Die KI hat das Spielen von „Minecraft“ von Grund auf gelernt, DeepMind AI hat einen Durchbruch bei der Verallgemeinerung geschafft

Allgemeine Intelligenz muss Aufgaben in mehreren Bereichen lösen. Man geht davon aus, dass Reinforcement-Learning-Algorithmen über dieses Potenzial verfügen, es wird jedoch durch die Ressourcen und das Wissen beeinträchtigt, die erforderlich sind, um sie an neue Aufgaben anzupassen. In einer neuen Studie von DeepMind demonstrieren Forscher DreamerV3, einen allgemeinen, skalierbaren, auf einem Weltmodell basierenden Algorithmus, der frühere Methoden in einem breiten Spektrum von Bereichen mit festen Hyperparametern übertrifft.

DreamerV3 entspricht Domänen wie kontinuierlichen und diskreten Aktionen, visuellen und niedrigdimensionalen Eingaben, 2D- und 3D-Welten, unterschiedlichen Datenmengen, Belohnungshäufigkeiten und Belohnungsniveaus. Es ist erwähnenswert, dass DreamerV3 der erste Algorithmus ist, der Diamanten in Minecraft von Grund auf ohne menschliche Daten oder aktive Ausbildung sammelt. Die Forscher sagen, dass ein solcher allgemeiner Algorithmus weitreichende Anwendungen des verstärkenden Lernens ermöglichen und möglicherweise auf schwierige Entscheidungsprobleme ausgeweitet werden könnte.

Diamanten gehören zu den beliebtesten Gegenständen im Spiel „Minecraft“. Sie gehören zu den seltensten Gegenständen im Spiel und können zur Herstellung der meisten der mächtigsten Werkzeuge, Waffen und Rüstungen im Spiel verwendet werden. Da Diamanten nur in den tiefsten Gesteinsschichten vorkommen, ist die Produktion gering.

DreamerV3 ist der erste Algorithmus zum Sammeln von Diamanten in Minecraft, ohne dass menschliche Demos oder manuelle Erstellung von Kursen erforderlich sind. Dieses Video zeigt den ersten gesammelten Diamanten, der innerhalb von 30 Millionen Umgebungsschritten / 17 Tagen Spielzeit auftrat.

Wenn Sie keine Ahnung haben, wie KI Minecraft spielt, sagt der NVIDIA-KI-Wissenschaftler Jim Fan, dass im Vergleich zu AlphaGo beim Spielen von Go die Anzahl der Minecraft-Aufgaben unbegrenzt ist, die Umgebungsänderungen unbegrenzt sind und das Wissen auch verborgene Informationen enthält.

Für Menschen macht das Erkunden und Bauen in Minecraft Spaß, während Go für KI etwas kompliziert erscheint, ist die Situation genau das Gegenteil. AlphaGo hat den menschlichen Champion vor 6 Jahren besiegt, aber jetzt gibt es keinen Algorithmus, der mit den menschlichen Meistern von Minecraft mithalten kann.

Bereits im Sommer 2019 schlug die Entwicklungsfirma Minecraft die „Diamond Challenge“ vor und bot eine Belohnung für einen KI-Algorithmus an, der bis NeurIPS 2019 unter den mehr als 660 eingereichten Einsendungen Diamanten finden kann , Keine KI ist dieser Aufgabe gewachsen.

Aber das Aufkommen von DreamerV3 hat diese Situation verändert. Diamanten sind eine hochkomplexe und langfristige Aufgabe, die eine komplexe Erkundung und Planung erfordert. Der neue Algorithmus kann Diamanten ohne künstliche Datenunterstützung sammeln. Vielleicht gibt es noch viel Raum für Effizienzsteigerungen, aber die Tatsache, dass der KI-Agent nun lernen kann, Diamanten von Grund auf zu sammeln, ist ein wichtiger Meilenstein . Übersicht über die DreamerV3-Methode DreamerV3-Algorithmus ist powered by Es besteht aus drei neuronalen Netzen, nämlich Weltmodell, Kritiker und Akteur. Die drei neuronalen Netze werden gleichzeitig auf der Grundlage von Wiederholungserfahrungen ohne gemeinsame Nutzung von Gradienten trainiert. Abbildung 3(a) unten zeigt das Lernen des Weltmodells und Abbildung (b) zeigt das Lernen der Akteur-Kritiker.

