learning" arbeitet.
Dennoch glauben Baker und seine Kollegen, dass die Sammlung von mehr als einer Million Stunden Minecraft-Videos ihre KI noch besser machen wird. Es sei wahrscheinlich der beste Minecraft spielende Bot bisher, sagt Baker: "Aber mit mehr Daten und größeren Modellen würde ich erwarten, dass es sich so anfühlt, als würde man einem Menschen beim Spielen zusehen, und nicht einer Baby-KI, die versucht, einen Menschen zu imitieren.
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