AI ที่เล่น Minecraft ที่รู้วิธีใช้ความรู้ในอดีตเพื่อเรียนเว็บสล็อตออนไลน์รู้ทักษะใหม่ (สีเขียวเข้ม) ได้รวดเร็วยิ่งขึ้นเรียนรู้วิธีการใช้ทักษะใหม่ให้ประสบความสำเร็จ มันให้รางวัลมากถึง 1.0 ในความพยายามน้อยกว่า AI ที่ไม่พึ่งพาความเชี่ยวชาญแบบเก่า (สีเขียวอ่อน)ที่มา: T. Shu, C. Xiong และ R. Socher/6th Internat ประชุม เกี่ยวกับตัวแทนการเรียนรู้ 2018
AI ที่รวบรวมความรู้รู้ดีว่าต้องอาศัยทักษะ “ค้นหาไอเท็ม”
ที่เรียนรู้มาก่อนหน้านี้เพื่อค้นหาวัตถุเป้าหมายท่ามกลางสิ่งรบกวนสมาธิ มันหยิบบล็อกที่ถูกต้อง 94 เปอร์เซ็นต์ของเวลา งานวิจัยนี้ถูกนำเสนอในแวนคูเวอร์ในเดือนพฤษภาคม 2018 ที่การประชุมนานาชาติว่าด้วยการนำเสนอการเรียนรู้
ด้วยการฝึกอบรมเพิ่มเติม ระบบของ Xiong และเพื่อนร่วมงานสามารถฝึกฝนทักษะได้มากขึ้น แต่การออกแบบนี้ถูกจำกัดด้วยความจริงที่ว่า AI สามารถเรียนรู้งานที่ได้รับมอบหมายจากโปรแกรมเมอร์ที่เป็นมนุษย์ในระหว่างการฝึกอบรมเท่านั้น มนุษย์ไม่มีจุดตัดทางการศึกษาแบบนี้ เมื่อคนเรียนจบ “มันไม่ใช่ว่า ‘ตอนนี้คุณเรียนจบแล้ว คุณสามารถหยุดสมองของคุณแล้วไปได้เลย’ ” Risi กล่าว
ปรียัม ปาราชาร์ นักวิทยาการหุ่นยนต์จากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานดิเอโก กล่าวว่า AI ที่ดีขึ้นจะได้รับการศึกษาขั้นพื้นฐานในเกมและการจำลอง จากนั้นจึงเรียนรู้ต่อไปได้ตลอดชีวิต ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ในครัวเรือนควรสามารถค้นหาแนวทางแก้ไขหากผู้อยู่อาศัยติดตั้งประตูกั้นเด็กหรือจัดเรียงเฟอร์นิเจอร์ใหม่
Parashar และเพื่อนร่วมงานสร้าง AI ที่สามารถระบุอินสแตนซ์ที่ต้องการการฝึกอบรมเพิ่มเติมโดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากมนุษย์ เมื่อ AI พบกับอุปสรรคใหม่ จะต้องประเมินว่าสภาพแวดล้อมแตกต่างจากที่คาดไว้อย่างไร จากนั้น ก็สามารถฝึกฝนการแก้ปัญหาต่างๆ ทางจิตใจ จินตนาการถึงผลลัพธ์ของแต่ละวิธี และเลือกวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด
นักวิจัยทดสอบระบบนี้ด้วย AI ในอาคาร Minecraft สองห้อง AI
ได้รับการฝึกให้ดึงบล็อกทองคำจากห้องที่สอง แต่ผู้เล่น Minecraft อีกคนได้สร้างกำแพงแก้วไว้ที่ทางเข้าระหว่างห้อง ปิดกั้น AI จากการรวบรวมบล็อกทองคำ AI ประเมินสถานการณ์และผ่านการเรียนรู้แบบเสริมกำลังหาวิธีทำให้กระจกแตกเพื่อให้งานสำเร็จ Parashar และเพื่อนร่วมงานรายงานใน 2018 Knowledge Engineering Review
AI ที่ต้องเผชิญกับประตูเด็กหรือผนังกระจกที่ไม่คาดคิดไม่น่าจะสรุปได้ว่าทางออกที่ดีที่สุดคือการพัง Parashar ยอมรับ แต่โปรแกรมเมอร์สามารถเพิ่มข้อจำกัดเพิ่มเติมให้กับการจำลองทางจิตของ AI เช่นเดียวกับความรู้ที่ว่าไม่ควรทำลายวัตถุที่มีค่าหรือเป็นเจ้าของ เพื่อแจ้งการเรียนรู้ของระบบ เธอกล่าว
นักวิจัยใช้ Minecraft เพื่อสอนทักษะ AI เช่น วิธีการกำหนดเป้าหมายและสร้างโครงสร้างที่สร้างสรรค์
LAIGE PENG และ YOSHIMASA TSURUOKA/ INFORMATION PROCESSING SOCIETY OF JAPAN 2018
วิดีโอเกมใหม่กำลังกลายเป็นเตียงทดสอบ AI อยู่ตลอดเวลา นักวิจัยด้าน AI และเกม Julian Togelius จาก New York University และเพื่อนร่วมงานหวังว่าจะได้ทดสอบ AIs ที่ทำงานร่วมกันใน Overcooked ซึ่งเป็นเกมทำอาหารแบบทีมที่เกิดขึ้นในห้องครัวที่คับคั่งและแออัด ซึ่งผู้เล่นมักจะแย่งชิงกันเอง “เกมออกแบบมาเพื่อท้าทายจิตใจของมนุษย์” Togelius กล่าว วิดีโอเกมโดยธรรมชาติเป็นการทดสอบสำเร็จรูปว่าความรู้ด้าน AI สามารถเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ได้มากน้อยเพียงใด
แต่เมื่อพูดถึงการทดสอบ AI ในวิดีโอเกมหรือโลกจำลองอื่นๆ “คุณไม่มีทางพูดได้เลยว่า ‘ตกลง ฉันสร้างแบบจำลองทุกอย่างที่จะเกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริงแล้ว'” Parashar กล่าว การเชื่อมช่องว่างระหว่างความเป็นจริงเสมือนและความเป็นจริงทางกายภาพจะต้องใช้การวิจัยมากขึ้น
29
เปอร์เซ็นต์
อัตราความสำเร็จของ AI ที่ไม่สามารถใช้ความรู้เดิมเพื่อคว้าบล็อกที่ถูกต้องใน Minecraft
94
เปอร์เซ็นต์
อัตราความสำเร็จของ AI ที่สร้างจากความรู้เดิมเพื่อคว้าบล็อกที่ถูกต้องใน Minecraft
ที่มา: T. Shu, C. Xiong และ R. Socher/6th Internat ประชุม เกี่ยวกับตัวแทนการเรียนรู้ 2018
วิธีหนึ่งในการป้องกันไม่ให้ AI ที่ได้รับการฝึกจำลองสถานการณ์เข้าถึงได้มากเกินไป เธอแนะนำว่า คือการคิดค้นระบบที่กำหนดให้ AI ขอความช่วยเหลือจากมนุษย์เมื่อจำเป็น ( SN: 3/2/19, p. 8 ) “ในแง่ไหนที่ทำให้ [AI] เหมือนมนุษย์มากขึ้นใช่ไหม” Parashar พูดว่า “พวกเราไปได้ด้วยความช่วยเหลือจากเพื่อนของเราสล็อตออนไลน์
