一群科學家想訓練AI在《我的世界》中挖鑽石，但是他們失敗了

文/嚶肉衛星

誰能想到攻克了圍棋、《星際爭霸2》的AI會暫時栽在《我的世界》上呢？

眾所周知，近幾年人工智能接連戰勝了圍棋、《Dota2》、《星際爭霸2》等競技項目遊戲中最頂尖的職業選手。通過先進的硬件設備和龐大的數據庫資料，AI能在短時間內領悟複雜的遊戲規則，形成獨特的戰術體係並擊敗人類。

今年年中，作為AI、機器學習領域的頂級學術會議之一，NeurIPS 2019舉辦了一場以遊戲《我的世界》為主題的人工智能研發大賽，比賽內容很簡單——“設計一款能夠自己在《我的世界》中採集鑽石資源的AI”。

當AI已經能在復雜遊戲上戰勝人類的現在，這個任務似乎非常容易——《我的世界》操作並不復雜，就算是個從來沒有接觸過遊戲的普通人，只要接受幾個小時的教學，能夠很快的掌握基本技巧，並完成鑽石的開採。

但根據幾天前外媒BBC公佈的消息，在提交參賽的660份作品中，沒有一份能勝任這項任務。許多參賽者在任務進行到一半時遇到了巨大的挑戰：大部分AI能夠完成一些基礎、碎片式的工作，但它無法將這些零碎的工作完整地串聯起來。

參賽者提交的必須是程序源代碼

想要在《我的世界》中成功挖到鑽石，需要先從基礎的資源蒐集開始：包括蒐集木材，製造木鎬—使用木鎬開採石礦，並獲得石鎬—再使用石鎬開採更高級的鐵礦，同時通過爐子冶煉礦石，最終獲得鐵鎬。

只有鍛造出鐵鎬，才能挖出鑽石，但即使有了鐵鎬，也需要在龐大的礦脈中自己摸索，才能找到鑽石的所在地。

而AI的訓練過程和之前類似，需要根據提供的視頻資料自己學會如何採礦、冶煉裝備，研究人員並不從中乾預。

如果單獨把這些步驟拿出來，難度還尚可接受，但想讓AI理解不同操作間的邏輯關係，並連貫的完成每個環節的任務，對於參賽者來說始終是一個無法解決的難題。

除此之外，時間和數據的不足，也是導致AI失敗的原因之一。根據比賽規則，每位選手只能對AI調試4天，且使用官方數據集中提供的6000萬幀來自人類玩家的遊戲資料。

相比於Alpha GO或者Open AI動輒數個月的訓練時間和海量的人類對戰數據，這些參賽者用來培訓AI的資源可以說少得可憐。

但通過更少的計算資源來獲得更高效的結果，才是這次大賽的主辦方真正希望看到的。在採訪中，一名研究人員告訴BBC：“在AI領域投入大量的計算資源，或許並不是唯一正確的發展方式。”

他補充道：“過於龐大的計算和硬件需求，導致只有那些擁有龐大財力和技術的公司擁有研究人工智能的能力。”在報導中甚至舉了一個這麼個例子：體育競賽中的豪門擁有龐大的資金去招攬球員、購買裝備和場地，而一些無名球隊無法擁有這些條件，這就像目前的谷歌、Open AI和其他機構。

雖然最後所有AI均以失敗告終——這似乎印證了他們原本想駁斥的觀點，但擁有敢於打破固有規則的決心，總歸是件好事。

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