{"id":27574,"date":"2022-06-27T09:02:33","date_gmt":"2022-06-27T15:02:33","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=27574"},"modified":"2022-06-27T09:22:06","modified_gmt":"2022-06-27T15:22:06","slug":"la-nueva-ia-de-openai-aprendio-a-jugar-minecraft-viendo-70-000-horas-de-youtube","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-nueva-ia-de-openai-aprendio-a-jugar-minecraft-viendo-70-000-horas-de-youtube\/","title":{"rendered":"La nueva IA de OpenAI aprendi\u00f3 a jugar Minecraft viendo 70 000 horas de YouTube"},"content":{"rendered":"
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En 2020, el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico GPT-3 de OpenAI sorprendi\u00f3 a la gente cuando, despu\u00e9s de ingerir miles de millones de palabras extra\u00eddas de Internet, comenz\u00f3\u00a0a escupir oraciones bien elaboradas<\/a>\u00a0.\u00a0Este a\u00f1o, DALL-E 2, un primo de GPT-3 entrenado en texto e im\u00e1genes, caus\u00f3 un revuelo similar en l\u00ednea cuando comenz\u00f3 a\u00a0generar im\u00e1genes surrealistas de astronautas a caballo<\/a>\u00a0y, m\u00e1s recientemente, a crear rostros extra\u00f1os y\u00a0fotorrealistas de personas que no<\/a>\u00a0no\u00a0existe.<\/a><\/span><\/p>\n

Ahora, la compa\u00f1\u00eda dice que su \u00faltima IA ha aprendido a jugar Minecraft despu\u00e9s de ver unas 70.000 horas de video que muestra a personas jugando en YouTube.<\/span><\/p>\n

escuela de minas\u00a0<\/strong><\/span><\/h3>\n

En comparaci\u00f3n con numerosos algoritmos anteriores de Minecraft que funcionan en versiones del juego mucho m\u00e1s simples, la nueva IA juega en el mismo entorno que los humanos, utilizando comandos est\u00e1ndar de teclado y mouse.<\/span><\/p>\n

En una publicaci\u00f3n de\u00a0blog<\/a>\u00a0y una\u00a0preimpresi\u00f3n<\/a>\u00a0que detalla el trabajo, el equipo de OpenAI dice que, de inmediato, el algoritmo aprendi\u00f3 habilidades b\u00e1sicas, como talar \u00e1rboles, hacer tablones y construir mesas de trabajo.\u00a0Tambi\u00e9n lo observaron nadar, cazar, cocinar y \u201csaltar pilares\u201d.<\/span><\/p>\n

\u201cHasta donde sabemos, no hay ning\u00fan trabajo publicado que opere en el espacio de acci\u00f3n humana completo y sin modificar, que incluye la gesti\u00f3n de inventario de arrastrar y soltar y la elaboraci\u00f3n de art\u00edculos\u201d, escribieron los autores en su art\u00edculo.<\/span><\/p>\n

Con el ajuste fino, es decir, entrenando el modelo en un conjunto de datos m\u00e1s enfocado, encontraron que el algoritmo realizaba todas estas tareas de manera m\u00e1s confiable, pero tambi\u00e9n comenzaron a avanzar en su destreza tecnol\u00f3gica al fabricar herramientas de madera y piedra y construir refugios b\u00e1sicos, explorar aldeas y asaltar cofres.<\/span><\/p>\n

Despu\u00e9s de un mayor ajuste con el aprendizaje por refuerzo, aprendi\u00f3 a construir un pico de diamante, una habilidad que los jugadores humanos tardan unos 20 minutos y 24 000 acciones en completar.<\/span><\/p>\n

Este es un resultado notable.\u00a0AI ha luchado durante mucho tiempo con el juego abierto de Minecraft.\u00a0Juegos como el ajedrez y Go, que la IA ya domina, tienen objetivos claros y se puede medir el progreso hacia esos objetivos.\u00a0Para conquistar Go, los investigadores utilizaron\u00a0el aprendizaje por refuerzo<\/a>\u00a0, donde a un algoritmo se le asigna una meta y se le recompensa por el progreso hacia esa meta.\u00a0Minecraft, por otro lado, tiene una gran cantidad de objetivos posibles, el progreso es menos lineal y los algoritmos de aprendizaje de refuerzo profundo generalmente se dejan hacer girar sus ruedas.<\/span><\/p>\n

En la competencia MineRL Minecraft de 2019 para desarrolladores de IA, por ejemplo, ninguna de las 660 presentaciones logr\u00f3 el\u00a0objetivo relativamente simple de la competencia de extraer diamantes<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Vale la pena se\u00f1alar que para recompensar la creatividad y mostrar que arrojar potencia inform\u00e1tica a un problema no siempre es la respuesta, los organizadores de MineRL impusieron l\u00edmites estrictos a los participantes: se les permiti\u00f3 una GPU NVIDIA y 1000 horas de juego grabado.\u00a0Aunque los concursantes se desempe\u00f1aron admirablemente, el resultado de OpenAI, logrado con m\u00e1s datos y 720 GPU NVIDIA, parece mostrar que la potencia inform\u00e1tica todav\u00eda tiene sus beneficios.<\/span><\/p>\n

