Ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) разработали платформу TeamCraft, предназначенную для тренировки и оценки алгоритмов для агентов на основе искусственного интеллекта (ИИ), включая команды роботов. Этот новый стандарт был основан на популярной игре Minecraft.
В отличие от предыдущих тестовых сред, TeamCraft поддерживает многозадачные и многоагентные сценарии, что делает его уникальным инструментом для обучения ИИ в открытых мирах. Главной особенностью платформы является использование первого лица для восприятия окружающей среды, что позволяет агентам взаимодействовать и принимать решения, основываясь на визуальных данных, как это делает человек в игре.
TeamCraft предлагает четыре типа заданий: строительство, очистка, фермерство и плавление. Эти задачи требуют от агентов координации действий и использования различных инструментов для их выполнения. Исследователи использовали TeamCraft для оценки существующих моделей ИИ и выявили их слабые места, особенно в контексте взаимодействия агентов с окружающей средой.
Платформа также позволяет распределять роли между агентами, что дает возможность тренировать модели на выполнение задач с разными уровнями сложности. TeamCraft поддерживает гибкость в управлении агентами как централизованным, так и децентрализованным способом.
Кроме того, TeamCraft включает в себя 55 000 вариантов заданий, что позволяет исследователям тестировать ИИ в разнообразных условиях, имитируя реальные сценарии. Платформа также ставит акцент на минимизацию зависимости от идеально подготовленных данных, побуждая агентов к активному изучению окружающего мира.