Искусственный интеллект осваивает игры: новый подход к обучению на больших данных

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали масштабируемый метод обучения ИИ, позволяющий создавать универсальные игровые модели, способные эффективно играть в различные 3D-игры, используя только визуальные данные и действия игрока.

В разработанной среде для исследования причинно-следственных связей в обучении с учителем, увеличение глубины нейронной сети способствует более быстрому освоению причинно-правильного решения, при этом нелинейные сети, обученные методом стохастического градиентного спуска, приближаются к корректному решению, в отличие от линейных сетей, которые демонстрируют отсутствие прогресса даже при случайной инициализации параметров, несмотря на существование оптимальной линейной политики, что подчеркивает важность нелинейности для выявления истинных причинно-следственных связей.

Масштабирование обучения с подражанием позволяет улучшить причинно-следственные рассуждения ИИ и создать единую модель для игры в широкий спектр 3D-игр.

Несмотря на успехи в области обучения с подкреплением, создание универсальных игровых агентов, способных к обобщению и причинно-следственному мышлению, остается сложной задачей. В работе «Scaling Behavior Cloning Improves Causal Reasoning: An Open Model for Real-Time Video Game Playing» представлен масштабируемый подход, основанный на клонировании поведения, для обучения единой модели искусственного интеллекта, способной играть в разнообразные 3D-игры, используя только необработанные визуальные данные и действия игрока. Показано, что увеличение масштаба модели и объема данных не только улучшает игровые показатели, но и способствует развитию более причинно-следственного понимания игровых ситуаций. Возможно ли дальнейшее расширение данного подхода для создания действительно автономных агентов, способных к обучению и адаптации в сложных, динамичных средах?

Преодолевая Разрыв: Управление ИИ в Сложных Средах

Традиционные алгоритмы управления зачастую оказываются неэффективными в сложных трехмерных игровых средах. Проблема заключается в огромном количестве параметров, описывающих состояние игры — положение объектов, действия персонажей, и множество других факторов. Это создает пространство состояний невероятной размерности, в котором поиск оптимальной стратегии становится вычислительно непосильной задачей. Алгоритмы, успешно применяемые в простых задачах, сталкиваются с трудностями при обработке столь большого объема информации и не способны адекватно реагировать на тонкие изменения в игровой обстановке. В результате, искусственный интеллект, основанный на этих подходах, демонстрирует ограниченные возможности и не способен конкурировать с человеческим игроком, обладающим интуитивным пониманием и способностью к адаптации.

Подходы машинного обучения с учителем, такие как клонирование поведения, представляют собой многообещающий путь к созданию интеллектуальных агентов, однако они подвержены проблемам, связанным с расхождением распределений и ложными корреляциями. Суть заключается в том, что модель, обученная на данных, собранных человеком, может демонстрировать высокую точность в тех ситуациях, которые были представлены в обучающем наборе, но быстро теряет эффективность при столкновении с незнакомыми состояниями или сценариями. Это происходит из-за того, что модель запоминает не общие принципы управления, а конкретные действия, предпринятые человеком в определённых обстоятельствах, и не способна обобщить полученные знания на новые ситуации. В результате, даже незначительные отклонения от распределения обучающих данных могут приводить к серьёзным ошибкам и нестабильному поведению агента, что ограничивает возможности применения данного подхода в сложных и динамичных средах.

В связи со сложностями, возникающими при обучении искусственного интеллекта в реалистичных трехмерных средах, разработка новых методов передачи знаний от человеческой игры к агентам ИИ становится критически важной. Традиционные подходы часто терпят неудачу из-за огромного количества параметров и тонкостей игровых ситуаций, а простые методы копирования действий человека оказываются уязвимыми к изменениям в игровом процессе. Поэтому, исследователи активно ищут инновационные решения, такие как обучение с подкреплением, комбинируемое с имитационным обучением, и использование генеративных моделей для создания более устойчивых и адаптивных агентов. Успешная передача знаний позволит создать ИИ, способный не просто повторять действия человека, но и понимать принципы игры, эффективно адаптироваться к новым ситуациям и демонстрировать творческий подход.

Сравнительный анализ предпочтений пользователей показал, что более крупные модели демонстрируют более человекоподобное поведение и эффективнее достигают контрольных точек в игре, а также превосходят меньшие модели в следовании инструкциям, например, в нажатии на красную кнопку, что подтверждается более высоким процентом успешного прохождения лабиринта.

