というテクノロジー ChatGPT の根底には、ただ話すだけではない可能性があります。 リンシー・“ジム”・ファンチップメーカー Nvidia の AI 研究者である彼は、数人の同僚と協力して、強力な言語モデル GPT-4 (ChatGPT や増え続けるその他のアプリやサービスの背後にある「頭脳」) をブロック状のビデオ ゲーム Minecraft 内で自由に設定する方法を考案しました。 。
同社の機械学習ディレクターでカリフォルニア工科大学教授のアニマ・アナンドクマール氏を含む Nvidia チームは、Minecraft ボットを作成しました。 ボイジャーと呼ばれる GPT-4 を使用してゲーム内の問題を解決します。 言語モデルは、エージェントがゲームを探索するのに役立つ目標と、時間の経過とともにゲームにおけるボットのスキルを向上させるコードを生成します。
Voyager は人間のようにゲームをプレイしませんが、API を介してゲームの状態を直接読み取ることができます。 たとえば、在庫に釣り竿があり、近くに川があることを確認し、GPT-4 を使用して、経験を積むために釣りをするという目標を提案する可能性があります。 次に、この目標を使用して、キャラクターが目標を達成するために必要なコードを GPT-4 に生成させます。
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プロジェクトの最も斬新な部分は、Voyager に動作を追加するために GPT-4 が生成するコードです。 最初に提案されたコードが完全に実行されない場合、Voyager はエラー メッセージ、ゲームからのフィードバック、GPT-4 によって生成されたコードの説明を使用して改良を試みます。
Voyager は、時間の経過とともに、ますます複雑なものを作成し、ゲームをさらに探索する方法を学ぶために、コードのライブラリを構築します。 図表 研究者によって作成されたものは、他の Minecraft エージェントと比較してどれほど有能であるかを示しています。 ボイジャーは 3 倍以上のアイテムを入手します。 2倍以上の距離を探索できます。 他の AI エージェントよりも 15 倍速くツールを構築します。 ファン氏は、システムにゲームからの視覚情報を組み込む方法を追加することで、このアプローチが将来的に改善される可能性があると述べています。
ChatGPT のようなチャットボットは、その雄弁さと明らかな知識で世界を驚かせてきましたが、たとえそれがしばしばでっち上げだったとしても、Voyager は、言語モデルがコンピュータ上で有益なアクションを実行する大きな可能性を示しています。 この方法で言語モデルを使用すると、多くの日常的な事務作業を自動化できる可能性があり、これは潜在的にテクノロジーの最大の経済効果の 1 つです。
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Voyager が GPT-4 を使用して Minecraft での操作方法を決定するプロセスは、PC または携帯電話のオペレーティング システムを介してタスクを自動化する方法を決定するソフトウェア アシスタントに適応される可能性があります。 ChatGPT を開発したスタートアップ OpenAI は、食料品配達アプリ Instacart などのオンライン サービスと対話できるようにする「プラグイン」をボットに追加しました。 Minecraft を所有する Microsoft も、Minecraft をプレイするための AI プログラムのトレーニングを行っており、同社は最近 発表された Windows 11 Copilot は、機械学習と API を使用して特定のタスクを自動化するオペレーティング システム機能です。 欠陥のあるコードによる害が比較的少ない Minecraft のようなゲーム内でこの種のテクノロジーを試してみるのは良いアイデアかもしれません。
もちろん、ビデオゲームは長い間 AI アルゴリズムのテストベッドでした。 AlphaGo は、2016 年に非常に繊細なボード ゲームである囲碁をマスターした機械学習プログラムで、シンプルな Atari ビデオ ゲームをプレイすることでその常識を打ち破りました。 AlphaGo は、強化学習と呼ばれる手法を使用しました。これは、ゲーム内のスコアなどから、ポジティブなフィードバックとネガティブなフィードバックを与えることで、ゲームをプレイするアルゴリズムをトレーニングします。
スコアや一連の目標がなく、プレイヤーの行動がずっと後になるまで報われない可能性がある Minecraft のようなオープンエンド ゲームで、この方法でエージェントをガイドすることはより困難です。 私たちが今すぐ AI による存続の脅威を封じ込める準備をすべきだと信じるかどうかは別として、Minecraft はテクノロジーの優れた遊び場のように思えます。