Minecraft 机器学习竞赛中的 AI 对决

据《自然》杂志报道，一场新的 AI 竞赛即将开始，即 MineRL 竞赛，这将鼓励 AI 工程师和编码人员创建能够通过观察和示例进行学习的程序。这些 AI 系统的测试案例将是非常受欢迎的制作和生存视频游戏 Minecraft。

人工智能系统在视频游戏方面取得了一些令人印象深刻的成就。最近，一个 AI 在策略游戏 StarCraft II 中击败了世界上最好的玩家。然而，StarCraft II 有明确的目标，容易分解为连贯的步骤，AI 可以用来训练。一个更困难的任务是让 AI 学习如何在像 Minecraft 这样的大型开放世界沙盒游戏中导航。研究人员旨在帮助 AI 程序通过观察和示例进行学习，如果他们成功，他们可能会大大减少训练人工智能程序所需的处理能力。

竞赛的参与者将有四天的时间来创建一个将被测试的 AI，使用 Minecraft 进行训练，最高可达八百万步。AI 的目标是通过挖掘在游戏中找到一个钻石。八百万步的训练时间比当前训练强大 AI 模型所需的时间要短得多，因此竞赛的参与者需要设计出方法来大大改进当前的训练方法。

参与者使用的方法基于一种称为模仿学习的学习类型。模仿学习与强化学习形成对比，强化学习是一种训练复杂系统的流行方法，例如工厂中的机械臂或能够击败人类玩家在 StarCraft II 中的 AI。强化学习算法的主要缺点是需要大量的计算机处理能力来训练，需要成百上千台计算机连接在一起来学习。相比之下，模仿学习是一种更高效、计算成本更低的训练方法。模仿学习算法试图模仿人类通过观察进行学习的方式。

卡内基梅隆大学深度学习理论的博士生 William Guss 告诉《自然》杂志，让 AI 探索和学习环境中的模式是一项非常困难的任务，但模仿学习为 AI 提供了关于环境的基础知识或良好的先验假设。这可以使训练 AI 比强化学习更快。

Minecraft 由于多种原因而成为一个特别有用的训练环境。一个原因是 Minecraft 允许玩家使用简单的积木来创建复杂的结构和物品，创建这些结构所需的许多步骤为研究人员提供了可用的进度指标。Minecraft 也非常受欢迎，因此相对容易收集训练数据。MineRL 竞赛的组织者招募了许多 Minecraft 玩家来演示各种任务，例如创建工具和破坏方块。通过众包数据的生成，研究人员能够捕获 6000 万个可以在游戏中采取的操作示例。研究人员向竞赛团队提供了大约 1000 小时的视频。

加州大学伯克利分校计算机科学博士生 Rohin Shah 告诉《自然》杂志，这场竞赛可能是首次专注于使用人类已经生成的知识来加速 AI 训练的竞赛。

Guss 和其他研究人员希望这场竞赛可能会产生超出 Minecraft 的影响，带来更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 AI。结果可能会带来超出 Minecraft 的影响，产生更好的模仿学习算法，并激励更多人考虑模仿学习作为训练 AI 的一种可行形式。研究可能有助于创建更好地与人类在复杂、不断变化的环境中交互的 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