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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Game-Engine-Based Learning Environment Framework for Artificial General Intelligence

Toward Democratic AGI

verfasst von : Masayoshi Nakamura, Hiroshi Yamakawa

Erschienen in: Neural Information Processing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Artificial General Intelligence (AGI) refers to machine intelligence that can effectively conduct variety of human tasks. Therefore AGI research requires multivariate and realistic learning environments. In recent years, game engines capable of constructing highly realistic 3D virtual worlds have also become available at low cost. In accordance with these changes, we developed the “Life in Silico” (LIS) framework, which provides virtual agents with learning algorithms and their learning environments with game engine. This should in turn allow for easier and more flexible AGI research. Furthermore, non-experts will be able to play with the framework, which would enable them to research as their hobby. If AGI research becomes popular in this manner, we may see a sudden acceleration towards the “Democratization of AGI”.

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Literatur
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Zurück zum Zitat Mnih, V., Badia, A.P., Mirza, M., Graves, A., Lillicrap, T.P., Harley, T., Silver, D., Kavukcuoglu, K.: Asynchronous methods for deep reinforcement learning (2016). arXiv preprint arXiv:1602.01783 Mnih, V., Badia, A.P., Mirza, M., Graves, A., Lillicrap, T.P., Harley, T., Silver, D., Kavukcuoglu, K.: Asynchronous methods for deep reinforcement learning (2016). arXiv preprint arXiv:​1602.​01783
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Zurück zum Zitat Mnih, V., et al.: Humanlevel control through deep reinforcement learning. Nature 518(7540), 529–533 (2015)CrossRef Mnih, V., et al.: Humanlevel control through deep reinforcement learning. Nature 518(7540), 529–533 (2015)CrossRef
Metadaten
Titel
A Game-Engine-Based Learning Environment Framework for Artificial General Intelligence
verfasst von
Masayoshi Nakamura
Hiroshi Yamakawa
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46687-3_39