Pixels2Play: Мультимодальная Модель для Управления Игрой

Pixels2Play представляет собой мультимодальную модель управления, расширяющую возможности больших языковых моделей (LLM) для управления в реальном времени в трехмерных средах. В отличие от традиционных моделей, ориентированных на обработку текста, Pixels2Play способен воспринимать визуальную информацию и преобразовывать её в последовательность действий. Это достигается за счет интеграции LLM с механизмами обработки визуальных данных, что позволяет модели не только понимать инструкции, но и адаптироваться к динамическим изменениям в игровой среде, обеспечивая более гибкое и естественное управление.

В Pixels2Play используется авторегрессионный декодер действий, который предсказывает последовательности действий на основе единственного латентного токена действия. Этот подход позволяет модели планировать действия на длительные горизонты, поскольку каждое предсказанное действие становится входным сигналом для предсказания следующего. Декодер генерирует последовательность действий, используя предыдущие предсказанные действия и латентный токен, что позволяет учитывать контекст и планировать сложные стратегии поведения в динамичной 3D-среде. Авторегрессионная природа декодера обеспечивает когерентность и последовательность действий, необходимые для успешного управления игровым процессом.

Архитектура Pixels2Play обеспечивает непосредственную обработку визуальных данных в качестве входных параметров для формирования управляющих действий. Это достигается за счет интеграции визуального восприятия непосредственно в процесс принятия решений, что позволяет модели сопоставлять изображения из игрового окружения с соответствующими действиями, необходимыми для достижения поставленной цели. В отличие от традиционных подходов, требующих промежуточной обработки визуальной информации, Pixels2Play оперирует непосредственно с пикселями, что обеспечивает более быструю и эффективную реакцию на изменения в игровой среде и, как следствие, улучшает качество управления.

Архитектура P2P использует последовательность декодер-только трансформеров для обработки текстовых и визуальных данных, предсказывая действия через токен прогноза <span class="katex-eq" data-katex-display="false">a_{in}</span>, который затем расширяется и семплируется меньшим трансформером, при этом маска внимания предотвращает доступ токена прогноза к фактическим действиям в текущий момент времени для стабилизации обучения. — Архитектура P2P использует последовательность декодер-только трансформеров для обработки текстовых и визуальных данных, предсказывая действия через токен прогноза $a_{in}$ , который затем расширяется и семплируется меньшим трансформером, при этом маска внимания предотвращает доступ токена прогноза к фактическим действиям в текущий момент времени для стабилизации обучения.

Масштабирование Данных и Производительности

Экспериментальные данные Pixels2Play демонстрируют предсказуемую зависимость производительности от размера модели и объема обучающего набора данных, что подтверждает применимость наблюдаемых закономерностей масштабирования (Scaling Laws). Увеличение количества параметров модели и объема данных приводит к закономерному снижению ошибки на тестовом наборе, что позволяет прогнозировать производительность при различных конфигурациях. Наблюдаемая зависимость позволяет оптимизировать ресурсы и планировать масштабирование для достижения целевых показателей производительности в задачах генерации игрового контента.

В ходе экспериментов с моделью размером 1.2 миллиарда параметров было установлено, что зависимость между тестовой ошибкой и объемом обучающей выборки описывается степенной функцией. Полученный показатель степени (scaling exponent) составил 0.2336. Это означает, что при увеличении размера обучающей выборки, тестовая ошибка уменьшается по закону $Error \propto DatasetSize^{-0.2336}$ . Данный результат подтверждает применимость Scaling Laws к данной архитектуре и указывает на предсказуемое поведение модели при масштабировании данных.

Методы расширения данных (Data Augmentation) играли ключевую роль в увеличении размера обучающей выборки для игровой среды и повышении устойчивости модели к ранее не встречавшимся игровым состояниям. Применялись различные техники, включая случайные преобразования изображения (повороты, масштабирование, изменение яркости) и добавление шума, что позволило искусственно увеличить разнообразие данных и улучшить обобщающую способность модели. Данные методы позволили значительно снизить зависимость модели от конкретных игровых сценариев и повысить её производительность при столкновении с новыми, непредсказуемыми ситуациями в процессе обучения и эксплуатации.

Для значительного увеличения разнообразия данных обучающей выборки использовалась модель обратной динамики. Данная модель анализировала неразмеченные кадры игрового процесса и генерировала псевдо-метки, определяющие действия игрока и соответствующие изменения состояния игры. Этот подход позволил эффективно использовать большой объем неразмеченных данных, существенно расширив набор доступных примеров и повысив устойчивость модели к новым, ранее не встречавшимся ситуациям в игре. Генерация псевдо-меток осуществлялась на основе анализа визуальных признаков и динамики игрового процесса, что позволило создать более репрезентативную обучающую выборку.

