AI究竟還能完成什麼出乎人類意料的工作？最近，Nvidia公司的人工智能研究員把語言模型GPT-4引入到了沙盒遊戲《我的世界》中，試圖從中發掘出AI更複雜的能力。
5月25日，英偉達團隊與加州理工學院等諸多高校在内的研究者們釋出了Voyager，按照他們在論文中下的定義，Voyager是一個具有大型語言模型的開放式具象化智能體，被接入到自由度較高的電子遊戲《我的世界》中。
AI在遊戲中實作的各種操作
Voyager被賦予的任務是完成遊戲中存在的各種目标，包括了生存、戰鬥以及建造，并且随着遊戲時間和經驗的積累逐漸提高自己的技能。
在實驗中，Voyager并不能像人類一樣正常地感覺、操作遊戲，而是通過API直接讀取遊戲的各種資訊。假設在《我的世界》地圖上存在一條小河和一根釣魚竿，當Voyager識别到這兩個資訊後，GPT-4便會建議釣一些魚來獲得經驗。
而當系統生成了這個目标後，GPT-4就會自動生成實作目标所需要的代碼，以此讓角色完成相應的動作。
這個項目最創新的部分在于是用GPT-4來生成驅使遊戲人物行動的代碼，而AI的實作邏輯和人類一樣，第一次嘗試某個任務時難免會失敗，但它會收集錯誤資訊和遊戲回報，根據狀況調整代碼并最終完成任務。
随着遊戲時間變長，Voyager建立了一個自己的代碼庫，以便更快速地建造遊戲裡種類繁多的道具，這種行為也可以了解為AI正在累計自己的遊戲經驗。研究人員将Voyager的遊戲進度與其他人工智能代理做對比，結果發現Voyager獲得的物品數量是其他AI的三倍，探索的距離、建造物品的速度也遠勝其他對照組。
相同時間下，Voyager是最先做出鑽石劍的
之是以選擇《我的世界》作為測試GPT-4的試驗場，是因為這款遊戲自由度高且沒有過于明确的目标，AI如果想做到“玩得好”，那就需要進化出一些和人類玩家類似的能力，研究人員總結了幾個關鍵技能。
比如“根據其目前的技能水準和世界狀态提出适合的任務”——當身處沙漠時，AI會考慮先收集仙人掌而不是鐵礦。再比如“根據環境回報改進技能，并将掌握的技能儲存在記憶中”——作為敵人，僵屍與蜘蛛類似，那麼打僵屍總結的戰鬥經驗就可以用在蜘蛛上。
當然，教AI玩遊戲，最終試圖實作的目标還是在遊戲之外，研究人員表示通過這種方式訓練語言模型，将來或許可以使許多日常辦公任務自動化，或者根據使用者提出的需求來自動實作某些效果。
不過雖然前景美好，該項實驗依舊還停留在初期階段，想真正把讓你頭疼的工作交給AI，或許還要等待一段時間。
參考資料：https://voyager.minedojo.org/