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Minecraft可能聽起來不像是一個支持高級人工智能研究的重要工具。畢竟，教一臺機(jī)器玩一個十多年前發(fā)布的沙盒游戲哪有如此重要？但基于OpenAI最近的努力，一個訓(xùn)練有素的Minecraft機(jī)器人與人工智能的進(jìn)步比大多數(shù)人可能意識到的更有關(guān)系。
OpenAI一直專注于造福人類的人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步。最近，該公司利用超過7萬小時的游戲視頻，成功地訓(xùn)練了一個機(jī)器人玩Minecraft。這一成就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了機(jī)器人玩游戲的范疇，它標(biāo)志著使用觀察和模仿的先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)向前邁出了一大步。
OpenAI的機(jī)器人是模仿學(xué)習(xí)（也稱為"監(jiān)督學(xué)習(xí)"）的一個優(yōu)秀范例。與強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同的是，學(xué)習(xí)代理在通過試驗和錯誤達(dá)到目標(biāo)后會得到獎勵，而模仿學(xué)習(xí)則是通過觀察人類完成特定任務(wù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這種情況下，OpenAI利用現(xiàn)有的游戲視頻和教程，教他們的機(jī)器人執(zhí)行復(fù)雜的游戲序列，這需要典型的玩家花大約24000個單獨的動作來實現(xiàn)。
模仿學(xué)習(xí)需要對視頻輸入進(jìn)行標(biāo)記，以提供動作和觀察結(jié)果的背景。不幸的是，這種方法可能是高度勞動密集型的，導(dǎo)致可用的數(shù)據(jù)集有限。這種可用數(shù)據(jù)集的短缺最終限制了代理人通過觀察學(xué)習(xí)的能力。
OpenAI的研究團(tuán)隊沒有通過廣泛的手工數(shù)據(jù)標(biāo)記工作，而是使用了一種特定的方法，即視頻預(yù)訓(xùn)練（VPT），以大大擴(kuò)展可用的標(biāo)記視頻的數(shù)量。研究人員最初捕獲了2000個小時的有注釋的Minecraft游戲，并使用它來訓(xùn)練一個代理將特定的行動與屏幕上的特定結(jié)果聯(lián)系起來。然后，所產(chǎn)生的模型被用來為網(wǎng)上現(xiàn)成的70000小時之前沒有標(biāo)簽的Minecraft內(nèi)容自動生成標(biāo)簽，為Minecraft機(jī)器人提供了一個更大的數(shù)據(jù)集來審查和模仿。
整個練習(xí)證明了可用視頻庫的潛在價值，如YouTube，作為人工智能訓(xùn)練資源。機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家可以利用現(xiàn)有的和適當(dāng)標(biāo)記的視頻來訓(xùn)練人工智能進(jìn)行特定的任務(wù)，從簡單的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航到幫助用戶滿足現(xiàn)實生活中的物理需求。
