최근 대부분의 인공지능(AI) 연구자들은 상황에 맞는 상호 작용의 미묘한 면을 포착할 수 있는 컴퓨터 코드를 작성하는 것이 불가능하다고 믿고 있습니다. 대신, 현대의 머신러닝(ML) 연구자들은 이러한 유형의 상호 작용에 대해 데이터로부터 학습하는 데 주력하고 있습니다. 우리는 이러한 학습 기반 접근 방식을 탐구하고 인간 지시를 이해하고 열린 조건에서 안전하게 행동할 수 있는 에이전트를 빠르게 구축하기 위해 비디오 게임 환경 내에서 연구 프레임워크를 만들었습니다. 오늘, 우리는 비디오 게임 인공지능을 구축하는 초기 단계를 보여주는 논문과 영상 모음을 게시했습니다. 이를 통해 우리는 인간의 모호한 개념을 이해할 수 있는 비디오 게임 AI를 구축하고, 따라서 사람들과 그들의 조건에 맞게 상호 작용할 수 있게 되었습니다.

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