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L'IA s'attaque à « Red Dead Redemption II » : une étude révolutionnaire

Dans cet article :

  • CRADLE AI s'attaque à des tâches complexes dans RDR2, démontrant le potentiel d'applications plus larges.
  • L’IA a du mal à gérer un contrôle précis et une conscience spatiale dans les scénarios de jeu.
  • Une étude fait progresser l’IA vers le contrôle informatique général, ouvrant la voie à l’AGI.

Au cours des derniers jours, une communauté de l'IA déjà enflammée s'est incendiée par des chercheurs venus de Chine et de Singapour qui ont opposé l'intelligence artificielle de pointe au difficile jeu vidéo Red Dead Redemption II (RDR2). L'étude, intitulée Towards General Computer Control: An Integration of OpenAI's GPT-4V with CRADLE Multi-modal Agent for Red Dead Redemption II as a Case Study, étudie la recherche d'« algorithmes de sélection de modèles » pour l'exploration de jeux multijoueurs du jeu vidéo, Red Dead Redemption II.

Comprendre le contrôle informatique général

Le contrôle informatique général (GCC) ouvre la voie à la formation de l'intelligence générale artificielle (AGI) où les systèmes d'IA prouvent leur capacité à gérer des tâches rapidement avec une compétence égale ainsi qu'une compréhension démontrée par les utilisateurs humains. Avec des systèmes de saisie informatique comprenant des données visuelles et auditives, l’IA joue un rôle de personne plus compétente en informatique. De plus, cette technique fournit à l’IA un moyen de se comporter de manière décisive dans des situations dynamiques, c’est-à-dire qu’elle teste la reproductibilité de l’IA au cours du processus d’apprentissage en reconnaissant et en réagissant correctement à diverses informations sans connaissance préalable de l’environnement dans lequel elle évolue.

RDR2, GM comme on l'appelle et connu pour son environnement riche et ses événements inattendus, est notre meilleur point de départ pour ce travail de recherche. Le jeu présente un système de gestion du personnel simulé avec un système de contrôle complexe et des composants d'interface utilisateur allant des dialogues interactifs aux invites ou conseils spéciaux dans le jeu pour gagner du temps et améliorer l'expérience de l'utilisateur, rendant ainsi crédible l'évaluation de l'IA.

Comportement et progrès dans les jeux IA

Le nœud de cette recherche est le framework CRADLE, qui est un prototype de système d'IA conçu de telle sorte qu'il ait non seulement un gameplay, mais qu'il gère ultérieurement différents types d'applications logicielles. CRADLE vise à familiariser l'IA avec le gameplay aléatoire grâce à la réalisation d'objectifs ; tout est basé sur des modèles d'apprentissage humains sans avoir la moindre idée des états internes ou des API.

Néanmoins, je ne m'attendais pas à ce que le développement se déroule sans accroc. Pour certaines tâches qui nécessitaient un traitement rapide de la conscience visuospatiale et des décisions en temps réel, l'IA était confrontée à des difficultés telles que des missions de combat compliquées et des cartes intérieures constituées de couloirs étroits interconnectés. Ces défis ont rendu évidente la démarcation entre le modèle mental du système d'IA et celui du moteur de jeu qui exigeait une précision fine dans la gestion de tâches jumelles telles que la similitude de la vision humaine et de la compréhension des objets du jeu.

Défis et implications futurs

Bien que tous les problèmes mentionnés aient été complètement synchronisés dans le gameplay, CRADLE a quand même réussi à terminer la partie histoire et, par conséquent, il doit être considéré comme un filigrane dans les jeux d'IA. Les résultats de l'étude ne mettent pas seulement en évidence la capacité de l'IA à mettre en œuvre ces simulations de tâches intensives, mais nous indiquent également les aspects sur lesquels on peut encore s'appuyer, en particulier les aspects liés au développement d'une bonne reconnaissance spatiale et d'un spectre visuel.

L’IA est persistante, à mesure qu’elle évolue, son utilisation s’ouvre à de nouveaux horizons, où le jeu est la première pomme de discorde parmi d’autres défis plus profonds. Les systèmes d’IA capables de comprendre et de réagir aux systèmes de plates-formes complexes deviennent des outils de progrès dans des domaines tels que la robotique et les systèmes stratégiques en temps réel. L’étude ci-dessous servira indéniablement de base à des recherches ultérieures visant à améliorer les fonctions de l’IA et brisera les limites de l’application du contrôle informatique général. Étudier et tenter de résoudre les limitations existantes et rendre les systèmes d’IA plus sensibles, réactifs et intelligents contribuera à créer une ressource d’IA qui pourrait être utilisée dans de vastes applications.

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