Microsoft Mengumumkan TextWorld Untuk Latihan dan Penilaian Ejen RL pada Permainan berasaskan teks

Microsoft / Microsoft Mengumumkan TextWorld Untuk Latihan dan Penilaian Ejen RL pada Permainan berasaskan teks 2 minit membaca

Kekunci Grafik TextWorld - Microsoft

Permainan berasaskan teks telah tampil sebagai cara yang sempurna untuk menguji mesin pintar buatan. Pada ketika ini, walaupun kecerdasan buatan dikembangkan dengan baik di depan deria, untuk menguji kemampuan kognitif mesin semata-mata, permainan berasaskan teks menonjol sebagai kaedah premium untuk mengukur dengan tepat bagaimana mesin memahami, menganalisis, dan kemudian bertindak balas terhadap masalah senario. Microsoft Teks Dunia adalah rangka kerja berasaskan Python open source yang menghasilkan senario masalah teks unik yang dirancang secara rawak yang membolehkan pembangun teknologi melihat bagaimana peranti AI mereka belajar dan mengekalkan pembelajaran mereka dengan menggunakan bahasa untuk memahami dan menjawab serta menggunakan keputusan yang cepat dalam domain menetapkan syarat dan kemungkinan giliran. Projek ini dikemukakan oleh makmal FATE AI yang diperoleh Microsoft di Montreal dan produk tersebut telah tersedia di laman web mereka untuk muat turun percuma pada 12 Julai 2018.

Prompt Simulasi Permainan TextWorld. Microsoft



Seperti TextWorld sekarang, masalahnya berlaku di sebuah rumah. Ini dibatasi untuk membolehkan AI mengenal dengan persekitarannya sehingga percubaannya pada masalah-masalah berikutnya juga dapat merefleksikan pengekalan apa yang telah dipelajari dalam penyelesaian terhadap yang sebelumnya. Sebilangan besar masalah berkisar pada tugas asas di rumah seperti mengangkut objek di sekitar, berinteraksi dengan bahagian rumah yang berlainan, dan melakukan tugas sehari-hari. Permainan simulasi ini berfungsi sebagai taman permainan untuk menguji dan mengembangkan AI untuk mengekalkan pembelajaran dan membuat keputusan yang berkesan. Dalam kes permainan ini, kedua-dua komponen penjana permainan dan mesin permainan berganding bahu. Yang pertama menciptakan batas untuk permainan berkembang. Batas ini termasuk jumlah ruangan, cerita, objek, dan objektif yang membuat pengaturan di mana permainan berlangsung dan menentukan apa yang diperlukan untuk berjaya mengalahkan permainan. Enjin permainan kemudian menggunakan syarat-syarat yang telah ditetapkan ini untuk membuat senario khusus permainan untuk permainan sebenar yang mengikuti mekanisme penghuraian perintah tunggal dalam modul binari yang memungkinkan permainan bergerak maju sebaik sahaja tindak balas yang betul dimulakan atau bergerak ke belakang jika berlaku tindak balas yang salah harus dijalankan. Implikasi akibatnya menuntut agar mesin yang bermain permainan tidak hanya memutuskan set arahan respons yang betul tetapi juga urutan dan masa yang betul untuk bergerak lancar melalui teka-teki. Pemain tambahan belum menjadi sebahagian daripada permainan



Oleh kerana banyak pembangun AI telah menguji permainan, kekhawatiran masih ada bahawa beberapa senario dan perintah dalam permainan agak tidak lengkap untuk mesin membuat keputusan. Beberapa senario dalam permainan ini juga dianggap 'terlalu mudah' tetapi untuk tujuan yang mereka jalankan, seperti sekarang, permainan ini melibatkan pusat kognisi mesin kecerdasan buatan. Pakar teknologi di pangkalan Microsoft di Montreal teruja untuk melihat implikasi permainan mereka yang dikembangkan dan banyak pembangun AI bergegas untuk menyelesaikan produk mereka untuk diuji dalam sidang kemuncak terbuka Persidangan IEEE tahun ini mengenai Komputasi Perisikan dan Permainan (CIG) pada yang 20ikaJulai tahun ini. Sidang kemuncak ini akan menampilkan pertandingan yang menguji mesin AI terhadap permainan ini dan ini adalah peluang terbaik bagi individu dan pemaju swasta untuk menguji produk mereka dengan standard industri yang ditetapkan.



Pembentangan di IEEE Conference on Computational Intelligence and Games. IEEE CIG