Исследователи Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) разработали TeamCraft – открытую платформу для обучения и оценки алгоритмов ИИ в сложных многозадачных средах. Основанная на механиках популярной игры Minecraft, платформа предназначена для тестирования взаимодействия агентов ИИ в командах.
TeamCraft предлагает возможность обучения и оценки на задачах, таких как строительство, фермерство, очистка территории и плавка материалов. Платформа поддерживает задания с использованием мультимодальных подсказок, что позволяет создавать более сложные сценарии взаимодействия. Каждый агент действует от первого лица, получая данные через RGB-камеру, что приближает восприятие ИИ к человеческому.
Взаимодействие ботов в различных задачах (UCLA)
Среди особенностей TeamCraft – поддержка как централизованных, так и децентрализованных стратегий управления, что позволяет исследовать различные подходы к координации в команде. Задачи включают 55 000 уникальных вариаций, отражающих разнообразие биомов, материалов и условий. Агенты могут выполнять роли с разными обязанностями, адаптируясь к динамической среде и принимая решения в реальном времени. Для выполнения задач агенты используют предопределённые действия, аналогичные тем, что выполняет игрок в Minecraft.
У ботов разделены обязанности на конкретной локации (UCLA)
Разработчики отметили важность масштабирования данных. Согласно результатам тестов, увеличение объёмов качественных обучающих данных улучшает способности агентов к выполнению сложных задач и взаимодействию в команде. Это открывает перспективы для создания более эффективных систем ИИ.
Платформа общедоступна на GitHub, что даёт возможность учёным использовать её для тестирования собственных алгоритмов. В будущем TeamCraft может стать тестовой площадкой для взаимодействия человека и ИИ, где в игровую среду будут включаться реальные игроки.