Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет искусственному интеллекту самостоятельно создавать обучающие среды, значительно повышая его способность к освоению сложных навыков в открытых мирах.
В статье представлена DiCode — система, использующая большие языковые модели для генерации исполняемого кода среды, позволяющая агентам эффективно обучаться в таких мирах, как Craftax.
Построение искусственного интеллекта, способного к непрерывному обучению в сложных, открытых средах, остается сложной задачей из-за экспоненциального роста пространства возможных задач. В работе ‘Dreaming in Code for Curriculum Learning in Open-Ended Worlds’ предложен фреймворк ‘Dreaming in Code’ (DiCode), использующий генеративные модели для автоматического создания и модификации исполняемого кода окружения с целью формирования оптимальной учебной программы. Эксперименты в среде Craftax показали, что DiCode позволяет агентам осваивать сложные навыки и добиваться улучшения средней награды на 16% по сравнению с существующими методами, включая успешное выполнение задач боевых действий на поздних этапах игры. Не открывает ли этот подход принципиально новые возможности для управления процессом обучения и создания действительно адаптивных интеллектуальных систем?
Преодоление Сложности: Вызов Неограниченных Средах
Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением сталкиваются с существенными трудностями в сложных и неограниченных средах из-за так называемого «проклятия размерности». Суть проблемы заключается в том, что количество возможных состояний и действий экспоненциально возрастает с увеличением сложности среды. Это требует от агента огромного объема данных для эффективного обучения, что практически невозможно в реальных сценариях. В результате, агент не способен охватить все возможные ситуации и, следовательно, демонстрирует низкую производительность и неспособность к обобщению. По мере роста числа параметров, необходимых для описания среды, вычислительные ресурсы, необходимые для обучения, также растут, делая задачу невыполнимой даже для современных вычислительных систем.
Для успешной навигации в сложных и непредсказуемых средах требуется создание агентов, способных к адаптации и обобщению опыта. Исследования показывают, что традиционные алгоритмы часто сталкиваются с трудностями, когда ситуация отклоняется от заранее заданных сценариев. Способность к обобщению позволяет агенту применять полученные знания в новых, ранее не встречавшихся условиях, а адаптация — быстро реагировать на изменения и корректировать стратегию поведения. Таким образом, создание интеллектуальных систем, способных эффективно функционировать в динамичном окружении, напрямую зависит от их способности к гибкому обучению и переносу знаний, что открывает перспективы для развития более устойчивых и универсальных искусственных интеллектов.
Основа Обучения: Взаимодействие и Подкрепление
Алгоритмы обучения с подкреплением, такие как PPO-GTrXL, представляют собой итеративный процесс, в котором агент взаимодействует со средой, выполняя действия и получая обратную связь в виде вознаграждения или штрафа. Этот подход позволяет агенту исследовать различные стратегии поведения и постепенно оптимизировать их для максимизации кумулятивного вознаграждения. В отличие от обучения с учителем, агент не получает явных указаний о том, какое действие следует предпринять, а самостоятельно определяет оптимальную политику путем проб и ошибок. Процесс включает в себя выбор действия на основе текущего состояния среды, наблюдение за результатом этого действия и обновление стратегии агента на основе полученного вознаграждения. Алгоритмы, такие как PPO-GTrXL, используют различные методы для эффективного исследования пространства действий и избежания локальных оптимумов.
Алгоритмы обучения с подкреплением используют четко определенную функцию вознаграждения (Reward Function) для направления процесса обучения. Эта функция назначает числовое значение каждой выполненной операции агентом, отражающее степень приближения к желаемому результату. Положительные значения вознаграждения стимулируют повторение действий, приводящих к ним, в то время как отрицательные — наоборот. Эффективность обучения напрямую зависит от корректной разработки функции вознаграждения, которая должна точно отражать целевое поведение и избегать стимулирования нежелательных действий. Оптимизация функции вознаграждения является критически важным этапом при разработке агентов, использующих обучение с подкреплением.
Действия агента изменяют состояние окружающей среды в соответствии с функцией перехода (Transition Function). Эта функция определяет, как конкретное действие, предпринятое агентом в определенном состоянии среды, приводит к новому состоянию. В результате формируется динамический цикл обучения: агент выполняет действие, среда изменяется в соответствии с функцией перехода, агент получает обратную связь (награду) и корректирует свою стратегию на основе этого опыта. Постоянное взаимодействие агента со средой и модификация её состояния посредством функции перехода — ключевой элемент обучения с подкреплением, позволяющий агенту адаптироваться и оптимизировать своё поведение для достижения поставленных целей.
