AI已经可以学会看主播视频，来教自己打游戏了 _ai

我训练了谁，谁又训练了我？
今年6月底，知名科技公司OpenAI发布了一篇论文，主要围绕着一项名为 “视频预训练”（VPT：Video PreTraining）的AI技术展开讨论。
这项研究的成果相当喜人，例如，在看了7万多个小时《我的世界》视频后，案例中的AI已经成功学会了求生所需的大部分必备技能：游泳、狩猎、建房、下矿，甚至搜刮村庄。
尽管依然存在着一些人类难以理解的操作，但就结果来说，这已经比许多同类AI表现得要好多了。

AI搜到东西后兴奋地撸起了天花板
当然，相比起背后堆积如山的代码与“逆动力模型”等看了就让人迷茫的技术词汇，作为普通玩家的我们，更关心的可能还是这么一款高智能、饶有趣味的AI到底什么时候才能实装进游戏里。

“给俺也整一个”
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无须等待，AI走进千万家的场景就在当下。
虽然OpenAI的模型目前仅提交给了专门负责研究《我的世界》AI的MineRL大赛，但就在他们论文发布的前后几天，另一个功能类似的AI也同样出现在了网上。更重要的是，研究团队直接将他们的代码放在了Github上供所有人下载研究。

MineDojo的Github页面
这个名叫MineDojo的项目由英伟达的工程师进行开发，同样是通过观看网上的视频资料进行训练，但与OpenAI略有不同的是，他们的资料库要庞大得多。
【AI已经可以学会看主播视频，来教自己打游戏了】MineDojo一共搜集了73万个油管上的游戏视频、7000多个维基网页，甚至还有上百万条和《我的世界》有关的Reddit评论。

“互联网规模”
这么做的目的，当然在于帮助AI理解人类语境中“建造“”求生“等词汇的意义，油管主们在教学视频中声情并茂地教导观众从哪里出发，到哪里寻找神庙，再到如何攻略末影龙——
对于AI来说，这就是上好的“网课” 。
支持这一行为的，是一个被称为MineCLIP的学习算法。它可以帮助AI把主播的解说与视频中展示的操作联系起来，以此达到训练的目的；同样的，训练好的AI也能理解玩家直接下达的任务。
这是MineDojo最有趣的部分，工程师们准备了3000个可以直接下达给AI的指令，一类是程序化任务，例如“生存3天”或“收集两块木头”，这是可以用数字和名词客观衡量的任务；另一类是抽象化任务，例如“建造一座漂亮的海滨别墅” 。
AI可能很难理解“漂亮”“海滨”“别墅”到底是什么意思，不过通过视频画面的讲解，再搜索玩家们相关评论的关键词之后，大多数时刻AI都能有模有样地完成目标。
在这些任务中，玩家可以给AI下令“把牛羊圈起来”“去沼泽里找鸡”“尽可能地活久一点”，或者干脆让它去搜刮一个海底神庙。因为使用了互联网上的常用语言，AI对某些人类特有的幽默感学得挺到位的。