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我訓(xùn)練了誰，誰又訓(xùn)練了我？
今年6月底，知名科技公司OpenAI發(fā)布了一篇論文，主要圍繞著一項(xiàng)名為 “視頻預(yù)訓(xùn)練”（VPT：Video PreTraining）的AI技術(shù)展開討論。
這項(xiàng)研究的成果相當(dāng)喜人，例如，在看了7萬多個(gè)小時(shí)《我的世界》視頻后，案例中的AI已經(jīng)成功學(xué)會(huì)了求生所需的大部分必備技能：游泳、狩獵、建房、下礦，甚至搜刮村莊。
盡管依然存在著一些人類難以理解的操作，但就結(jié)果來說，這已經(jīng)比許多同類AI表現(xiàn)得要好多了。

AI搜到東西后興奮地?cái)]起了天花板
當(dāng)然，相比起背后堆積如山的代碼與“逆動(dòng)力模型”等看了就讓人迷茫的技術(shù)詞匯，作為普通玩家的我們，更關(guān)心的可能還是這么一款高智能、饒有趣味的AI到底什么時(shí)候才能實(shí)裝進(jìn)游戲里。

“給俺也整一個(gè)”
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無須等待，AI走進(jìn)千萬家的場(chǎng)景就在當(dāng)下。
雖然OpenAI的模型目前僅提交給了專門負(fù)責(zé)研究《我的世界》AI的MineRL大賽，但就在他們論文發(fā)布的前后幾天，另一個(gè)功能類似的AI也同樣出現(xiàn)在了網(wǎng)上。更重要的是，研究團(tuán)隊(duì)直接將他們的代碼放在了Github上供所有人下載研究。

MineDojo的Github頁面
這個(gè)名叫MineDojo的項(xiàng)目由英偉達(dá)的工程師進(jìn)行開發(fā)，同樣是通過觀看網(wǎng)上的視頻資料進(jìn)行訓(xùn)練，但與OpenAI略有不同的是，他們的資料庫要龐大得多。
【AI已經(jīng)可以學(xué)會(huì)看主播視頻，來教自己打游戲了】MineDojo一共搜集了73萬個(gè)油管上的游戲視頻、7000多個(gè)維基網(wǎng)頁，甚至還有上百萬條和《我的世界》有關(guān)的Reddit評(píng)論。

“互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模”
這么做的目的，當(dāng)然在于幫助AI理解人類語境中“建造“”求生“等詞匯的意義，油管主們?cè)诮虒W(xué)視頻中聲情并茂地教導(dǎo)觀眾從哪里出發(fā)，到哪里尋找神廟，再到如何攻略末影龍——
對(duì)于AI來說，這就是上好的“網(wǎng)課” 。
支持這一行為的，是一個(gè)被稱為MineCLIP的學(xué)習(xí)算法。它可以幫助AI把主播的解說與視頻中展示的操作聯(lián)系起來，以此達(dá)到訓(xùn)練的目的；同樣的，訓(xùn)練好的AI也能理解玩家直接下達(dá)的任務(wù) 。
這是MineDojo最有趣的部分，工程師們準(zhǔn)備了3000個(gè)可以直接下達(dá)給AI的指令，一類是程序化任務(wù)，例如“生存3天”或“收集兩塊木頭”，這是可以用數(shù)字和名詞客觀衡量的任務(wù)；另一類是抽象化任務(wù)，例如“建造一座漂亮的海濱別墅” 。
AI可能很難理解“漂亮”“海濱”“別墅”到底是什么意思，不過通過視頻畫面的講解，再搜索玩家們相關(guān)評(píng)論的關(guān)鍵詞之后，大多數(shù)時(shí)刻AI都能有模有樣地完成目標(biāo) 。
在這些任務(wù)中，玩家可以給AI下令“把牛羊圈起來”“去沼澤里找雞”“盡可能地活久一點(diǎn)”，或者干脆讓它去搜刮一個(gè)海底神廟。因?yàn)槭褂昧嘶ヂ?lián)網(wǎng)上的常用語言，AI對(duì)某些人類特有的幽默感學(xué)得挺到位的。

下達(dá)”玩”的指令
和OpenAI的模型比起來，MineDojo的技術(shù)難度或許并沒有那么高，畢竟它直接接入了游戲端口，利用游戲內(nèi)的數(shù)據(jù)直接控制AI行動(dòng)要簡(jiǎn)單許多；而OpenAI則是從零開始建立了一個(gè)模仿人類的行動(dòng)模型，指令都是直接模擬人類的鍵鼠操作。