Um domänenübergreifenden Erfolg zu erzielen, müssen sich diese Komponenten an unterschiedliche Signalamplituden anpassen und die Terme stabil über ihre Ziele hinweg ausbalancieren. Dies ist eine Herausforderung, da Lernen nicht nur für ähnliche Aufgaben innerhalb derselben Domäne erforderlich ist, sondern auch über verschiedene Domänen hinweg unter Verwendung fester Hyperparameter.

DeepMind erklärt zunächst einfache Transformationen zur Vorhersage unbekannter Größenordnungen und stellt dann Weltmodelle, Kritiker, Akteure und ihre robusten Lernziele vor. Es wurde festgestellt, dass die Kombination von KL-Gleichgewicht und freien Bits das Erlernen des Weltmodells ohne Anpassung ermöglicht und einen Entropie-Regularisierer mit fester Richtlinie erreicht, indem große Renditen verringert werden, ohne kleine Renditen zu übertreiben.

Symlog-Vorhersagen

Die Rekonstruktion von Eingaben und die Vorhersage von Belohnungen und Werten ist eine Herausforderung, da ihr Umfang von Domäne zu Domäne variieren kann. Die Verwendung des quadratischen Verlusts zur Vorhersage großer Ziele führt zu Divergenz, während der absolute Verlust und der Huber-Verlust das Lernen behindern. Andererseits führen Normalisierungsziele, die auf Betriebsstatistiken basieren, zu Nichtstationarität in der Optimierung. Daher schlägt DeepMind die Symlog-Vorhersage als einfache Lösung für dieses Problem vor.

Dazu lernt ein neuronales Netzwerk f (x, θ) mit Eingabe x und Parameter θ, eine transformierte Version seines Ziels y vorherzusagen. Um die Vorhersage y^ des Netzwerks auszulesen, verwendet DeepMind eine inverse Transformation, wie in Gleichung (1) unten dargestellt.

Wie Sie in Abbildung 4 unten sehen können, können Ziele mit negativen Werten nicht mithilfe des Logarithmus (Logarithmus) als Transformation vorhergesagt werden.

Daher wählt DeepMind eine Funktion aus der Familie der bisymmetrischen Logarithmen mit dem Namen Symlog als Transformation aus und verwendet die Funktion Symexp als Umkehrfunktion. Die

symlog-Funktion komprimiert die Größe großer positiver und negativer Werte. DreamerV3 verwendet die Symlog-Vorhersage im Decoder, Belohnungsprädiktor und Kritiker und verwendet auch die Symlog-Funktion, um die Eingabe des Encoders zu komprimieren.

Weltmodelllernen

Das Weltmodell lernt eine kompakte Darstellung sensorischer Eingaben durch automatische Kodierung und ermöglicht die Planung durch Vorhersage zukünftiger Darstellungen und Belohnungen für potenzielle Aktionen.

Wie in Abbildung 3 oben dargestellt, implementiert DeepMind das Weltmodell als Recurrent State Space Model (RSSM). Zuerst ordnet ein Encoder die sensorische Eingabe x_t einer zufälligen Darstellung z_t zu, und dann sagt ein Sequenzmodell mit wiederkehrenden Zuständen h_t eine Sequenz dieser Darstellungen bei einer vergangenen Aktion a_t−1 voraus. Die Verkettung von h_t und z_t bildet den Modellzustand, aus dem die Belohnung r_t und das Episodenkontinuitätsflag c_t ∈ {0, 1} vorhergesagt werden und die Eingabe rekonstruiert wird, um die Informationsdarstellung sicherzustellen, wie in Gleichung (3) unten gezeigt.

