AI研究人員已經開始使用它來訓練和測試各種AI系統(tǒng)

從玩游戲到人臉識別，機器智能在一系列任務上的表現都超過了人類。但令人尷尬的事實是，AI系統(tǒng)仍然無法處理多項任務。AI研究人員的下一個大目標是開發(fā)一個能很好地完成很多任務的系統(tǒng)，而不是只擅長一項任務的超級人類。

Facebook Research的Arthur Szlam和同事們進入了這一領域，他們已經開始研究的AI助理能夠和人類互動，然后根據請求執(zhí)行各種任務。至關重要的是，這些助理可以從互動中學習，從而增加其執(zhí)行任務的范圍。

Szlam及其同事選擇通過《我的世界》來實現這一目標。這是一款3D沙盒視頻游戲，允許玩家在一個獨特的、無限的在線世界中探索、構建、制作甚至戰(zhàn)斗。

《我的世界》是有史以來最暢銷的電子游戲，已售出超過1.7億份。每月有超過9000萬人在參與這個游戲。

但讓它對AI研究有用的是，盡管《我的世界》提供了無限的多樣性，但它的規(guī)則也很簡單，在一定范圍內是可預測的。AI研究人員已經開始使用它來訓練和測試各種AI系統(tǒng)。

現在，Szlam和他的同事正在更進一步發(fā)展。他們表示：“我們感興趣的不是在單個困難任務上的超人表現，而是在大量更簡單任務上的能力，而這些任務是由人類指定的。”

《我的世界》是AI向人類學習的完美環(huán)境。他們說道：“由于我們是在游戲環(huán)境中工作的，玩家可能喜歡在開發(fā)過程中與助手進行互動，這為人類參與到的環(huán)形研究提供了豐富的資源。”

乍一看，《我的世界》中可能出現的行動數量是巨大的。Szlam和同事表示：“一個玩家在游戲中可能做的事情是非常多的;最天真的是，涉及所有區(qū)塊的可行方法需要占據所有的內存。”

但《我的世界》中的絕大多數區(qū)塊布置都是不太可能的。他們表示：“我們預計，助理玩家請求的布置將集中在游戲中實際可能的一小部分。”

這使得AI的任務變得簡單得多。Facebook團隊認為，即使他們的AI系統(tǒng)在很多任務上失敗了，它仍然是有用的。他們表示：“我們相信，我們可以在成為一名有用的助理方面取得進展，而不必能夠成功應對每一個可能的請求。”

但這仍然具有挑戰(zhàn)性。困難之一是理解普通語言。Facebook團隊設想了以下要求：

玩家：建造一座15個區(qū)塊高的塔樓，然后在上面放上一個巨大的笑臉。

助理：好的。

這個相對簡單的要求需要大量的知識。助理必須理解“塔”的概念和如何建造一座塔，知道“15個區(qū)塊高”是測量塔的高度，知道“15”是什么。它還需要理解“笑臉”這個詞，以及如何構建它，并知道將它放在“頂部”意味著什么。不難想象這些請求會變得多么復雜。

但AI學習的機會是巨大的。如果Facebook能夠獲得足夠多的人類幫助，那么這個助理就可以要求人類幫助它學習。

而Facebook正在把設計AI的任務設定為自我完善。對AI系統(tǒng)最常見的批評之一是，它們除了接受過收集準備好的數據所提供的訓練外，沒有學到新的任務。但研究者認為，《我的世界》環(huán)境是發(fā)展這種學習的理想環(huán)境。

這是一項有趣的工作，為Facebook制定了一個雄心勃勃的目標。當然，現在還為時尚早。該團隊將這項工作描述為“戰(zhàn)斗的召喚”。

不過，該助理的早期版本已經可供普通用戶開始試用，任何人都可以下載。