AlphaGo 们都应该玩玩《我的世界》

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08-30 19:36

Google 旗下的 AI 科技公司 Deepmind 现在遇到了一些难题。从 2017 年起,Deepmind 就在持续亏损,引发了人们对于 AI 前景的质疑。

尽管 Deepmind 创造了打败世界围棋冠军的 AlphaGo ,OpenAI 在《DOTA 2》里战胜顶级人类玩家,不过这些 AI 都只能进行单个任务的挑战,不可能让 AlphaGo 来打《DOTA 2》。

但 AI 要进入人们的真实生活,就要学会处理多任务的事情。这也是 AI 下一阶段的主要挑战之一。

因此,Facebook 和麻省理工学院合作了一个项目,要在《我的世界》(Minecraft)游戏中,开发一个可以处理多任务的 AI 系统。

《我的世界》是目前最畅销的视频游戏,全球累计售出 1.76 亿份,每天还有 9000 万人在线参加。这个 AI 将在《我的世界》作为玩家的助手存在,和游戏中的玩家进行互动,并根据要求执行一系列任务。

为什么《我的世界》能训练出「多面手 AI」?

首先,这个类似堆乐高一般的 3D 沙盒视频游戏,本身就具有「无限多样性」的特点,游戏中隐藏的创造力远非其他游戏能比。研究人员表示:

这些玩家制作物品的创意和数量令人震惊,包括地标、雕塑、寺庙、过山车甚至整个城市景观,他们每天都会在这些 3D 物理世界中进行新的探索、互动、交易和战斗。

同时,游戏的规则又是简单且可预测的。

所以对于初级 AI 训练来说,这是开发全能型 AI 的理想环境。在这个和玩家交互的过程中,AI 将会进化式地「成长」,并不断开发出新的技能。研究人员说道:

我们不需要它在单一的困难任务中有超人的表现,而是首先具备一种能力——完成人类指定的简单却多重的任务。

不过,这个过程对于 AI 最大的挑战性,就是去理解人类的对话。

玩家在游戏中进入虚拟世界、制作日常工具、收集自然资源、并构建超出想象的块状结构,这期间的交流,都和现实十分相近。当玩家求助 AI 助手时,这一切就都需要 AI 对语言进行解析。

即使是一个简单的请求,也需要 AI 有足够多的信息储备。麻省理工学院团队表示:

例如「建造 15 个区块高的塔楼,在顶上放一个大笑脸」,AI 助手需要了解塔楼是什么,15 是什么,如何建造塔楼,如何测量高度,并同时理解玩家的上下文含义,知道怎么构建「笑脸」,把「笑脸」放到塔楼顶部又意味着什么。

但 AI 在这期间,也会最大程度地学会理解人的自然语言,提高处理多任务的能力。

早在 2015 年,Facebook 就在 Messenger app 中推出过一个名为 M 的 AI 助理,不过据早期测试员表示,它在手机中 70% 都需要依赖人的帮助,再加上使用场景单一,这也限制了它在用户的要求中「成长」,这次和麻省理工学院合作,也为 Facebook 训练 AI 带来一个新的机会。

目前,新开发的 AI 助手正在《我的世界》中持续接受训练。

进展文档中,我们已经可以看到它能较为自然地回复玩家的询问,并在指令下搭建玩家要求的「圆圈」,同时,玩家也能随时给到 AI 补充意见。

研发人员希望它以后能成为全新的语音助手,在手机中更灵活地帮人们完成日常工作。

尽管「多面手 AI」的目标值得期待,但这个 AI 现在仍处于开发的早期阶段,未来还有待观望。

感兴趣的可以点击这里下载早期版本的 AI 助手体验,也可以在它的论文页面项目网站查看最新动向。

AlphaGo 们,或许也可以来尝试玩玩《我的世界》了。

图片来自:Minecraft

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