Сейчас загружается
×
  • Главная страница » Procgen Benchmark: 16 уникальных окружений для обучения ИИ с высокими результатами
Без рубрики , , , ,

Procgen Benchmark: 16 уникальных окружений для обучения ИИ с высокими результатами

Procgen Benchmark: 16 уникальных окружений для обучения ИИ с высокими результатами

Procgen Benchmark: Новый взгляд на обучение с подкреплением

С гордостью представляем Procgen Benchmark — это не просто набор, это целая галактика из 16 процедурно сгенерированных окружений, которые удивительно просты в использовании и позволяют четко оценить, как быстро и эффективно агент с подкреплением овладевает основополагающими навыками.

Документация

Химическая формула окружений

  • CoinRun
  • StarPilot
  • CaveFlyer
  • Dodgeball
  • FruitBot
  • Chaser
  • Miner
  • Jumper
  • Leaper
  • Maze
  • BigFish
  • Heist
  • Climber
  • Plunder
  • Ninja
  • BossFight

Стартуем с Procgen

Погружение в мир окружений Procgen — это настоящее удовольствие, как для человека, так и для искусственного интеллекта. Сначала вам нужно установить пакет:

$ pip install procgen  # установка нового инструмента

Существует множество команд, которые могут упростить вашу задачу. Например, для простого взаимодействия с окружением:

$ python -m procgen.interactive --env-name starpilot

А вот и фрагмент для вашего ИИ-агента на Python:

import gym
env = gym.make('procgen:procgen-coinrun-v0')
obs = env.reset()
while True:
    obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
    env.render()
    if done:
        break

Исследования показали, что для успешного обобщения на новые уровни необходимо, чтобы агенты обучались на 500–1000 различных уровнях. Это свидетельствует о том, что традиционные бенчмарки в области обучения с подкреплением нуждаются в более разнообразном контенте. Procgen Benchmark стал основным инструментом для команды OpenAI, так как он, безусловно, ускорит прогресс в разработке более мощных алгоритмов.

Разнообразие окружений: Зачем это нужно?

Анализ показал, что агенты часто сталкиваются с переобучением на больших наборах данных; это также касается известных бенчмарков, таких как Arcade Learning Environment (ALE). Несмотря на разнообразие игр, уровень обобщения в ALE имеет свои ограничения. Вопрос остаётся открытым: действительно ли агенты обретают необходимые навыки, или просто запоминают конкретные пути?

CoinRun был создан, чтобы с этим справиться, используя процедурную генерацию для создания множества учебных и тестовых уровней. Он стал первым шагом к созданию нового волнующего контента в Procgen Benchmark.

Дизайн окружений

Все окружения Procgen были задуманы с учётом нескольких важных принципов:

  • Многообразие: Создание динамичных уровней при соблюдении основных ограничений ТЗ предоставляет агенциям сложные задачи по обобщению.
  • Скорость оценки: Все окружения настроены так, чтобы базовые агенты достигали заметных улучшений после 200 миллионов тактов, а эффективность окружений нацелена на работу с высокой скоростью — до тысяч шагов в секунду на одном ядре процессора.
  • Адаптивность: Каждый из уровней имеет две сложности: простую и сложную. Исследования сосредотачиваются на сложном уровне, тогда как простой идеально подходит для пользователей с ограниченными вычислительными возможностями.
  • Внимание к визуальному восприятию и контролю: Учитывая предыдущие исследования, окружения имитируют стили игр Atari и Gym Retro, где успех зависит от умений распознавать ключевые объекты и выполнять соответствующие моторные действия.

Оценка общего уровня понимания

Для изучения трудностей с обобщением в RL проведён ряд экспериментов с CoinRun и другими окружениями. Мы поняли, что агенты часто переобучаются на небольших наборах данных. Впервые мы заметили, что после определённого порога, эффективность обучения возрастает с увеличением объёма обучающего набора. Это открытие шокировало, учитывая, что в классическом обучении с учителем обычно наблюдается обратная связь. Мы предполагаем, что это связано с разнообразием уровней; чем больше набор, тем больше у агента возможностей для обобщения.

Эксперименты на фиксированном наборе

Анализ заключался в том, чтобы обучить агентов на фиксированном наборе уровней. Это позволило им адаптироваться, но одновременно создавало иллюзию прогресса. Когда же мы представили новый уровень без обыгрывания последовательности, агенты часто показывали отсутствие истинного обучения. Это подчеркивает основные недостатки использования фиксированных наборов и подчеркивает необходимость создания разнообразных условий для полноценного обучения.

