NVIDIAがMinecraftを制する自律AIを発表！

目次

1. 🚀 イントロダクション

   • 1.1. マインクラフトとは
   • 1.2. オートGBTとの比較
   • 1.3. Voyagerの目的

2. 🛠 Voyagerの構成要素

   • 2.1. 自己探索の自動カリキュラム
   • 2.2. スキルライブラリ
   • 2.3. イテレーティブなプロンプティングメカニズム

3. 💡 Voyagerの機能と仕組み

   • 3.1. 自己探索とスキル習得
   • 3.2. GPT-4との対話
   • 3.3. マインクラフト内でのVoyagerの動作

4. 📊 実験と結果

   • 4.1. Voyagerの能力評価
   • 4.2. Auto GBTとの比較
   • 4.3. Voyagerの限界と課題

5. 🌟 Voyagerの将来展望

   • 5.1. 視覚認識の向上
   • 5.2. コストと利用可能性
   • 5.3. AIの発展と課題

6. ❓ よくある質問

   • 6.1. Voyagerはどのように学習しますか？
   • 6.2. Voyagerのコストはどのくらいですか？
   • 6.3. Voyagerの将来の展望は？

イントロダクション

Nvidiaの研究者が最近リリースした「Voyager」と題された論文は、大規模な言語モデルを持つオープンエンドのエンボディエージェントについて詳細に記載しています。この画期的な論文では、Nvidiaの研究チームが、Minecraftの世界を探検し、多様なスキルを習得し、新しい発見をすることを使命とする、自律着陸エージェントを作成することに成功したプロセスを明らかにしています。ただし、重要な問いは、「なぜMinecraft向けのオートGBTが作成されたのか」です。導入部では、研究者たちは、オープンエンドの世界で継続的に探索し、計画し、新しいスキルを開発する一般的なエンボディエージェントを構築することは、AIコミュニティにとって大きな課題であると述べ、これらのエージェントがゲームやロボティクスなどのテキストを具現化することができても、それらは進化することができず、知識を蓄積し、転送することができるライフロングラーナーではないと述べています。

マインクラフトとは

Minecraftは、広大なプロシージャル生成された3D地形を探検し、ゲーム内の目標を達成するために必要な技術ツリーを解放するプレイヤーに要求されるゲームです。

オートGBTとの比較

オートGBTは、Minecraftで最高のパフォーマンスを発揮することを目指すモデルですが、Voyagerはより進化したバージョンであり、継続的な学習と探索を可能にします。

Voyagerの目的

Voyagerは、人間のプレイヤーと同様の能力を持ち、自律的に探索し、幅広いスキルを習得し、新しい発見を継続的に行うことを目指しています。

Voyagerの構成要素

Voyagerは、自己探索の自動カリキュラム、スキルライブラリ、そしてイテレーティブなプロンプティングメカニズムという3つの主要な構成要素から成り立っています。

自己探索の自動カリキュラム

自動カリキュラムは、Voyagerが継続的な学習を行うための目標や課題を生成し、それに基づいて行動を決定する重要な機能です。

スキルライブラリ

Voyagerは、成功裏に攻略した課題を解決するためのアクションプログラムを記憶し、将来の類似した状況で取り出すことができるスキルライブラリを構築します。

イテレーティブなプロンプティングメカニズム

Voyagerは、生成されたプログラムを実行し、Minecraftのシミュレーションから観測を取得し、フィードバックを組み込んでコードを改良し、自己検証モジュールがタスク完了を確認するまで、プロンプティングメカニズムを繰り返します。

Voyagerの機能と仕組み

Voyagerは、GPT-4との対話を通じて自己