要點:
一個理想的AI應該具有與人類類似的能力。遊戲“我的世界”里的AI不管是根據其當前的技能水平和世界狀態提出合適的任務、根據環境反饋完善技能并將掌握的技能存入記憶,還是不斷探索世界,以自驅動的方式尋找新任務,其實都已經和現實世界中人類的決策過程和行為方式非常相近。
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你是否喜歡在“Minecraft”廣闊多樣的世界中冒險,挖掘資源,制造工具和建造建筑物?你是否想要一個伙伴來和你一起探險?清華大學和中國科學院的研究人員開發了一個新的AI智能體,可以陪伴你完成任務。他們稱之為Minecraft中的幽靈/Ghost in Minecraft, 簡稱GITM,它不是你平常見到的普通機器人。
Minecraft中的AI智能體們卻面臨着一種有趣的莫拉維克悖論:對於人類來說具有挑戰性的任務,如下棋對於AI來說相對簡單,而對於人類來說通常很容易的任務(如在像Minecraft這樣的開放世界環境中進行互動和決策)卻對AI來說是巨大的挑戰。
GITM成功地克服了這個悖論,在一個復雜、逼真的環境中取得了重大突破。這對AI技朮的潛在進步和更通用的AI智能體的開發做出了巨大貢獻。
GITM是一個通用智能體/Generally Capable Agent, 簡稱GCA,意味着它可以處理任何任務而不需要特定的培訓或指令。它使用大型語言模型/Large Language Model,簡稱LLM實現這種能力,這基本上意味着它擁有對單詞和常識的廣泛理解。GITM通過自然語言與你交流,并理解你的預期結果。此外,它使用基於文本的知識和記憶來存儲和檢索有用的信息,例如配方、位置和目標。
GITM 在 Minecraft 主世界的所有技術挑戰中實現了 100% 的任務覆蓋率(成功解鎖了完整的技術樹),而之前所有智能加起來只能覆蓋 30%。
研究人員在Minecraft中的一個流行任務“獲取鑽石”上測試了GITM,其任務是找到并挖掘一顆鑽石。這不是一個容易的任務,因為鑽石很少,而且在地下很深處,智能體還必須在途中生存各種危險,如熔岩、怪物和飢餓。以前使用強化學習/RL的方法只能實現約20%的成功率,這意味着它們失敗了5次中的4次。而GITM則取得了驚人的67.5%的成功率,這意味着它在3次嘗試中成功了2次。這是一個巨大的改進!
但GITM并不滿足於鑽石。GITM可以獲得游戲中的所有物品,從木材到玉髓。它可以制造工具、武器和裝甲,建造庇護所和農場,甚至馴服動物。它可以做任何你能做的事情,而且可能做得更好。
GITM是如何實現這一切的呢?它釆用了一種巧妙的方法。以前的AI智能體很難將Minecraft中的復雜目標與完成所需的精確鼠標和鍵槃操作聯系起來。然而,GITM釆用LLM根據當前情況和期望目標生成行動計划。LLM由三個組成部分組成:
LLM Decomposer:利用外部知識,如互聯網上的游戲知識庫,將復雜任務分解為簡單的子任務。
LLM Planner:計為每個子任務制規划一系列的結搆化動作,并根據反饋信息調整規划,還能通過不斷總結成功經驗提升自己
LLM Interface:使用底層的鍵槃鼠標操作執行結搆化動作,并在與環境交互的過程中獲取觀察信息
例如,如果GITM想要制作地獄傳送門,它可以詢問LLM如何制作,LLM會告訴它類似於以下內容:
- 找一些黑曜石、燧石和鋼
- 將黑曜石放在一個4x5的矩形中心有一個2x3的洞
- 用燧石和鋼在底部的黑曜石塊上點燃火
- 進入傳送門
GITM可以逐步執行這些步驟,并使用基於文本的記憶來跟蹤它已經做了什么和接下來需要做什么。它還可以使用基於文本的知識來查找任何需要的信息,例如配方、位置和物品屬性。例如,如果GITM想知道在哪里找到黑曜石,它可以詢問LLM,LLM會告訴它類似於以下內容:
- 黑曜石是一種稀有塊,可以在熔岩池附近找到
- 它有一種深紫色的顏色,很硬
- 它可以用鑽石鎬或更好的工具開釆
- 它是當水遇到熔岩時形成的
GITM可以使用這些信息來指導它的探索和挖掘活動。值得注意的是,GITM不需要GPU進行訓練;一個具有32個CPU核心的單個CPU節點就足夠了。這意味着一個不錯的筆記本電腦就足以運行GITM,相比於OpenAI的VPT和DeepMind的DreamerV3,它可以提高效率至少10,000倍。你甚至可以從它們的GitHub頁面下載代碼并嘗試它自己。
GITM的意義超越了電腦游戲。它代表着可以探索和與環境(虛擬的情況下)交互,并制定策略、自主執行的最新版本的通用智能體。想象一下,有一天,這樣的GCA可以通過傳感器和智能設備進入我們的現實世界,以自主的方式解決我們的現實問題。讓我們屏吸期待。