《我的世界》
Facebook研究人员表示，这款广受欢迎的视频游戏为人工智能学习各种任务提供了极佳的环境。
虽然AI从玩游戏到人脸识别等一系列任务上都超过了人类，但不可否认的事实是，有很多任务人工智能系统仍然无法处理。更别说多项任务混合在一起了。AI研究人员的下一个大目标就是开发一个能很好地完成多任务的系统，而不是只擅长一项任务的超人。
Facebook研究院的阿瑟•斯拉姆开发的AI助手可以从与人类的互动中学习，从而增加其执行任务的范围。
斯拉姆选择的媒介是《我的世界》，这是一款3D沙盒视频游戏，允许玩家在一个独特而无限的在线世界中探索、构建、制作，甚至战斗。
《我的世界》是有史以来最畅销的电子游戏，销量超过1.7亿份。每个月都有超过9000万人在玩。
但让它对AI人工智能研究有用的是，尽管《我的世界》提供了无限的多样性，但它的规则也很简单，在一定范围内是可预测的。AI研究人员已经开始使用它来训练和测试各种人工智能系统。
斯拉姆表示:“我们感兴趣的不是在单个困难任务上的超人表现，而是在大量更简单任务上的综合能力。”
《我的世界》是人工智能向人类学习的完美环境。斯拉姆说:“由于我们是在游戏环境中工作的，玩家可能喜欢在开发过程中与AI助手进行交互，这就为研究提供了丰富的资源。”
乍一看，《我的世界》中可能出现的行为数量是巨大的。因为一个玩家在游戏中可能做的事情是非常多的。但《我的世界》中的绝大多数区块安排都不太可能。这使得人工智能的任务变得简单得多。Facebook团队认为，即使他们的人工智能系统在多任务上失败了，它仍然是有用的。他们表示:“我们相信，我们可以在开发一名有用的AI助理方面取得进展，而并非必须对每一个可能的请求进行成功的响应。”
但这仍然很有挑战性。困难之一是理解自然语言。Facebook团队假设出现如下需求:
玩家：建一座15个块高的的高塔，然后在塔顶放一个巨大的笑脸
AI助手：好的。
这个相对简单的要求需要相当程度的知识。AI助理必须理解“塔”的概念和如何建造一座塔，知道“15个块高”是测量塔的高度，知道“15”是什么。它还需要理解“笑脸”这个术语，以及如何构建它，并知道将它放在“顶部”意味着什么。不难想象这些请求会变得多么复杂。
但人工智能学习的机会非常之多。如果Facebook能够获得足够的人类帮助，那么这个AI助手就可以通过人类来帮助它学习。
Facebook为自己设定了一项任务，即设计能够自我提升的人工智能。对人工智能系统最常见的批评之一是，它们只能根据已有训练数据得出的模型进行预测、分类、识别等任务，而无法学习到新的内容并处理新的任务。但研究人员认为，《我的世界》的环境是发展这种学习的完美环境。
这个有趣的工作透露出Facebook雄心勃勃的目标。当然，现在还为时尚早。该团队将这项工作描述为“战斗的召唤”。
当前的AI助理是否满足了你的需求，如果没有，你是否愿意对AI助理进行训练并分享你的数据呢？欢迎在下方给出你的评论。
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