AI究竟還能完成什麼出乎人類意料的工作？最近，Nvidia公司的人工智慧研究員把語言模型GPT-4引入到了沙盒遊戲《Minecraft》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內的研究者們發布了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《Minecraft》中。
AI在遊戲中實現的各種操作
Voyager被賦予的任務是完成遊戲中存在的各種目標，包括了生存、戰鬥以及建造，並且隨著遊戲時間和經驗的積累逐步提高自己的技能。
在實驗中，Voyager並不能像人類一樣正常地感知、操作遊戲，而是通過API直接讀取遊戲的各種資訊。假設在《Minecraft》地圖上存在一條小河和一根釣魚竿，當Voyager識別到這兩個資訊後，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標後，GPT-4就會自動生成實現目標所需要的代碼，以此讓角色完成相應的動作。
這個項目最創新的部分在於是用GPT-4來生成驅使遊戲人物行動的代碼，而AI的實現邏輯和人類一樣，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反饋，根據狀況調整代碼並最終完成任務。
隨著遊戲時間變長，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，這種行為也可以理解為AI正在累計自己的遊戲經驗。研究人員將Voyager的遊戲進度與其他人工智慧代理做對比，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
之所以選擇《Minecraft》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於明確的目標，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「根據其當前的技能水平和世界狀態提出適合的任務」——當身處沙漠時，AI會考慮先收集仙人掌而不是鐵礦。再比如「根據環境反饋改進技能，並將掌握的技能保存在記憶中」——作為敵人，殭屍與蜘蛛類似，那麼打殭屍總結的戰鬥經驗就可以用在蜘蛛上。
當然，教AI玩遊戲，最終試圖實現的目標還是在遊戲之外，研究人員表示通過這種方式訓練語言模型，將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現某些效果。
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。
