Verstoppertje met meerdere agents Multi-Agent Hide and Seek

We zagen agents steeds complexer gereedschapsgebruik ontdekken tijdens een simpel potje verstoppertje. Door te trainen in onze nieuwe gesimuleerde verstoppertjesomgeving ontwikkelen agents een reeks van zes verschillende strategieën en tegenstrategieën, waarvan we sommige niet eens voor mogelijk hielden in onze omgeving. De self-supervised, spontaan ontstane complexiteit in deze eenvoudige omgeving wijst er verder op dat co-adaptatie tussen meerdere agents ooit extreem complex en intelligent gedrag kan opleveren. Meer weten: https://openai.com/blog/emergent-tool-use/

We’ve observed agents discovering progressively more complex tool use while playing a simple game of hide-and-seek. Through training in our new simulated hide-and-seek environment, agents build a series of six distinct strategies and counterstrategies, some of which we did not know our environment supported. The self-supervised emergent complexity in this simple environment further suggests that multi-agent co-adaptation may one day produce extremely complex and intelligent behavior. Learn more: https://openai.com/blog/emergent-tool-use/