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代表通信~マインクラフト面白そう

こんばんは。代表の草場です。

マインクラフト、楽しそうですね。フェイスブックの研究チームがcraftassistというプロじぇうとをやっています。

このプロジェクトの目標は、人間のプレイヤーが指定した様々なタスクを実行できる、Minecraftのゲーム内のインテリジェントで協調的なアシスタントボットを構築することです。その主な目的は、根拠のある対話と対話型学習に興味のある人工知能研究者のためのツールになることです。このプロジェクトは現在活発に開発が進められています。

詳細な概要とドキュメントは、本論文に掲載されています。

このリリースは、ここに記載されている長期的な研究課題に動機付けられています。

ドッカーで簡単に試せそうなので、やってみようかと。

Why Build an Assistant in Minecraft? にて、モチベーションが書かれています。

過去10年の間に、狭くてよく定義されたタスクを対象とした機械学習(ML)手法の性能が質的に飛躍的に向上しました。例えば,物体認識 、ゲームプレイ、画像 やテキスト の生成モデルなどが顕著な進歩を遂げています。これらの手法の中には、そのドメイン内で超人的な性能を達成したものもあります。これらのケースでは,一般的に信じられていたことを超えて,非常に複雑なタスクで大量のデータを用いて強力なMLモデルが訓練されました。
ここでは、この状況を逆に考えてみましょう。ここでは、一つの難しい課題で超人的なパフォーマンスを発揮するのではなく、人間が指定した(たぶんうまくできない)単純な課題のコンピテンシーに注目しています。このような状況では、タスクの内容を理解することはすでに課題となります。
これに加えて、タスクの数が多いということは、多くのタスクが数回しか見たことがない、あるいは一度も見たことがないということであり、サンプルの効率性と柔軟性が必要となります。
このような状況においても、バーチャル・パーソナル・アシスタントの主流化により、一定の進歩が見られています。これらは、自然言語を介して通信された数千ものタスクを達成することができ、明確化や詳細な指定のために複数回の対話を使用しています。このアシスタントは、他のアプリケーションと対話してデータを取得したり、アクションを実行したりすることができます。
それにもかかわらず、多くの困難な問題が残されています。
自動自然言語理解(NLU)は、いまだに硬直的であり、制約のあるシナリオに限定されています。対話やその他の自然言語を用いたリッチな監督のための方法は、まだ原始的なままです。さらに、多くの単純なタスク、それらのマルチモーダルな入力、およびそれらのメンテナンスと配備の制約を確実かつ予測可能に解決する必要があるため、アシスタントは、モノリシックなMLモデルとは対照的に、モジュラーシステムです。十分に定義されたインタフェースを維持しながらデータから自己改善できるモジュラーMLシステムは、まだ十分に研究されていません。
仮想アシスタントに関連した数多くの重要な研究の方向性があるにもかかわらず、それ自体は研究コミュニティにとって理想的なプラットフォームではありません。彼らは広い範囲を持ち、大量の世界知識を必要とし、数百人、数千人とは言わないまでも数百人のエンジニアによって維持されている複雑なコードベースを持っています。さらに、それらの独占的な性質と商業的な重要性は、それらを使った実験を困難にしています。
この作品では、オープンな対話型アシスタントを構築することを主張し、それを通して、接地型NLUを研究するためのツールとプラットフォームを構築します。現実世界のアシスタントの代わりに、Minecraftのサンドボックスの建設ゲームで作業することを提案します。
マインクラフトの世界の制約(例:粗い3次元ボクセルグリッド、単純な物理学)と、ゲーム内タスクの分布の頭の中の規則性は、NLU研究のための多数のハンドホールドを可能にします。さらに、私たちはゲーム環境で仕事をしているので、プレイヤーは開発中のアシスタントとの対話を楽しむことができ、ヒューマンインザループ研究のための豊富なリソースを得ることができます。

楽しみに遊んでみます。

 

 

 

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