Bot-en Voyager bruker prøv-og-feil-metoden for å skrive sin egen kode, men den spør også den kunstige intelligensen GPT-4 om hjelp.
Bot-en er et eksempel på en programvareagent (bot) med kropp, eller embodied agent, altså en kunstig intelligens (AI) som samhandler med miljøet rundt seg, gjennom en fysisk kropp innenfor det miljøet.
Assistent med kropp
I motsetning til en digital personlig assistent, som for eksempel Google Assistant eller Siri, som bare svarer og utfører kommandoer, så vil en programvare med kropp, som for eksempel en robotstøvsuger, måtte forholde seg til den fysiske verden rundt seg på en helt annen måte.
Høyt på ønskelisten står husholdningsroboter som kan rydde, sortere klesvasken og pare sokker, og det setter utrolig høye krav til programvaren.
Minecraft er velegnet
Forskere har funnet ut at spillet Minecraft er et fint sted å teste ut avanserte intelligente bot-er, fordi fysikken og reglene er veldig enkle, så man slipper mange variabler som kan påvirke og kontaminere utfallet mens man prøver seg frem. Samtidig finnes det nesten en uendelighet av ting man kan gjøre og teste ut i spillet.
Voyager briljerer
Simuleringsmiljøet hvor man lager Minecraft-bot heter MineDojo. Bot-en Voyager er også bygget i dette miljøet, men har på et tidlig stadium blitt overlatt til seg selv, til å prøve og feile – men også spørre ChatGPT med den nyeste GPT-4 programvaren. Og du kan tro Voyager briljerer! Ingen andre bot-er er i nærheten når det kommer til å bygge og finne ting i spillet.
Voyager starter med veldig enkel kunnskap, og når den støter på saker og ting i spillet, har den en samtale med GPT-4 om hva den bør gjøre og hvordan.
Ta følgende eksempel, som TechCrunch bruker i sin artikkel om saken:
Det blir kveld, og noen skjeletter kommer for å ta den kunstige agenten. Den har en underliggende kunnskap om dette, men spør så GPT-4: «Hva gjør en god spiller i dette spillet når det er monstre i nærheten». Den får til svar at man bør lage seg et sverd, som man så slår skjelettene med, samtidig som man må unngå å bli truffet selv. Dette oversetter agenten til konkrete mål: samle stein og tre, bygg et sverd ved sløydbordet, rust deg selv med det, og slåss mot et skjelett.
Etter gjennomført akt vil disse ferdighetene bli husket, slik at når oppgaven er å «gå dypt inn i en hule for å finne jernmalm,» trenger den ikke å lære å slåss på nytt. Den kan nå bytte til den raskere og billigere GPT-3.5, for å lære den ferdigheten mest relevant til en gitt situasjon – så den ikke prøver å mine skjelettet og slåss mot malmen …
Metodikken er mye den samme som andre GPT-bot-er, men å bruke denne innenfor Minecraft, som er et mye større miljø enn slike normalt blir brukt i, slik at en bot som Voyager, som er spesialisert innenfor spillet helt fra begynnelsen, vil gjøre ting mye bedre. Den finner flere ting, lærer flere ferdigheter og utforsker mye mer enn de andre bot-ene.
Bruksområder
GPT-4 er mye bedre enn GPT-3.5 til å generere kode. Og det at den blir så god i Minecraft er oppmuntrende, når det kommer til å utvikle verktøy med kunstig intelligens. Tankene går mot en husholdningsrobot som bygger opp erfaring og lærer av sine feil der den skal pare sokker eller sortere klesvasken. For ikke å snakke om når det står om liv, der en hjemmepleierrobot plutselig kan stå i en situasjon der den må handle ut ifra et plutselig illebefinnende hos pasienten. Da ønsker du at roboten har lært seg ett og annet først. Det er vanskelig å tenke seg noen grense for bruksområder.
Les mer om Voyager-prosjektet her.
Kilde: TechCrunch