Abbildung 5 unten visualisiert die langfristige Videovorhersage der Weltwelt. Der Encoder und Decoder verwenden ein Convolutional Neural Network (CNN) für visuelle Eingaben und ein Multilayer Perceptron (MLP) für niedrigdimensionale Eingaben. Dynamische, Belohnungs- und Persistenzprädiktoren sind ebenfalls MLPs, und diese Darstellungen werden aus Vektoren von Softmax-Verteilungen abgetastet. DeepMind verwendet im Sampling-Schritt Pass-Through-Gradienten.

Actor Critic Learning

Actor Critic Neuronale Netzwerke lernen Verhalten vollständig aus abstrakten Sequenzen, die von einem Weltmodell vorhergesagt werden. Bei Interaktionen mit der Umgebung wählt DeepMind Aktionen durch Stichproben aus dem Akteursnetzwerk aus, ohne dass eine Vorausplanung erforderlich ist.

Schauspieler und Kritiker agieren im Modellzustand und können von der vom Weltmodell erlernten Markov-Darstellung profitieren. Das Ziel des Akteurs besteht darin, die erwartete Rendite bei einem Abzinsungsfaktor γ = 0,997 für jeden Modellzustand zu maximieren. Um Belohnungen außerhalb des Vorhersagebereichs T = 16 zu berücksichtigen, lernt der Kritiker, die Belohnung für jeden Zustand anhand des aktuellen Akteurverhaltens vorherzusagen.

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Ausgehend von einer Darstellung der wiedergegebenen Eingabe erzeugen dynamische Prädiktoren und Akteure eine Folge erwarteter Modellzustände s_1:T, Aktionen a_1:T, Belohnungen r_1:T und Fortsetzungsflags c_1:T. Um Renditen für Belohnungen außerhalb des vorhergesagten Horizonts abzuschätzen, berechnet DeepMind Bootstrapped-λ-Renditen, die erwartete Renditen und Wert integrieren.

Experimentelle Ergebnisse

DeepMind führte eine umfangreiche empirische Studie durch, um die Allgemeingültigkeit und Skalierbarkeit von DreamerV3 über verschiedene Domänen (mehr als 150 Aufgaben) unter festen Hyperparametern zu bewerten und mit vorhandenen SOTA-Methoden in der Literatur zu vergleichen. DreamerV3 wurde auch auf das anspruchsvolle Videospiel Minecraft angewendet.

Für DreamerV3 vereinfacht DeepMind die Einrichtung, indem es die Leistung stochastischer Trainingsstrategien direkt meldet und separate Bewertungsläufe mit deterministischen Strategien vermeidet. Alle DreamerV3-Agenten werden auf einer Nvidia V100-GPU geschult. Tabelle 1 unten gibt einen Überblick über die Benchmarks.

Um die Allgemeingültigkeit von DreamerV3 zu bewerten, führte DeepMind umfangreiche empirische Auswertungen in sieben Bereichen durch, darunter kontinuierliche und diskrete Aktionen, visuelle und niedrigdimensionale Eingaben, dichte und spärliche Belohnungen, verschiedene Belohnungsskalen, 2D- und 3D-Welt und prozedurale Generierung. Die Ergebnisse in Abbildung 1 unten zeigen, dass DreamerV3 in allen Bereichen eine starke Leistung erzielt und in vier davon alle vorherigen Algorithmen übertrifft, während in allen Benchmarks feste Hyperparameter verwendet werden.

Weitere technische Details und experimentelle Ergebnisse finden Sie im Originalpapier.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie KI hat das Spielen von „Minecraft“ von Grund auf gelernt, DeepMind AI hat einen Durchbruch bei der Verallgemeinerung geschafft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!