다운코드 편집자는 Minecraft의 최신 인공 지능인 AIRIS(Autonomous Intelligent Enhanced Inference Symbols)에 대해 알아보도록 안내합니다. 미리 프로그래밍되어 있지는 않지만, 게임 내에서 지속적인 학습과 연습을 통해 게임 스킬을 마스터하고, 처음부터 마인크래프트의 세계를 탐험합니다. 이는 복잡한 가상 환경에서 인공 지능의 자율 학습 능력에 있어 획기적인 발전을 의미하며, 학습 과정과 응용 전망에 주목할 가치가 있습니다.
AIRIS의 초기 버전은 간단한 2D 그리드 세계 퍼즐 게임 환경에서 테스트되었습니다. 그러나 시스템을 테스트하려면 개발자는 보다 복잡하고 개방적인 3D 환경에서 시스템을 테스트해야 합니다. Minecraft는 이러한 설명에 완벽하게 부합합니다. 매우 인기 있는 게임이며 AI를 연결하는 데 필요한 모든 기술적 요구 사항을 갖추고 있습니다.
AIRIS는 환경에서 두 가지 유형의 입력과 수행할 수 있는 작업 목록을 가져와 작동합니다. 첫 번째 입력 유형은 에이전트의 블록 이름을 둘러싸는 5x5x53D 그리드입니다. 이것이 에이전트가 세상을 "보는" 방법입니다. 두 번째 입력 유형은 에이전트의 현재 세계 좌표입니다. 그러면 에이전트가 이동할 위치를 지정할 수 있는 옵션이 제공됩니다.
AIRIS는 "Free Roam" 모드로 시작하여 주변 세계를 탐험하려고 시도합니다. 포함된 시각화 도구를 사용하여 볼 수 있는 내부 지도를 구축하세요. 세상을 탐색하는 방법을 배우고, 나무, 산, 동굴 등과 같은 장애물을 만나면 이를 배우고 적응합니다.
AIRIS의 성공적인 사용 사례에는 소프트웨어의 자동화된 오류 및 스트레스 테스트가 포함될 수 있습니다. 예를 들어 AIRIS는 Fallout 4 전체에서 실행되어 NPC나 적과 상호 작용할 때 버그 보고서를 생성할 수 있다고 가정합니다. 품질 보증 테스터는 여전히 AI가 기록하는 내용을 확인해야 하지만, 개발 중에 지루하고 실망스러운 프로세스를 가속화할 것입니다.
AIRIS의 출현은 복잡하고 전방향적인 세계에서 인공지능이 자율적으로 학습할 수 있는 가상 세계를 향한 첫 걸음입니다. 이는 AI 매니아들 전체에게 흥미로울 것입니다.
AIRIS의 성공적인 적용은 게임 분야에만 국한되지 않고 소프트웨어 테스팅, 자동화 등의 분야에서 엄청난 잠재력을 갖고 있으며, 이는 인공지능 기술이 더 넓은 분야에 적용될 수 있다는 가능성을 시사합니다. Downcodes의 편집자는 AIRIS의 향후 발전을 기대하며 인공 지능 분야의 최신 개발에 계속해서 관심을 기울이고 있습니다.