AI看了70000小時《我的世界》視頻學會人類高級技巧，網友：它好痛苦
還打算給它看100萬小時視頻
金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
AI看70000小時《我的世界》視頻，能達到一個什么水平？
以“鉆石鎬”（diamond pickaxe）為例，這個東西高級人類玩家要快速點擊20分鐘、約2.4萬個動作才能制作完成。
而現在的AI，已然能夠輕松hold住了。
哐哐找到各種材料，一步步進行各種合成：
這就是來自OpenAI號稱最強的《我的世界》AI。
它還是世界第一個能夠打造“鉆石工具”的AI。
不僅如此，像打造“石鎬”、“簡易避難所”都不在話下：
當然，在《我的世界》里其它的常規操作，在它手里也游刃有余。
例如游泳、狩獵、支柱跳等等：
至于OpenAI為什么要讓AI學會這些技巧，研究人員Bowen Baker表示：
很大程度上是因為我們在模擬人類上網時的行為。
如何煉成的？
正如我們剛才提到的，這個AI的“煉成之道”，就是看視頻。
這些視頻內容都是人類玩家發布在油管上，展示自己如何玩《我的世界》的。
然后在看完70000小時視頻之后，這個AI就學會了如何執行游戲中的各種任務。
這種方式一般被稱為模仿學習（imitation learning），就是訓練神經網絡通過觀察人類行為來學習。
雖然此前也有眾多相關研究，但仍有一些問題尚待解決。
“貼標簽”就是其中之一。
傳統方式就是在每一個動作上貼上標簽：這么做會發生這件事、那么做會發生那件事。
但這種方式可想而知的后果，就是工作量太大了，導致可以用來訓練的數據較少。
因此，OpenAI的研究人員便另辟蹊徑，想出了不一樣的研究思路——視頻預訓練（Video Pre-Training，VPT）：
這個方法的核心思路，就是訓練另一個神經網絡，專門來處理繁瑣的“貼標簽”的工作。
為此，研究人員先是找來一批玩家讓他們先玩《我的世界》，當然，娛樂的同時也要記錄下鍵盤、鼠標的點擊次數。
如此一來，研究人員先是得到了2000小時帶標記的一些數據。
在這基礎上，他們便開始訓練一個模型，來匹配鍵盤、鼠標動作和屏幕上的結果——
例如在什么情況下點下鼠標，會讓游戲中的角色揮舞斧頭。
把這個模型訓練出來之后，就要引入70000小時沒有標簽的視頻了；在它的加持下，龐大且可用的數據集就誕生了。
再接下來，就是回到之前模仿學習的思路，用這些新數據來訓練AI。
雖說模仿學習可以說是強化學習的一個分支，但OpenAI的研究人員發現，VPT訓出來的AI，能夠完成單靠強化學習無法完成的任務。
比如制作木板并把它們變成一張桌子（大約需要970個連續動作）。
不僅如此，研究人員還發現，若是把模仿學習和強化學習做個結合，那么效果是最好的。
而由《我的世界》這次的研究拓展開來，OpenAI的研究人員還表示：
我們的AI還可以執行其它任務，例如鼠標瀏覽網站、預訂航班或在線購物。
《我的世界》已經成為AI技術試驗田
其實OpenAI這次研究的亮點，刨除VPT方法本身，其研究的兩大要素——《我的世界》和視頻，也成為人們熱議的焦點。
《我的世界》這款游戲的一大特點就是開放性，玩家可以在這個虛擬世界里做出許多意想不到的杰作。
不同于以往強化學習訓練AI的游戲環境，大多都是以“輸贏”為結果而終止了，但往往AI后期訓練出來的能力可能是超越這種“限制”的。
但《我的世界》就沒有“輸贏”之說了，AI可以在這里盡情的發揮。因此OpenAI研究人員表示：
《我的世界》是訓練AI很好的試驗田。
而這也贏得了NeurIPS的認可——英偉達MineDojo拿下了今年這個頂會的一個獎項。
至于這項研究第二個熱議點“視頻”，正如索尼執行董事Peter Stone所述：
視頻是一種潛力巨大的培訓資源。
但似乎OpenAI的研究人員還不滿足此次的成果，他們認為，收集100萬小時《我的世界》的視頻，會讓它們的AI變得更加出色。
當然，這項研究也引來不少網友們的圍觀，也有一些比較有意思的討論：
人們想讓AI有意識，但它們有意識之后才發覺，自己需要被迫看這么久的視頻，有夠累的。
論文地址：
https://openai.com/blog/vpt/
參考鏈接：
[1]https://www.reddit.com/r/technology/comments/z58fmi/a_bot_that_watched_70000_hours_of_minecraft_could/
[2]https://www.youtube.com/watch?v=Z2FsxrRmDPQ
[3]https://www.youtube.com/watch?v=fJn9B64Znrk
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