La IA de MineDojo puede realizar tareas complejas en Minecraft.
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Un artículo que describe MineDojo, el agente de IA generalista de Nvidia que puede realizar acciones a partir de indicaciones escritas. Minecraftganó un premio Outstanding Datasets and Benchmarks Paper Award en la conferencia NeurIPS (Neural Information Processing Systems) de 2022, anunció Nvidia el lunes.

Para entrenar el framework MineDojo para jugar MinecraftLos investigadores lo alimentaron con 730.000 Minecraft Vídeos de YouTube (con más de 2200 millones de palabras transcritas), 7000 páginas web raspadas del Minecraft Wiki y describe 340.000 publicaciones de Reddit y 6,6 millones de comentarios de Reddit Minecraft estilo de juego.

A partir de estos datos, los investigadores crearon un modelo de Transformer personalizado llamado MineCLIP que asigna videoclips a contenido específico del juego. Minecraft Actividades. Como resultado, alguien puede decirle a un agente de MineDojo qué hacer en el juego utilizando un lenguaje natural de alto nivel, p. B. «Encuentra una pirámide del desierto» o «Construye y entra en un portal inferior», y MineDojo realiza la serie de pasos necesarios para que esto sea posible en el juego.

Ejemplos de tareas que MineDojo puede realizar.

Ejemplos de tareas que MineDojo puede realizar.

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MineDojo tiene como objetivo crear un agente flexible que pueda generalizar las acciones aprendidas y aplicarlas a varios comportamientos en el juego. Como escribe Nvidia, «Si bien los investigadores han explorado durante mucho tiempo los agentes autónomos de IA en entornos de videojuegos como nave estelar, dota, y Go, estos agentes suelen ser solo especialistas para unas pocas tareas. Así que los investigadores de Nvidia recurrieron a Minecraftel juego más popular del mundo para desarrollar un marco de entrenamiento escalable para un agente generalista, uno que puede realizar con éxito una variedad de tareas abiertas».

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En junio se publicó el artículo premiado «MINEDOJO: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge». Los autores incluyen a Linxi Fan de Nvidia y Guanzhi Wang, Yunfan Jiang, Ajay Mandlekar, Yuncong Yang, Haoyi Zhu, Andrew Tang, De-An Huang, Yuke Zhu y Anima Anandkumar de varias instituciones académicas.

Puede ver ejemplos de MineDojo en acción en su sitio web oficial, y el código para MineDojo y MineCLIP está disponible en GitHub.

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