近期，ChatGPT再出现新玩法，北京大学和北京智源人工智能研究院的团队，提出在无专家数据的情况下，结合强化学习和ChatGPT，可以解决Minecraft《我的世界》中多任务Plan4MC，对于24个复杂任务，他们的成功率相比所有的基准方法有巨大提升！
我的世界
微软公司自己也进行了类似的尝试，他们和旗下的OpenAI合作，希望通过简单指令，来让《我的世界（Minecraft）》中的AI，去完成相应的任务。
去年，OpenAI就已经放出过大招，他们让AI模型观看70000小时不带标签的《我的世界》视频，通过创建初步模型，再以模仿学习及增强学习方法进行微调，成功让AI从零开始快速收集并制作钻石镐。
除了骑砍那样引入ChatGPT生成角色外，如果让AI智能体理解并学习各种各样的行为，也是未来游戏AI开发需要关注的重点。目前在《我的世界》中，最主要的机器学习焦点在于MineRL和MineDojo。
强化学习&ChatGPT
去年，英伟达工程师基于1.4亿用户的游戏数据，为《我的世界》开发了MineDojo新框架，即尝试在游戏中，学习开放式通用智能体“Agent”，游戏AI可以根据输入指令，来探索由程序生成的3D世界，包括实现在不同地形地图中漫游、材料开采、工艺工具使用、建造指定结构和多种开放式世界探索活动。
机器学习顶会NeurIPS已组织了多届MineRL，参赛者需要根据《我的世界》游戏特性，训练出一个能够从零开始收集各种资源、制作工具最后挖到钻石的智能体，网易互娱AI Lab的Athena AI曾凭借高超的挖钻技巧，拿下下Intro赛道的冠军以及Research赛道的亚军！
但在缺少额外数据集的情况下，用强化学习训练MineRL任务非常低效，即使采取SOTA的Dreamer-v3也需要采样1000万步才能完成。对此，北京大学和北京智源人工智能研究院的团队，提出了多任务方法Plan4MC，利用大语言模型ChatGPT，找到不同技能之间的关系，建立技能图表。
对于《我的世界》中多任务场景，在没有任何注释的情况下，常规的强化学习思路很难解决这些复杂任务目标，但有了ChatGPT大模型的帮助，当智能体解决了一个小任务时，可以使用技能搜索算法，在技能关系图表上规划一条智能体的计划路径。
北大团队和智源研究院发现，强化学习+大模型规划这样的组合取得了惊人的效果，在未修改难度的 MineDojo 模拟器上，相比于Deepmind的Dreamer-v3的1000万步，Plan4MC学习全部技能仅需要650万步。
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