Raziskovalci s Univerze v Witwatersrandu na Južnem Afriki so razvili inovativno metodo za preizkušanje sposobnosti reševanja problemov umetne inteligence (UI) s priljubljeno igro Minecraft. Tradicionalni referenčni modeli umetne inteligence imajo svoje omejitve pri ocenjevanju resničnega potenciala reševanja problemov, s katerimi se soočajo UI sistemi. Ekipa za projekt “MinePlanner” pa trdi, da bodo morali prihodnji modeli umetne inteligence obravnavati kompleksne in zapletene probleme.
Navdihnjeni z vzgojitelji, ki prepoznavajo moč igre pri spodbujanju samostojnega razmišljanja in reševanja problemov pri študentih, predlagajo uporabo Minecrafta kot testnega okolja za oceno uspešnosti UI. Medtem ko so prejšnji referenčni modeli temeljili na odgovarjanju na vprašanja v skladu s podatki za usposabljanje, želi referenčni model MinePlanner presegati te omejitve in preizkušati sposobnost modelov UI pri obvladovanju nepoznanih scenarijev.
Referenčni model MinePlanner vsebuje 15 gradbenih problemov, vsak s svojo stopnjo težavnosti. Modeli UI morajo slediti teh nalog, kar pogosto zahteva več korakov in ustvarjalno razmišljanje. Na primer, izziv, s katerim se lahko srečuje umetna inteligenca, je postaviti stopnice za namestitev bloka na določeni višini. Ta način testiranja odraža način, kako Minecraft služi kot učinkovito učno orodje za poučevanje otrok tridimenzionalnih veščin reševanja problemov.
Trenutni pristop k ocenjevanju UI temelji predvsem na obsežnem usposabljanju z uporabo preteklih podatkov, nato pa oceni, kako dobro modeli odgovarjajo na vprašanja in rešujejo probleme. Vendar pa ne preizkuša njihove prilagodljivosti na nove informacije. Potreba po boljših referenčnih modelih, ki ovrednotijo zmožnost UI za kritično razmišljanje in iskanje inovativnih rešitev, postaja očitna.
Nedavne raziskave, vključno z izpitom za razumevanje jezikovnih veščin z nalogami večopravilnega razumevanja (MMLU), so pokazale, da se modeli UI težko spopadajo z izračunsko zahtevnimi predmeti, kot sta fizika in matematika, pa tudi s temami, ki vključujejo človeške vrednote, na primer pravo in moralnost. OpenAI model GPT-3 je na primer dosegel le okoli 30% natančnost pri osnovnih matematičnih vprašanjih v MMLU preizkusu nekaj vprašanj. To poudarja pomembnost novih metod testiranja ob razvoju modelov UI.
Če se zdi koncept uporabe videoiger za ocenjevanje uspešnosti UI nekoliko domišljijski, je to zato, ker prava inteligenca presega dosežke trenutnih modelov. Igra je opazna pri različnih živalskih vrstah, vendar raven kompleksnosti, ki jo vidimo pri sesalcih in nekaterih pticah, ter izzivi, ki jih prinaša referenčni model MinePlanner, zahtevajo višjo stopnjo ustvarjalnosti.
S premikanjem meja testiranja UI in sprejetjem novih pristopov, kot je referenčni model MinePlanner, raziskovalci si prizadevajo odkleniti poln potencial UI in ga omogočiti pri reševanju problemov v resničnem svetu, tudi v nepredvidljivih scenarijih.
Pogosta vprašanja o referenčnem modelu MinePlanner in ocenjevanju uspešnosti UI:
V: Kaj je referenčni model MinePlanner?
O: Referenčni model MinePlanner je metoda, ki so jo razvili raziskovalci na Univerzi v Witwatersrandu v Južni Afriki za preizkušanje sposobnosti UI pri reševanju problemov z uporabo igre Minecraft.
V: Zakaj se Minecraft uporablja kot testno okolje za ocenjevanje uspešnosti UI?
O: Minecraft se uporablja, ker omogoča kompleksno in zapleteno okolje za reševanje problemov, podobno resničnim scenarijem. Raziskovalci verjamejo, da bi morali modeli UI premagati takšne kompleksne probleme.
V: Kako referenčni model MinePlanner ocenjuje modele UI?
O: Referenčni model vključuje 15 gradbenih problemov različnih težavnostnih stopenj. Modeli UI morajo slediti teh nalog, pri čemer uporabljajo ustvarjalno razmišljanje in več korakov za reševanje vsakega izziva.
V: Kako se razlikuje referenčni model MinePlanner od prejšnjih referenčnih modelov?
O: Prejšnji referenčni modeli so se osredotočali na vprašanja in probleme, ki so temeljili na podatkih za usposabljanje. Vendar pa referenčni model MinePlanner preseže to in testira zmožnost modelov UI pri obvladovanju nepoznanih scenarijev ter spodbuja kritično razmišljanje in prilagodljivost.
V: Zakaj so potrebni boljši referenčni modeli za ocenjevanje sposobnosti UI pri reševanju problemov?
O: Trenutni referenčni modeli se osredotočajo predvsem na ocenjevanje, kako dobro modeli UI odgovarjajo na vprašanja in rešujejo probleme na podlagi podatkov za usposabljanje, vendar pogosto ne preizkušajo njihove prilagodljivosti na nove informacije. Potrebni so boljši referenčni modeli, ki bodo ocenjevali kritično razmišljanje in inovacije pri modelih UI.
V: Kakšne izzive se srečujejo modeli UI pri reševanju problemov?
O: Nedavne študije so pokazale, da se modeli UI težko spopadajo s predmeti, ki zahtevajo obsežne izračune, kot so fizika in matematika, pa tudi s temami, ki vključujejo človeške vrednote, kot so pravo in moralnost. To poudarja potrebo po novih metodah testiranja ob nadaljnjem razvoju UI.
V: Kako referenčni model MinePlanner prispeva k odklepanju polnega potenciala UI?
O: S premikanjem meja testiranja UI in sprejemanjem novih pristopov, kot je referenčni model MinePlanner, raziskovalci si prizadevajo omogočiti UI reševanje resničnih svetovnih problemov v nepredvidljivih scenarijih, s čimer odklenejo njegov polni potencial.
Ključni pojmi:
1. UI: Umetna inteligenca.
2. Referenčni model: Standard ali točka referenča za ocenjevanje uspešnosti ali kakovosti.
3. Minecraft: Priljubljena videoigra, ki vključuje gradnjo in raziskovanje virtualnih svetov.
Sorodne povezave:
– Univerza v Witwatersrandu
– Uradna spletna stran igre Minecraft
– OpenAI
The source of the article is from the blog klikeri.rs