Un avance impresionante el agente de IA Voyager de final abierto juega ‘Minecraft’ de forma autónoma

Un impresionante avance el agente de IA Voyager juega 'Minecraft' de forma autónoma con un final abierto

Para Jim Fan, científico sénior de IA de NVIDIA, el videojuego Minecraft sirvió como el “caldo primigenio perfecto” para su investigación sobre agentes de IA de código abierto.

En el último episodio del Podcast de IA, el presentador Noah Kravitz habló con Fan sobre el uso de grandes modelos de lenguaje para crear agentes de IA; específicamente, para crear Voyager, un bot de IA construido con Chat GPT-4 que puede jugar Minecraft de forma autónoma.

Los agentes de IA son modelos que “pueden tomar acciones de manera proactiva, percibir el mundo, ver las consecuencias de sus acciones y luego mejorar por sí mismos”, dijo Fan. Muchos agentes de IA actuales están programados para lograr objetivos específicos, como vencer un juego lo más rápido posible o responder una pregunta. Pueden trabajar de manera autónoma hacia una salida en particular, pero carecen de una agencia de toma de decisiones más amplia.

Fan se preguntó si era posible tener un “agente verdaderamente abierto que pueda ser instigado por lenguaje natural arbitrario para hacer cosas abiertas, incluso creativas”.

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Pero necesitaba un campo de juego flexible en el que probar esa posibilidad.

“Y por eso encontramos que Minecraft era casi un caldo primordial perfecto para que los agentes de código abierto surgieran, porque establece el entorno de una manera excelente”, dijo. Después de todo, Minecraft en su esencia no establece un objetivo clave específico para los jugadores más que sobrevivir y explorar libremente el mundo abierto.

Eso se convirtió en el trampolín para el proyecto de Fan, MineDojo, que eventualmente condujo a la creación del bot de IA Voyager.

“Voyager aprovecha el poder de Chat GPT-4 para escribir código en Javascript y ejecutarlo en el juego”, explicó Fan. “GPT-4 luego revisa la salida, y si hay un error de Javascript o algún comentario del entorno, GPT-4 se autorreflexiona e intenta depurar el código”.

El bot aprende de sus errores y almacena los programas implementados correctamente en una biblioteca de habilidades para uso futuro, lo que permite un “aprendizaje de por vida”.

En el juego, Voyager puede explorar de forma autónoma durante horas, adaptando sus decisiones según su entorno y desarrollando habilidades para combatir monstruos y encontrar comida cuando sea necesario.

“Vemos que todos estos comportamientos surgen de la configuración de Voyager, la biblioteca de habilidades y también del mecanismo de codificación”, explicó Fan. “No hemos preprogramado ninguno de estos comportamientos”.

Luego habló más en general sobre el surgimiento y la trayectoria de los modelos de lenguaje grandes. Él prevé aplicaciones sólidas en software, juegos y robótica, así como conversaciones cada vez más urgentes sobre la seguridad de la IA.

Fan anima a aquellos que quieran involucrarse y trabajar con modelos de lenguaje grandes a “simplemente hacer algo”, ya sea utilizando recursos en línea o experimentando con modelos de IA basados en CPU adecuados para principiantes.

El Podcast de IAJim Fan de NVIDIA profundiza en grandes modelos de lenguaje y su impacto en la industria – Ep. 204

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