AI 使用 GPT-4 成為專家級的 Minecraft 玩家
科技媒體 TechCrunch 的 Devin Coldewey 報導
人工智慧研究人員建立了一個 Minecraft 機器人，該機器人可以在遊戲的開放世界中探索和擴充套件其能力-但與其他機器人不同的是，這個機器人基本上透過試錯和大量的 GPT-4 查詢編寫了自己的程式碼。這種名為 Voyager 的實驗性系統是“具身代理”的一個例子，即可以在模擬或實際環境中自由地和有目的地移動和行動的 AI。個人助手型別的人工智慧和聊天機器人不必實際處理任何事情，更不用導航複雜的世界來完成目標。但是未來可能會期望家庭機器人這樣做，因此人們正在進行大量研究，以瞭解它們可能如何做到這一點。 Minecraft 是測試此類事物的好地方，因為它非常（非常）近似於現實世界，具有簡單而直接的規則和物理特性，但同時又足夠複雜和開放，有很多可以完成或嘗試的事情。專門的模擬器也很棒，但它們有自己的局限性。 MineDojo 是圍繞 Minecraft 構建的模擬框架，因為您不能只是將隨機 AI 放在那裡，並期望它理解所有這些方塊和豬所做的事情。它的建立者（與 Voyager 團隊有很多重疊）製作了有關遊戲的 YouTube 影片，透過文章的文字、Wiki 文章和 r/minecraft 上的 Reddit 帖子等，使用者可以根據它們建立或微調 AI 模型。它還允許那些模型透過評估來評估它們是否做到了像建造羊駝周圍的籬笆或尋找並開採鑽石之類的事情。Voyager 在這些任務上表現出色，比最接近的模型 AutoGPT 表現更好。但是他們有相似的方法：使用 GPT-4 在進行操作時自己撰寫程式碼。通常，您只需在所有良好的 Minecraft 資料上訓練模型，希望它在太陽下山時找出如何與骷髏戰鬥。然而 Voyager 相對來說是比較天真的，當它遇到遊戲中的東西時，它與 GPT-4 進行了一個小小的內部對話，討論它應該做什麼以及如何做。指導下一個動作並將技能新增到堆疊中。例如，如果夜幕降臨，那些骷髏會出現。代理知道這個一般想法，但它問自己，當附近有怪物時，這個遊戲的好玩家會做什麼？好吧，GPT-4 說，如果您想安全地探索世界，您需要製作和配備一把劍，然後在避免被打的情況下用它擊打骷髏。那種做事情的一般感知進行了具體的目標轉化：收集石頭和木材，在工作臺上建造一把劍，裝備它，並與骷髏戰鬥。一旦完成了這些事情，它們就進入了一般的技能庫中，這樣以後，當任務是“深入洞穴尋找鐵礦石”時，它不必再次從頭學習戰鬥。它仍然使用 GPT，但是更便宜和更快的 GPT-3.5，告訴它與特定情況最相關的技能-因此它不會嘗試挖掘骷髏並對抗礦石。這與代理 AutoGPT 相似，當面對它尚不知道的介面時，必須教自己如何導航以實現目標。但是 Minecraft 比它解決更深入的環境困難得多，因此像 Voyager 這樣的專業代理做得更好。它發現了更多東西，學到了更多技能，並探索了比其他機器人更大的區域。有趣的是，也許並不令人驚訝，當涉及到生成有用的程式碼時，GPT-4 擊敗了 GPT-3.5（即 ChatGPT）。將前者替換為後者的測試使代理人在早期撞牆，甚至可能真的撞上，並失敗了是否升級。從與這兩種模型交流中可能並不明顯其中一種更聰明，但事實是您並不必特別聰明就能始終對話似乎很聰明（問我如何知道）。編碼則更加困難，GPT-4 在這方面有很大的更新。此研究的目的不是要淘汰 Minecraft 玩家，而是要找到方法，可以讓相對簡單的 AI 模型根據其“經驗”（缺乏更好的詞）自我改進。如果我們將有機器人在家中，醫院和辦公室幫助我們，他們將需要學習並應用這些教訓到未來的行動中。
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