近期，ChatGPT再出現新玩法，北京大學和北京智源人工智能研究院的團隊，提出在無專家數據的情況下，結合強化學習和ChatGPT，可以解決Minecraft《我的世界》中多任務Plan4MC，對於24個複雜任務，他們的成功率相比所有的基準方法有巨大提升！
ChatGPT
自從ChatGPT推出後，不少研究人員和遊戲玩家，都在嘗試將GPT大模型出色的推理能力和對話生成能力，應用到遊戲開發領域中，極有可能掀起一場遊戲界的技術革新！
此前，斯坦福大學與谷歌就曾構建過一個虛擬小鎮，這個小鎮中包含大學、公寓、咖啡館、書店，同時用ChatGPT構建了25個虛擬的遊戲AI角色，這些角色能夠模擬正常人生活。根據設定，這些AI角色擁有不同的性命、年齡、職業、性格和愛好。
通過記憶流技術，這些小人擁有自己的記憶和情感，記憶還能影響AI角色的所有決策，小人們可以與其他人進行交流，還能寫日記，不斷對自己的行爲進行反思，到了週末也會有雙休，節假日也正常休息娛樂，彷彿一個《西部世界》。
我的世界
微軟公司自己也進行了類似的嘗試，他們和旗下的OpenAI合作，希望通過簡單指令，來讓《我的世界（Minecraft）》中的AI，去完成相應的任務。
去年，OpenAI就已經放出過大招，他們讓AI模型觀看70000小時不帶標籤的《我的世界》視頻，通過創建初步模型，再以模仿學習及增強學習方法進行微調，成功讓AI從零開始快速收集並製作鑽石鎬。
除了騎砍那樣引入ChatGPT生成角色外，如果讓AI智能體理解並學習各種各樣的行爲，也是未來遊戲AI開發需要關注的重點。目前在《我的世界》中，最主要的機器學習焦點在於MineRL和MineDojo。
強化學習&ChatGPT
去年，英偉達工程師基於1.4億用戶的遊戲數據，爲《我的世界》開發了MineDojo新框架，即嘗試在遊戲中，學習開放式通用智能體“Agent”，遊戲AI可以根據輸入指令，來探索由程序生成的3D世界，包括實現在不同地形地圖中漫遊、材料開採、工藝工具使用、建造指定結構和多種開放式世界探索活動。
機器學習頂會NeurIPS已組織了多屆MineRL，參賽者需要根據《我的世界》遊戲特性，訓練出一個能夠從零開始收集各種資源、製作工具最後挖到鑽石的智能體，網易互娛AI Lab的Athena AI曾憑藉高超的挖鑽技巧，拿下下Intro賽道的冠軍以及Research賽道的亞軍！
但在缺少額外數據集的情況下，用強化學習訓練MineRL任務非常低效，即使採取SOTA的Dreamer-v3也需要採樣1000萬步才能完成。對此，北京大學和北京智源人工智能研究院的團隊，提出了多任務方法Plan4MC，利用大語言模型ChatGPT，找到不同技能之間的關係，建立技能圖表。
對於《我的世界》中多任務場景，在沒有任何註釋的情況下，常規的強化學習思路很難解決這些複雜任務目標，但有了ChatGPT大模型的幫助，當智能體解決了一個小任務時，可以使用技能搜索算法，在技能關係圖表上規劃一條智能體的計劃路徑。
北大團隊和智源研究院發現，強化學習+大模型規劃這樣的組合取得了驚人的效果，在未修改難度的 MineDojo 模擬器上，相比於Deepmind的Dreamer-v3的1000萬步，Plan4MC學習全部技能僅需要650萬步。
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