Наступление на следующий уровень

Стремимся, чтобы выводы, полученные с помощью Procgen Benchmark, оказались полезными в более сложных конфигурациях. Мы призываем вас присоединиться к разработке новых, более разнообразных окружений — нуждаемся в новых талантах!

Благодарности

Мы благодарим всех, кто внес свой вклад в создание этого проекта: Marc Bellemare, Julian Togelius, Carles Gelada, Jacob Jackson, Alex Ray, Lilian Weng, Joshua Achiam и многих других за их ценные отзывы.

Отдельная благодарность команде OpenAI, включая Mira Murati, Brooke Chan, Justin Jay Wang и Greg Brockman, которые осуществили огромный вклад в поддержку и реализацию места.

Также хотим выразить признательность Kenney за предоставленные высококачественные игровые активы и CraftPix.net, GameArtGuppy и ansimuz за их удивительные фоны и графику. Лицензии на использование активов можно найти в документации.

Если вам интересны новые идеи в области ИИ, присоединяйтесь к нашему телеграм-каналу, где мы делимся полезными находками и обсуждаем горячие темы!
snimok-ekrana-2025-02-22-v-21.56.30 Procgen Benchmark: 16 уникальных окружений для обучения ИИ с высокими результатамиЗаключение от Дмитрия Попова, эксперта № 1 в России и СНГ по AI автоматизации бизнеса

Procgen Benchmark — это шаг вперед в мире обучения с подкреплением. Его процедурно сгенерированные окружения позволяют существенно улучшить обобщение и адаптивность агентов. Видеть, как агенты не просто запоминают конкретные уровни, а действительно учатся справляться с новыми задачами, впечатляет. Такой инструмент незаменим для тех, кто хочет вывести развитие ИИ на новый уровень.

Если вам, как и мне, интересно, как внедрить такие передовые технологии в ваш бизнес и достичь выдающихся результатов, приглашаю вас в наш Telegram-канал. Мы делимся практическими советами, новыми идеями и обсуждаем все, что нужно знать для успешной автоматизации бизнеса с помощью ИИ.

✨ Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и узнайте, как ИИ может преобразить ваш бизнес! 🚀

Вопросы и ответы по статье "Procgen Benchmark: Новый взгляд на обучение с подкреплением"

Вопрос: Что такое Procgen Benchmark?
Ответ: Procgen Benchmark — это набор из 16 процедурно сгенерированных окружений, предназначенных для оценки эффективности агентов с подкреплением в освоении основных навыков.

Вопрос: Как установить Procgen Benchmark?
Ответ: Для установки Procgen Benchmark нужно выполнить команду: pip install procgen.

Вопрос: Какие окружения включены в Procgen Benchmark?
Ответ: В Procgen Benchmark входят окружения, такие как CoinRun, StarPilot, CaveFlyer, Dodgeball и другие.

Вопрос: Как можно взаимодействовать с окружением Procgen StarPilot?
Ответ: Для взаимодействия с окружением StarPilot можно использовать команду: python -m procgen.interactive --env-name starpilot.

Вопрос: Каковы основные принципы дизайна окружений в Procgen Benchmark?
Ответ: Основные принципы включают многообразие уровней, скорость оценки, адаптивность (разные сложности) и внимание к визуальному восприятию и контролю.

Вопрос: Как Procgen Benchmark помогает в обучении агентов с подкреплением?
Ответ: Procgen Benchmark позволяет агентам обучаться на большом количестве разнообразных уровней, что улучшает их способность к обобщению и предотвращает переобучение.

Вопрос: Почему важно разнообразие окружений в обучении с подкреплением?
Ответ: Разнообразие окружений позволяет агентам лучше адаптироваться к новым условиям и повышает вероятность успешного обучения на не виденных ранее уровнях.

Вопрос: Какие выводы были сделаны в отношении обучения агентов на фиксированных наборах уровней?
Ответ: Агенты, обученные на фиксированных наборах уровней, часто демонстрируют иллюзию прогресса, и при наличии новых уровней могут показывать отсутствие настоящего обучения.

Вопрос: Как Procgen Benchmark влияет на развитие алгоритмов в области ИИ?
Ответ: Procgen Benchmark служит основным инструментом для улучшения и ускорения развития более мощных алгоритмов обучения с подкреплением.

Вопрос: Кому следует присоединиться к разработке новых окружений для Procgen Benchmark?
Ответ: Разработчики, исследователи и все заинтересованные в создании новых, более разнообразных окружений для обучения с подкреплением приглашаются присоединиться к разработке.

Вопрос: Где можно найти документацию и код окружений Procgen?
Ответ: Документацию можно найти по ссылке, а код окружений доступен на GitHub: Procgen на GitHub.

Related Poste

Вы могли пропустить