CMU博士讓智能體在真實世界競技!GPT-4奪冠,但成功率只有一成
長期以來,我們一直有著在人工智能的發(fā)展下創(chuàng)建自主的智能代理的愿景。
人們希望這些代理能夠與環(huán)境進行智能的交互,并實現(xiàn)人類為其設(shè)定的目標(biāo)。
現(xiàn)有的強化學(xué)習(xí)(RL)框架在模擬的游戲或封閉的領(lǐng)域中取得了巨大的成功,但對于現(xiàn)實中復(fù)雜的物理環(huán)境卻束手無策。
而今的自然語言處理技術(shù)(NLP),為人類和大模型在數(shù)字世界中的智能交互提供了獨特的可擴展環(huán)境和學(xué)習(xí)優(yōu)勢。
例如,WebShop 是一個包含數(shù)百萬種產(chǎn)品的購物網(wǎng)站環(huán)境,代理需要在其中閱讀網(wǎng)頁、鍵入查詢和單擊按鈕,才能像人類一樣購物。
這樣的數(shù)字任務(wù)挑戰(zhàn)了智能的一般方面:包括視覺理解、閱讀理解和決策,并允許擴展到其他程序中使用更多的功能。
諸如此類「數(shù)字世界中的智能代理」,為人工智能的落地應(yīng)用設(shè)想了一個看起來還不錯的前景。
而就在7月26日,一個以華人為主團隊在X(原推特)上推出了測試智能代理在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)的實踐效果的Web環(huán)境:WebArena。
WebArena是什么?
WebArena是一個獨立的、自托管的 Web 環(huán)境。
開發(fā)者從電子商務(wù)、社交論壇、協(xié)作軟件開發(fā)和內(nèi)容管理這四類現(xiàn)實中的創(chuàng)建了獨立的網(wǎng)站,在功能和數(shù)據(jù)上模仿真實世界的內(nèi)容。
WebArena還將工具和知識資源嵌入為獨立的網(wǎng)站,以此讓智能代理有模擬人類解決問題的能力。
用戶可以對智能代理進行自然語言指令的基準(zhǔn)測試,實現(xiàn)與Web的具體交互。
在WebArena的環(huán)境基礎(chǔ)上,開發(fā)者發(fā)布了一組基準(zhǔn)任務(wù),重點是評估任務(wù)完成的功能正確性。
其設(shè)置基準(zhǔn)測試中的任務(wù)是多樣化的、長期的,并且旨在模擬人類在互聯(lián)網(wǎng)上經(jīng)常執(zhí)行的任務(wù)。
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Agent on Gitlab Gitlab上的代理
"Set up a new, empty repository with the name awesome_llm_reading" “設(shè)置名為 awesome_llm_reading 的新空存儲庫”
Agent on Shopping Website
"Tell me the status of my latest order and when will it arrive" “告訴我最新訂單的狀態(tài)以及何時到達”
一般來說,要完成路線導(dǎo)航任務(wù)需要智能代理具備復(fù)雜的長期規(guī)劃和推理為了達成任務(wù)目標(biāo),智能代理需要:
在維基百科上搜索位于匹茲堡的藝術(shù)博物館,并在地圖上確定每家博物館的位置,根據(jù)收集的信息進行優(yōu)化。
在完成路線規(guī)劃后,智能代理需要將結(jié)果更新到相關(guān)代碼倉庫的README文件中,以文本的形式添加規(guī)劃好的博物館游覽路線。
逼真且可重現(xiàn)的網(wǎng)頁環(huán)境
WebArena的目標(biāo)是創(chuàng)建一個逼真且可重現(xiàn)的網(wǎng)頁環(huán)境。
主要通過兩種方式:
首先,要讓環(huán)境獨立自主而不依賴實時網(wǎng)站來實現(xiàn)可重現(xiàn)性。
其次,構(gòu)建許多實際使用網(wǎng)站的開源庫,并從這些網(wǎng)站導(dǎo)入數(shù)據(jù)到我們的環(huán)境中來實現(xiàn)逼真性。
這種方式也幫助WebArena規(guī)避了技術(shù)挑戰(zhàn)。例如機器人需要通過驗證碼、內(nèi)容和配置的不可預(yù)測變化等,這些都會阻礙對不同智能代理在時間跨度上的公平比較。
評價
高度逼真的WebArena可交互環(huán)境為基準(zhǔn)測試的實現(xiàn)提供了條件。
與其他類似的模擬Web環(huán)境相比較,WebArena的基準(zhǔn)測試包含人們?nèi)粘?赡苡龅降母鞣N任務(wù)。
同時,WebArena還設(shè)計了評估指標(biāo)來檢查任務(wù)執(zhí)行的功能準(zhǔn)確性。
也因此,WebArena的基準(zhǔn)測試更貼近真實的環(huán)境,智能代理的任務(wù)實踐效果也更接近現(xiàn)實。
對在WebArena中運行的智能代理執(zhí)行任務(wù)的準(zhǔn)確性,有以下兩種評估方式:
第一種是測量執(zhí)行信息搜索任務(wù)的正確性。它將預(yù)測的答案與注釋的參考答案進行比較,有三種實現(xiàn)方式。
第二種方法是程序化地檢查執(zhí)行過程中的中間狀態(tài),檢查其是否具有意圖所指定的預(yù)期屬性。
整體而言,WebArena提供了一個功能完備、高度模擬現(xiàn)實的測試環(huán)境和評估體系。能夠衡量智能體執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的全面能力。
GPT-4智能體奪得冠軍
研究者創(chuàng)建了812個用英語編寫的目標(biāo)測試示例,和實現(xiàn)這些目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)交互。
每個任務(wù)都會使用驗證器進行注釋,以編程方式檢查任務(wù)是否真正按預(yù)期完成。
在這些任務(wù)中,表現(xiàn)最好的GPT-4 Agent實現(xiàn)了10.59%的有限端到端任務(wù)成功率。
才不到一成,顯然有足夠的改進空間。
WebArena的試驗這也預(yù)示著這樣一個未來:
隨著越來越多的API被整合到環(huán)境中,一個由極其多樣化和開放式的數(shù)字工具和任務(wù)組成的生態(tài)系統(tǒng)將出現(xiàn)。我們將會培養(yǎng)出更通用和有能力的自主智能代理。
這將為通用人工智能(AGI)的道路帶來新的方向。