Kredit gambar: Mindougo

Peneliti AI telah membangun bot Minecraft yang dapat menjelajahi dan memperluas kemampuannya di dunia terbuka game – tetapi tidak seperti bot lainnya, bot ini terutama menulis kodenya sendiri melalui trial and error dan banyak dari kueri GPT-4.

Dikenal sebagai Voyager, sistem eksperimen ini adalah contoh dari “agen yang diwujudkan”, kecerdasan buatan yang dapat bergerak dan bertindak secara bebas dan terarah dalam lingkungan simulasi atau nyata. Asisten pribadi dan chatbot tipe AI tidak perlu melakukan banyak hal, apalagi menavigasi dunia yang kompleks untuk menyelesaikannya. Tapi inilah yang diharapkan dilakukan oleh robot rumahan di masa depan, jadi ada banyak penelitian tentang cara melakukannya.

Minecraft adalah tempat yang bagus untuk menguji hal-hal seperti ini karena ini adalah (sangat) representasi perkiraan dari dunia nyata, dengan aturan dan fisika yang sederhana dan lugas, tetapi juga kompleks dan cukup terbuka sehingga ada banyak hal yang bisa didapatkan atau dicoba. Simulator yang dibuat khusus juga bagus, tetapi mereka memiliki keterbatasannya sendiri.

Mindougo Ini adalah kerangka kerja simulasi yang dibangun di sekitar Minecraft, karena Anda tidak bisa begitu saja meletakkan AI acak di sana dan mengharapkannya memahami apa yang dilakukan semua balok dan babi itu. Pembuatnya (banyak tumpang tindih dengan tim Voyager) menggabungkan video YouTube tentang game, skrip, artikel wiki, dan banyak postingan Reddit dari r/minecraft, di antara data lainnya, sehingga pengguna dapat membuat atau menyempurnakan AI. model di atasnya. Ini juga memungkinkan model-model ini dievaluasi secara objektif dengan melihat seberapa baik mereka melakukan hal-hal seperti membangun pagar di sekitar llama atau menemukan dan menambang berlian.

Pengembara Ini unggul dalam tugas-tugas ini, dan bekerja jauh lebih baik daripada satu-satunya model lain yang mendekati, Auto-GPT. Tetapi mereka memiliki pendekatan yang serupa: gunakan GPT-4 untuk menulis kode mereka saat digunakan.

Biasanya Anda baru saja melatih model pada semua data Minecraft yang bagus dan berharap model tersebut mengetahui cara melawan kerangka saat matahari terbenam. Namun, Voyager memulai dengan relatif naif, dan ketika menemukan hal-hal dalam game, Voyager memiliki percakapan internal kecil dengan GPT-4 tentang apa yang harus dilakukan dan bagaimana caranya.

Arahkan tindakan selanjutnya, tambahkan keterampilan ke tumpukan. Kredit gambar: Mindougo

Misalnya, malam tiba dan kerangka itu keluar. Agen memiliki gambaran umum tentang ini, tetapi dia bertanya pada dirinya sendiri, apa yang akan dilakukan pemain yang baik dalam game ini jika ada monster di dekatnya? Nah, kata GPT-4, jika Anda ingin menjelajahi dunia dengan aman, Anda pasti ingin membuat dan melengkapi pedang, lalu tebas kerangka dengan itu sambil menghindari terkena. Dan pengertian umum tentang apa yang perlu dilakukan diterjemahkan ke dalam tujuan yang nyata: mengumpulkan batu dan kayu, membuat pedang di atas meja kerajinan, melengkapinya, dan melawan kerangka.

Setelah ini selesai, mereka dimasukkan ke dalam perpustakaan keterampilan umum sehingga nantinya, ketika misinya adalah “masuk jauh ke dalam gua untuk menemukan bijih besi”, ia tidak harus belajar bertarung lagi dari awal. Itu masih menggunakan GPT, tetapi menggunakan GPT-3.5 yang lebih murah dan lebih cepat, yang memberi tahu keterampilan mana yang paling relevan dengan situasi tertentu – jadi jangan mencoba menambang kerangka dan melawan bijih.

Ini mirip dengan operator seperti Auto-GPT yang, ketika dihadapkan pada antarmuka yang belum dikenalnya, harus belajar sendiri cara menavigasinya untuk mencapai tujuannya. Tapi Minecraft adalah lingkungan yang jauh lebih dalam daripada yang biasa dipecahkan, jadi agen khusus seperti Voyager bekerja jauh lebih baik. Ia menemukan lebih banyak objek, mempelajari lebih banyak keterampilan, dan menjelajahi area yang jauh lebih luas daripada robot lainnya.

Menariknya, tetapi mungkin tidak mengherankan, GPT-4 menghapus dasar dengan GPT-3.5 (yaitu ChatGPT) dalam hal membuat kode yang berguna. Ujian untuk mengganti satu dengan yang lain mengakibatkan agen tersebut menabrak tembok sejak awal, bahkan mungkin secara harfiah, dan gagal untuk berkembang. Mungkin tidak jelas dari berbicara dengan dua model bahwa salah satu dari mereka lebih pintar, tetapi sebenarnya Anda tidak harus terlalu pintar untuk melakukan percakapan yang terlihat pintar (tanyakan bagaimana saya tahu). Pengkodean lebih sulit dan GPT-4 adalah pembaruan besar di sana.

Tujuan dari penelitian ini bukan untuk mengabaikan pemain Minecraft yang lebih tua tetapi untuk menemukan cara di mana model AI yang relatif sederhana dapat meningkatkan diri berdasarkan “pengalaman” mereka, karena tidak ada kata yang lebih baik. Jika kita memiliki robot yang membantu kita di rumah, rumah sakit, dan kantor kita, mereka perlu mempelajari pelajaran ini dan menerapkannya pada tindakan di masa mendatang.

Anda dapat membaca lebih lanjut tentang Voyager di sini.