Нейронная сеть учится строить карты с помощью Minecraft

Представьте, что вы находитесь посреди неизвестного города. Не страшно, ведь даже если местность изначально незнакома, вы можете исследовать её и, в конечном итоге, создать у себя в голове ментальную карту: где находятся здания, улицы, знаки и так далее относительно друг друга. Эта способность строить пространственные карты в мозгу является основой для ещё более сложных видов познавательной деятельности у людей. Например, считается, что язык кодируется в мозге в виде картоподобной структуры.


Несмотря на все возможности передового искусственного интеллекта нейронных сетей, они не способны создавать карты с нуля.

Существует мнение, что даже самые современные модели искусственного интеллекта по-прежнему не являются запредельно продвинутыми. Они не решают задачи так, как мы и не могут доказывать недоказанные математические результаты или генерировать новые идеи.


— Мэтт Томсон, доцент кафедры вычислительной биологии и исследователь Heritage Medical Research Institute.

Недавнее исследование из лаборатории Томсона показывает, что нейронные сети могут быть спроектированы для создания пространственных карт с использованием алгоритма, называемого предиктивным кодированием. Статья была опубликована в журнале Nature Machine Intelligence 18 июля.

Вместе с аспирантом Джеймсом Горнетом они создали окружение в игре Minecraft, включая сложные элементы, такие как деревья, реки и пещеры. Ученые записали видео с действиями игрока, случайно перемещающегося по сгенерированной области, и использовали ролик для обучения нейронной сети на основе алгоритма предиктивного кодирования.

Так было обнаружено, что нейронная сеть способна узнавать, как объекты в мире Minecraft организованы относительно друг друга, и «предсказывать», какие элементы окружения будут возникать дальше при движении по пространству.

Более того, команда открыла исходный код нейронной сети и увидела, что представления о различных объектах хранятся пространственно относительно друг друга. Другими словами, они увидели карту окружения Minecraft, сохраненную внутри нейронной сети.

Нейронные сети могут ориентироваться по картам, предоставленным человеком, например, в случае автомобиля с системой GPS. Однако впервые нейронная сеть оказалась способна создавать свою собственную карту. Эта способность пространственно хранить и организовывать информацию может в конечном итоге помочь нейронным сетям становиться «умнее», позволяя им решать действительно сложные задачи, так же как это делают люди.

Подход, основанный на биологической аналогии, позволит исследователям лучше понять работу мозга и применить новое знание для улучшения искусственных нейронных сетей. В итоге это позволит найти новые способы решения сложных задач, которые ранее были недоступны для искусственного интеллекта.