Nvidia NitroGen: Czy to początek AGI? Uniwersalny agent AI, który zagra w każdą grę
Nvidia NitroGen: Jak działa ten model AI do gier
Nvidia pokazała NitroGen. To model sztucznej inteligencji, który gra w gry wideo. Gra w każdą grę, którą mu pokażesz. To nie jest bot do jednej gry. To uniwersalny agent.
NitroGen uczy się z nagrań gameplay. Uczy się tak, jak ty uczysz się gry z poradników na YouTube.
Dlaczego NitroGen jest ważny? Nie jest szkolony na jednej grze. Tradycyjne modele AI uczą się w zamkniętym środowisku. Mają precyzyjne reguły. NitroGen działa inaczej. Obserwuje świat. Wyciąga wnioski.
Trening na 40,000 godzin gameplay z YouTube i Twitch
Zespół badawczy przeanalizował 40,000 godzin nagrań gameplay. To nagrania z ponad tysiąca różnych gier. Źródłem były YouTube i Twitch.
Nagrania zawierały nakładki kontrolerów. AI widziało, co dzieje się na ekranie. Widziało też, jakie przyciski gracz wciska.
To podejście ma znaczenie. NitroGen nie dostaje instrukcji „wciśnij A, żeby skoczyć”. Widzi, że postać zbliża się do przeszkody. Widzi, że pojawia się przycisk A. Widzi, że gracz go wciska. Uczy się związku między akcją na ekranie a reakcją gracza.
To czyni go uniwersalnym agentem. Rozumie kontekst. Nie wykonuje tylko zaprogramowanych sekwencji.
Techniczne szczegóły: Od GR00T do uniwersalnego agenta
NitroGen buduje na fundamencie Nvidia GR00T N1.5. Ten model pierwotnie powstał do robotyki. To pokazuje związek między AI do gier i robotyką.
Obie dziedziny wymagają od systemu rozumienia świata. Wymagają podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Wymagają adaptacji do nowych sytuacji.
Wyniki są dobre. W testach NitroGen osiągał do 52% lepsze wyniki w nieznanych grach niż modele trenowane od zera.
Wyobraź sobie: uczysz się grać w Counter-Strike. Potem bez dodatkowego treningu grasz w Fortnite. Radzisz sobie lepiej niż ktoś, kto dopiero zaczyna. To potrafi ten model.
Za projektem stoi zespół Nvidia z naukowcami z Stanford, Caltech i innych uniwersytetów. To nie jest przypadkowy eksperyment. To próba stworzenia czegoś więcej niż narzędzie do gier.
NitroGen to krok w kierunku systemów AI, które rozumieją świat w sposób bardziej ludzki. Uczą się przez obserwację. Uczą się przez doświadczenie.
Czy NitroGen to pierwszy krok Nvidii w kierunku sztucznej inteligencji ogólnej?
Pytasz, czy NitroGen od Nvidii to początek sztucznej inteligencji ogólnej. To pytanie przypomina pytanie, czy pierwszy samolot braci Wright był już Boeingiem 787. Odpowiedź brzmi: nie. Ale bez tamtego lotu nie byłoby dzisiejszych podróży międzykontynentalnych. NitroGen to podobny moment. To podstawowy krok, który zmienia zasady.
Co łączy gry komputerowe z rozwojem sztucznej inteligencji ogólnej?
Gry wideo to najlepsze miejsce do treningu dla sztucznej inteligencji. Dlaczego? Bo gry to uproszczone modele naszego świata. To zamknięte środowiska. Sztuczna inteligencja może tam eksperymentować bez ryzyka uszkodzenia prawdziwego laboratorium.
Pomyśl o tym w ten sposób:
- Zasady i cele: Każda gra ma jasne reguły i cel. Sztuczna inteligencja uczy się planowania i dążenia do celu.
- Fizyka: W grach działa uproszczona, ale konsekwentna fizyka. Postać skacze. Przedmioty spadają. To uczy sztuczną inteligencję podstawowych praw świata.
- Adaptacja: Nowi przeciwnicy, inne mapy, losowe zdarzenia. Gra zmusza sztuczną inteligencję do ciągłego dostosowywania się. Nie tylko do odtwarzania wyuczonych schematów.
Uczysz sztuczną inteligencję poruszania się w tysiącach różnych gier. Nie tworzysz bota do grania. Tworzysz system, który uczy się uczyć. To już jest przedsionek do prawdziwej inteligencji.
Jak uniwersalność NitroGen przekłada się na rzeczywiste zastosowania?
Uniwersalność NitroGen wykracza daleko poza wirtualne światy. Model nauczył się obsługi interfejsu w grze, obserwując ruchy gracza. Co stoi na przeszkodzie, by nauczył się obsługi dowolnego programu komputerowego? Albo skomplikowanego panelu sterowania w fabryce?
To jest sedno zmiany. Nvidia pokazała, że modele fundamentowe robotyki mogą działać jako uniwersalne agenty w różnych środowiskach wirtualnych. To pierwszy taki dowód na taką skalę. Nie musisz programować tysięcy botów do tysięcy różnych zadań. Możesz mieć jednego, który nauczy się ich wszystkich. Wystarczy, że będzie obserwował człowieka.
Implikacje dla robotyki: Czy gry to 'symulatory rzeczywistości'?
Tak. Gry to dobre symulatory rzeczywistości dla robotów. Robot uczy się nawigacji w skomplikowanym, trójwymiarowym świecie gry. Zdobywa umiejętności, które można przenieść do realnego świata. Chodzenie po nierównym terenie, omijanie przeszkód, manipulowanie przedmiotami – wszystko to można przećwiczyć w symulacji. Zanim drogi, fizyczny robot zrobi sobie krzywdę.
Projekt NitroGen pokazuje, że granica między wirtualnym treningiem a fizycznym działaniem staje się coraz cieńsza. Nvidia nie trzyma tej technologii tylko dla siebie. Zgodnie z duchem nauki, dane, wagi modelu, dokumentacja i kod są publicznie dostępne. To zaproszenie dla całej społeczności sztucznej inteligencji. Dali potężne narzędzie. Zobaczmy, co razem z nim zbudujemy. Tak przyspiesza się postęp.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Co to jest Nvidia NitroGen?
Nvidia NitroGen to uniwersalny agent AI. To model sztucznej inteligencji, który uczy się grać w gry wideo. Uczy się przez obserwację, tak jak człowiek.
Czy NitroGen to już AGI?
Nie. Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) to system, który potrafi zrozumieć każde zadanie intelektualne. Mógłby napisać powieść i zaprojektować most.
Jak NitroGen uczy się grać?
Klucz to uczenie imitacyjne na dużą skalę. Model analizuje tysiące godzin nagrań z rozgrywki. Uczy się rozpoznawać wzorce na ekranie i działania gracza.
Gdzie można zastosować NitroGen poza grami?
Gry to poligon doświadczalny. Zdolność uczenia się przez obserwację ma duży potencjał.