La IA se vuelve astuta<\/strong><\/span><\/h3>\n

Con su algoritmo de preentrenamiento de video (VPT) para Minecraft, OpenAI volvi\u00f3 al enfoque que se usa con GPT-3 y DALL-E: preentrenamiento de un algoritmo en un conjunto de datos imponente de contenido creado por humanos.\u00a0Pero el \u00e9xito del algoritmo no fue posible solo con el poder de c\u00f3mputo o los datos.\u00a0Entrenar una IA de Minecraft en tanto video no era pr\u00e1ctico antes.<\/span><\/p>\n

Las secuencias de video sin procesar no son tan \u00fatiles para las IA de comportamiento como lo son para los generadores de contenido como GPT-3 y DALL-E.\u00a0Muestra lo que la gente est\u00e1 haciendo, pero no explica c\u00f3mo lo est\u00e1n haciendo.\u00a0Para que el algoritmo vincule el video a las acciones, necesita etiquetas.\u00a0Un cuadro de video que muestre la colecci\u00f3n de objetos de un jugador, por ejemplo, deber\u00eda etiquetarse como “inventario” junto con la tecla de comando “E” que se usa para abrir el inventario.<\/span><\/p>\n

Etiquetar cada cuadro en 70,000 horas de video ser\u00eda… una locura.\u00a0Entonces, el equipo pag\u00f3 a los contratistas de Upwork para registrar y etiquetar las habilidades b\u00e1sicas de Minecraft.\u00a0Usaron 2000 horas de este video para ense\u00f1ar a un segundo algoritmo c\u00f3mo etiquetar videos de Minecraft, y\u00a0ese<\/em>\u00a0algoritmo, IDM, anot\u00f3 las 70 000 horas de metraje de YouTube.\u00a0(El equipo dice que IDM fue m\u00e1s del 90 por ciento preciso al etiquetar los comandos del teclado y el mouse).<\/span><\/p>\n

Este enfoque de humanos que entrenan un algoritmo de etiquetado de datos para desbloquear conjuntos de datos de comportamiento en l\u00ednea tambi\u00e9n puede ayudar a la IA a aprender otras habilidades.\u00a0\u201cVPT allana el camino para permitir que los agentes\u00a0aprendan a actuar<\/em>\u00a0viendo la gran cantidad de videos en Internet\u201d, escribi\u00f3 el investigador.\u00a0M\u00e1s all\u00e1 de Minecraft, OpenAI cree que VPT puede traer nuevas aplicaciones del mundo real, como algoritmos que operan computadoras en un aviso (imag\u00ednese, por ejemplo, pedirle a su computadora port\u00e1til que encuentre un documento y se lo env\u00ede por correo electr\u00f3nico a su jefe).<\/span><\/p>\n

Los diamantes no son para siempre<\/strong><\/span><\/h3>\n

Quiz\u00e1s para disgusto de los organizadores de la competencia MineRL, los resultados parecen mostrar que el poder y los recursos inform\u00e1ticos a\u00fan mueven la aguja en la IA m\u00e1s avanzada.<\/span><\/p>\n

No importa el costo de la inform\u00e1tica, OpenAI dijo que solo los contratistas de Upwork cuestan $ 160,000.\u00a0Aunque para ser justos, el etiquetado manual de todo el conjunto de datos habr\u00eda costado millones y habr\u00eda tomado un tiempo considerable para completarlo.\u00a0Y aunque la potencia inform\u00e1tica no era despreciable, el modelo era bastante peque\u00f1o.\u00a0Los cientos de millones de par\u00e1metros de VPT son \u00f3rdenes de magnitud menores que los cientos de miles de millones de GPT-3.<\/span><\/p>\n

A\u00fan as\u00ed, el impulso para encontrar nuevos enfoques inteligentes que usen menos datos y computaci\u00f3n es v\u00e1lido.\u00a0Un ni\u00f1o puede aprender los conceptos b\u00e1sicos de Minecraft viendo uno o dos videos.\u00a0La IA de hoy requiere mucho m\u00e1s para aprender incluso habilidades simples.\u00a0Hacer que\u00a0la IA sea m\u00e1s eficiente<\/a>\u00a0es un desaf\u00edo grande y valioso.<\/span><\/p>\n

En cualquier caso, OpenAI est\u00e1 de humor para compartir esta vez.\u00a0Los investigadores dicen que VPT no est\u00e1 exento de riesgos: controlaron estrictamente el acceso a algoritmos como GPT-3 y DALL-E en parte para limitar el uso indebido, pero el riesgo es m\u00ednimo por ahora.\u00a0Han abierto los datos, el entorno y el algoritmo y se est\u00e1n asociando con MineRL.\u00a0Los concursantes de este a\u00f1o son libres de usar, modificar y ajustar lo \u00faltimo en Minecraft AI.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n

Fuente:<\/p>\n

Dorrier, J. (2022i, junio 26). OpenAI\u2019s New AI Learned to Play Minecraft by Watching 70,000 Hours of YouTube<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 27 de junio de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/06\/26\/openais-new-ai-learned-to-play-minecraft-by-watching-70000-hours-of-youtube\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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