AI看70000小时《我的世界》视频，能达到一个什么水平？
以“钻石镐”（diamond pickaxe）为例，这个东西高级人类玩家要快速点击20分钟、约2.4万个动作才能制作完成。
而现在的AI，已然能够轻松hold住了。
哐哐找到各种材料，一步步进行各种合成：
这就是来自OpenAI号称最强的《我的世界》AI。
它还是世界第一个能够打造“钻石工具”的AI。
不仅如此，像打造“石镐”、“简易避难所”都不在话下：
当然，在《我的世界》里其它的常规操作，在它手里也游刃有余。
例如游泳、狩猎、支柱跳等等：
至于OpenAI为什么要让AI学会这些技巧，研究人员Bowen Baker表示：
很大程度上是因为我们在模拟人类上网时的行为。
正如我们刚才提到的，这个AI的“炼成之道”，就是看视频。
这些视频内容都是人类玩家发布在油管上，展示自己如何玩《我的世界》的。
然后在看完70000小时视频之后，这个AI就学会了如何执行游戏中的各种任务。
这种方式一般被称为模仿学习（imitation learning），就是训练神经网络通过观察人类行为来学习。
虽然此前也有众多相关研究，但仍有一些问题尚待解决。
“贴标签”就是其中之一。
传统方式就是在每一个动作上贴上标签：这么做会发生这件事、那么做会发生那件事。
但这种方式可想而知的后果，就是工作量太大了，导致可以用来训练的数据较少。
因此，OpenAI的研究人员便另辟蹊径，想出了不一样的研究思路——视频预训练（Video Pre-Training，VPT）：
这个方法的核心思路，就是训练另一个神经网络，专门来处理繁琐的“贴标签”的工作。
为此，研究人员先是找来一批玩家让他们先玩《我的世界》，当然，娱乐的同时也要记录下键盘、鼠标的点击次数。
如此一来，研究人员先是得到了2000小时带标记的一些数据。
在这基础上，他们便开始训练一个模型，来匹配键盘、鼠标动作和屏幕上的结果——
例如在什么情况下点下鼠标，会让游戏中的角色挥舞斧头。
把这个模型训练出来之后，就要引入70000小时没有标签的视频了；在它的加持下，庞大且可用的数据集就诞生了。
再接下来，就是回到之前模仿学习的思路，用这些新数据来训练AI。
虽说模仿学习可以说是强化学习的一个分支，但OpenAI的研究人员发现，VPT训出来的AI，能够完成单靠强化学习无法完成的任务。
比如制作木板并把它们变成一张桌子（大约需要970个连续动作）。
不仅如此，研究人员还发现，若是把模仿学习和强化学习做个结合，那么效果是最好的。
而由《我的世界》这次的研究拓展开来，OpenAI的研究人员还表示：
我们的AI还可以执行其它任务，例如鼠标浏览网站、预订航班或在线购物。
其实OpenAI这次研究的亮点，刨除VPT方法本身，其研究的两大要素——《我的世界》和视频，也成为人们热议的焦点。
《我的世界》这款游戏的一大特点就是开放性，玩家可以在这个虚拟世界里做出许多意想不到的杰作。
不同于以往强化学习训练AI的游戏环境，大多都是以“输赢”为结果而终止了，但往往AI后期训练出来的能力可能是超越这种“限制”的。
但《我的世界》就没有“输赢”之说了，AI可以在这里尽情的发挥。因此OpenAI研究人员表示：
《我的世界》是训练AI很好的试验田。
而这也赢得了NeurIPS的认可——英伟达MineDojo拿下了今年这个顶会的一个奖项。
至于这项研究第二个热议点“视频”，正如索尼执行董事Peter Stone所述：
视频是一种潜力巨大的培训资源。
但似乎OpenAI的研究人员还不满足此次的成果，他们认为，收集100万小时《我的世界》的视频，会让它们的AI变得更加出色。
当然，这项研究也引来不少网友们的围观，也有一些比较有意思的讨论：
人们想让AI有意识，但它们有意识之后才发觉，自己需要被迫看这么久的视频，有够累的。
论文地址：
https://openai.com/blog/vpt/
参考链接：
[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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