Усиление Устойчивости: Рандомизация Области
Доменная рандомизация является эффективным методом повышения способности агента к обобщению на невидимые ранее среды. Суть подхода заключается в систематическом изменении параметров окружающей среды в процессе обучения. Такой подход вынуждает агента изучать устойчивые признаки и стратегии, не зависящие от конкретных условий. Это позволяет агенту успешно функционировать в различных, ранее не встречавшихся ситуациях, повышая его адаптивность и надежность в широком спектре сред.
Систематическое варьирование параметров окружения в процессе обучения заставляет агента разрабатывать устойчивые признаки и стратегии, не зависящие от конкретных условий. Вместо оптимизации под фиксированную среду, агент обучается извлекать полезную информацию, инвариантную к изменениям, таким как текстуры, освещение, физические свойства объектов и даже геометрия мира. Такой подход позволяет агенту успешно адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся условиям, поскольку он не полагается на специфические детали тренировочной среды, а фокусируется на обобщенных закономерностях и принципах взаимодействия с миром.
В ходе экспериментов в среде Craftax, с использованием предложенного фреймворка Dreaming in Code (DiCode), применение доменной рандомизации позволило добиться улучшения среднего возврата на 16% по сравнению с лучшим базовым показателем. Средний возврат составил 48.33, в то время как у базового алгоритма он составлял 41.54. Данный результат демонстрирует эффективность предложенного подхода к обучению агентов, повышающего их устойчивость к изменениям в окружающей среде и улучшающего общую производительность.
Применение доменной рандомизации позволило добиться успеха в прохождении боевых задач на поздних этапах игры, где предыдущие методы оказывались неэффективными. В ходе тестирования зафиксирована ненулевая вероятность победы над Гномом-Воином (11%) и Гномом-Лукострелом (9%), что демонстрирует способность агента адаптироваться к сложным боевым ситуациям и эффективно использовать приобретенные навыки в условиях, отличных от тренировочных.
В ходе экспериментов с применением доменной рандомизации в среде Craftax, была достигнута более высокая успешность в создании сложных предметов. В частности, вероятность успешного создания алмазного меча увеличилась до 6%, по сравнению с 3% у базовой модели. Данное улучшение демонстрирует способность агента к обобщению и адаптации к различным условиям, что позволяет успешно выполнять задачи, требующие точного и последовательного выполнения действий для создания сложных предметов.
Исследование демонстрирует стремление к упрощению сложных систем посредством генерации исполняемого кода окружения. Такой подход, как представлено в работе, позволяет агентам осваивать навыки в открытых мирах, избегая необходимости ручной разработки уровней сложности. В этом контексте, слова Пауля Эрдеша приобретают особое значение: «Математика — это искусство упрощать». Подобно тому, как математик стремится к элегантности в доказательствах, данное исследование стремится к ясности в обучении агентов, избавляясь от избыточных сложностей и фокусируясь на генерации оптимальных условий для приобретения навыков. Авторы предлагают эффективный механизм для структурирования обучения, что позволяет агентам достигать лучших результатов в открытых мирах, таких как Craftax.
Куда же это всё ведёт?
Предложенный подход, использующий генерацию исполняемого кода для формирования учебной среды, обнажает фундаментальную истину: сложность не в алгоритмах, а в самом определении задачи. Попытки создать «универсальную» среду для обучения агентов обречены на провал, поскольку истинное обучение требует не столько адаптации к заранее заданным условиям, сколько способности к определению этих условий. Ключевой вопрос, требующий дальнейшего исследования, заключается в том, как научить систему не просто генерировать код, а генерировать интересные и продуктивные задачи для самой себя.
Очевидным ограничением текущего подхода является зависимость от предварительно обученных языковых моделей. Пока что, это скорее изящная уловка, чем реальное решение. Следующим шагом должно стать развитие систем, способных к автономному изучению базовых принципов физики и логики, чтобы генерировать учебные среды, не опираясь на человеческие предубеждения и артефакты. Иначе, мы просто усложним процесс переноса обучения, заменяя один набор ограничений другим.
В конечном итоге, успех подобных исследований будет зависеть не от количества сгенерированных строк кода, а от простоты и элегантности полученных решений. Помните: код должен быть очевиден, как гравитация. И тогда, возможно, мы создадим не просто умных агентов, а агентов, способных к истинному творчеству.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.08194.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- Временная запутанность: от хаоса к порядку
- Улучшение точности квантовых сенсоров: новый подход к подавлению шумов
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- ЭКГ-анализ будущего: От данных к цифровым биомаркерам
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
- Квантовые кольца: новые горизонты спиновых токов
2026-02-15 13:51