ニューラルネットワークがMinecraftを使ってマップ構築を学習

自分が知らない町の真ん中にいると想像してください。最初は周囲が見慣れない場所であっても、周囲を探索して、最終的には建物、道路、標識などが互いにどのように関係しているかという、環境の心の中の地図を作成することができます。脳内に空間地図を作成するこの能力は、人間のさらに高度な認知の基礎となっています。たとえば、言語は脳内の地図のような構造にコード化されていると理論化されています。

最先端の人工知能と ニューラルネットワーク 彼らには何も無いところから地図を作ることはできない。

「最先端のAIモデルでさえ、まだ本当に知的ではないという感覚があります」と、ヘリテージ医療研究所の研究者で計算生物学助教授のマット・トムソン氏は言う。「彼らは私たちのように問題を解決しません。証明されていない数学の結果を証明したり、 新しいアイデア。

「彼らは概念空間をナビゲートできず、 複雑な問題 人間の脳は、概念の空間を移動し、ナビゲートするようなものです。AI は、暗記に近いことをしています。つまり、入力を与えると、応答を返します。しかし、異なるアイデアを統合することはできません。」

トムソン研究室の新しい論文によると、ニューラルネットワークは予測コーディングと呼ばれるアルゴリズムを使用して空間マップを作成するように設計できるという。この論文は 出版された ジャーナルで ネイチャーマシンインテリジェンス 7月18日。

大学院生のジェームズ・ゴーネットが率いる2人は、木や川、洞窟などの複雑な要素を組み込んだゲーム「Minecraft」内の環境を構築した。彼らはプレイヤーがランダムにエリアを横断するビデオを録画し、そのビデオを使って予測コーディングアルゴリズムを備えたニューラルネットワークをトレーニングした。

ニューラル ネットワークは、Minecraft の世界内のオブジェクトが互いにどのように構成されているかを学習でき、空間内を移動しながらどのような環境が出現するかを「予測」できることを発見しました。

さらに、チームはニューラル ネットワークを「公開」し (コーディングで言うと「内部チェック」)、さまざまなオブジェクトの表現が互いに対して空間的に保存されていることを確認しました。つまり、ニューラル ネットワーク内に Minecraft 環境のマップが保存されていることを確認したのです。

ニューラル ネットワークは、GPS を使用する自動運転車など、人間の設計者によって提供された地図をナビゲートできますが、ニューラル ネットワークが独自の地図を作成できることが示されたのはこれが初めてです。情報を空間的に保存して整理するこの能力は、最終的にニューラル ネットワークを「よりスマート」にし、人間と同じように非常に複雑な問題を解決できるようにするのに役立つ可能性があります。

ゴルネット氏は、神経科学、機械学習、数学、統計、生物学を専門とするカリフォルニア工科大学の計算神経システム (CNS) 学部の学生です。

「CNSプログラムは、ジェームズに他のどこでもできないユニークな研究を行う場を与えてくれました」とトムソン氏は言う。「私たちは、生物にヒントを得たアプローチを採用しています。 機械学習 脳の特性をリバースエンジニアリングできる 人工ニューラルネットワークそして、今度は脳について学べることを期待しています。カリフォルニア工科大学には、この種の研究に対して非常に受容的なコミュニティがあります。」