Распределение игр в неразмеченной выборке демонстрирует разнообразие игровых сценариев.

Оценка Качества Игры и Перспективы Развития

Оценка предпочтений людей показала, что Pixels2Play генерирует игровой процесс, демонстрирующий высокую соревновательность и зачастую превосходящий по качеству стратегии, используемые базовыми агентами. В ходе исследований игроки стабильно отдавали предпочтение играм, управляемым Pixels2Play, отмечая более осмысленные и сложные решения. Этот результат подчеркивает способность модели не просто имитировать поведение игрока, но и создавать действительно конкурентоспособную и увлекательную игру, что открывает перспективы для разработки более продвинутых и реалистичных игровых ИИ.

Исследование производилось с использованием игровой среды Godot, что позволило автоматизировать и значительно усилить строгость оценки эффективности модели в разнообразных ситуациях. Автоматизированная система тестирования позволила провести тысячи игровых сессий с различными настройками и параметрами, обеспечивая статистически значимые результаты. Благодаря этому, стало возможным точно измерить способность модели адаптироваться к меняющимся условиям, принимать стратегические решения и эффективно взаимодействовать с игровым миром. Внедрение автоматизированных метрик позволило объективно оценить качество игрового процесса, генерируемого моделью, и выявить области для дальнейшей оптимизации и улучшения.

Исследование выявило чёткую взаимосвязь между размером модели и объёмом обучающего набора данных, с одной стороны, и уровнем понимания причинно-следственных связей в игровом процессе — с другой. Более крупные модели, обученные на более обширных данных, демонстрируют значительно более высокие показатели причинности. Это указывает на то, что такие модели не просто запоминают игровые ситуации, но и способны выявлять и использовать фундаментальные причинно-следственные связи, определяющие динамику игры. Повышение показателей причинности свидетельствует о способности агента к более осмысленному и адаптивному поведению, что является ключевым фактором для создания реалистичного и увлекательного игрового опыта.

Данная работа открывает новые перспективы в области разработки универсального искусственного интеллекта для управления и контроля, выходя за рамки исключительно игровых приложений. Исследование демонстрирует потенциал создания систем, способных к адаптивному поведению и принятию решений в сложных, динамичных средах, что может найти применение в робототехнике, автономных транспортных средствах и других областях, требующих интеллектуального управления. Кроме того, успешная генерация убедительного и конкурентоспособного игрового поведения указывает на возможность создания более захватывающих и реалистичных игровых миров, где искусственные агенты не просто выполняют запрограммированные действия, а проявляют признаки осмысленного поведения и взаимодействия, значительно повышая уровень погружения и вовлеченности игрока.

Аннотированный набор данных содержит разнообразные игры, распределение которых отражает широту охвата различных игровых сценариев.

Исследование демонстрирует, что масштабирование обучения с подражанием позволяет создавать универсальные игровые ИИ, способные эффективно действовать в различных 3D-играх. Этот подход, опираясь на большие объемы данных и увеличение размера модели, позволяет не просто имитировать действия, но и формировать понимание причинно-следственных связей в игровом окружении. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Все сложные вещи, как правило, возникают из простых, и я стремлюсь к этой простоте в своих проектах». Эта простота проявляется в элегантности алгоритмов, способных к обобщению и адаптации, что особенно важно при решении задач, связанных с причинностью и масштабируемостью, как показано в данной работе.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя масштабируемость обучения с учителем для игрового искусственного интеллекта, лишь подчеркивает фундаментальную проблему: корреляция не подразумевает причинно-следственную связь. Успех в разнообразных игровых средах, достигнутый благодаря увеличению масштаба модели и данных, не отменяет необходимости в алгоритмах, способных к истинному пониманию причинности. Иначе говоря, модель может играть, но не понимать игру.

Будущие исследования неизбежно столкнутся с задачей отделения случайных успехов от подлинного знания. Достаточно ли дальнейшего увеличения масштаба данных и моделей? Или же требуется принципиально иной подход, возможно, интегрирующий элементы обучения с подкреплением или символического искусственного интеллекта? Важно помнить, что элегантность алгоритма заключается не в его способности обходить ограничения, а в его внутренней непротиворечивости.

Очевидно, что текущая парадигма, фокусирующаяся на статистической закономерности, достигнет своего предела. Следующим шагом, вероятно, станет поиск методов, позволяющих моделировать причинные связи, а не просто прогнозировать действия. В конечном итоге, истинный прогресс в области искусственного интеллекта будет измеряться не количеством выигранных игр, а способностью к абстрактному мышлению и решению новых, непредвзятых задач.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04575.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-09 20:00

🚀 Квантовые новости