Google 旗下的 AI 科技公司 Deepmind 現在遇到了一些難題。從 2017 年起，Deepmind 就在持續虧損，引發了人們對于 AI 前景的質疑。

盡管 Deepmind 創造了打敗世界圍棋冠軍的 AlphaGo ，OpenAI 在《DOTA 2》裡戰勝頂級人類玩家，不過這些 AI 都隻能進行單個任務的挑戰，不可能讓 AlphaGo 來打《DOTA 2》。

但 AI 要進入人們的真實生活，就要學會處理多任務的事情。這也是 AI 下一階段的主要挑戰之一。

因此，Facebook 和麻省理工學院合作了一個項目，要在《我的世界》（Minecraft）遊戲中，開發一個可以處理多任務的 AI 系統。

《我的世界》是目前最暢銷的視頻遊戲，全球累計售出 1.76 億份，每天還有 9000 萬人在線參加。這個 AI 将在《我的世界》作為玩家的助手存在，和遊戲中的玩家進行互動，并根據要求執行一系列任務。

為什麼《我的世界》能訓練出「多面手 AI」？

首先，這個類似堆樂高一般的 3D 沙盒視頻遊戲，本身就具有「無限多樣性」的特點，遊戲中隐藏的創造力遠非其他遊戲能比。研究人員表示：

這些玩家制作物品的創意和數量令人震驚，包括地标、雕塑、寺廟、過山車甚至整個城市景觀，他們每天都會在這些 3D 物理世界中進行新的探索、互動、交易和戰鬥。

同時，遊戲的規則又是簡單且可預測的。

所以對于初級 AI 訓練來說，這是開發全能型 AI 的理想環境。在這個和玩家交互的過程中，AI 将會進化式地「成長」，并不斷開發出新的技能。研究人員說道：

我們不需要它在單一的困難任務中有超人的表現，而是首先具備一種能力——完成人類指定的簡單卻多重的任務。

不過，這個過程對于 AI 最大的挑戰性，就是去理解人類的對話。

玩家在遊戲中進入虛拟世界、制作日常工具、收集自然資源、并構建超出想象的塊狀結構，這期間的交流，都和現實十分相近。當玩家求助 AI 助手時，這一切就都需要 AI 對語言進行解析。

即使是一個簡單的請求，也需要 AI 有足夠多的信息儲備。麻省理工學院團隊表示：

例如「建造 15 個區塊高的塔樓，在頂上放一個大笑臉」，AI 助手需要了解塔樓是什麼，15 是什麼，如何建造塔樓，如何測量高度，并同時理解玩家的上下文含義，知道怎麼構建「笑臉」，把「笑臉」放到塔樓頂部又意味着什麼。

但 AI 在這期間，也會最大程度地學會理解人的自然語言，提高處理多任務的能力。

早在 2015 年，Facebook 就在 Messenger app 中推出過一個名為 M 的 AI 助理，不過據早期測試員表示，它在手機中 70% 都需要依賴人的幫助，再加上使用場景單一，這也限制了它在用戶的要求中「成長」，這次和麻省理工學院合作，也為 Facebook 訓練 AI 帶來一個新的機會。

目前，新開發的 AI 助手正在《我的世界》中持續接受訓練。

在進展文檔中，我們已經可以看到它能較為自然地回複玩家的詢問，并在指令下搭建玩家要求的「圓圈」，同時，玩家也能随時給到 AI 補充意見。

研發人員希望它以後能成為全新的語音助手，在手機中更靈活地幫人們完成日常工作。

盡管「多面手 AI」的目标值得期待，但這個 AI 現在仍處于開發的早期階段，未來還有待觀望。

感興趣的可以點擊這裡下載早期版本的 AI 助手體驗，也可以在它的論文頁面或項目網站查看最新動向。

AlphaGo 們，或許也可以來嘗試玩玩《我的世界》了。

圖片來自：Minecraft

,

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!

查看全部