我们都知道，【我的世界】（MC）是一款 沙盒开放世界游戏 ，玩家可以根据自己的想象，建造出完全属于自己的世界。它着重于让玩家探索，并可以与环境物品进行交互，使得玩家在游戏中有极大的自由度和开放度。
在以往的例子中，AI能在MOBA类游戏和即时战略游戏中超越专业选手，例如腾讯在王者荣耀训练出来的「 绝悟AI 」：
DeepMind在星际争霸中训练出来的「 AlphaStar 」：
1.VPT模型
一般来说，游戏的自由度越高，让AI学习人类知识并自由探索越难。因此OpenAI利用【我的世界】的玩家视频来学习，训练出超大的预训练模型VPT。对于熟练的人来说，在MC中制作钻石镐，需要超过20分钟（包含24000个动作），这对人来说可能比较简单，但是对于AI来说，需要较为复杂的模型。这个模型用了 按键和鼠标移动 的人机界面，使其更加通用，代表着使用通用智能体的计算机往前迈向了一步。
那让我们先来看一下训练出来的智能体效果。
它能够完成一般的基础动作，例如
除此之外，它也能够完成复杂的动作：
2.论文细节
2.1预训练阶段
在互联网上存在大量公开的视频，人类可以从中进行学习。比如你可以学习演讲，学习画画，学习如何在MC中建造复杂的房子。但是对于游戏来说，仅仅记录了所发生的事情，但是不知道真实玩家中 不知道鼠标移动和按键的确切顺序 ，也就是说需要模型学习玩家的操作序列。打个比方，类似于在NLP中训练BERT模型，模型可以学习每个单词的上下文序列等。
论文中主要用到半监督的方法去实现VPT模型：
收集小型的数据集，包含游戏视频和玩家的动作序列（鼠标和按键序列）；利用这些数训练逆动力学模型IDM，使用过去和未来的动作特征，来预测每一步操作。
IDM模型训练比较简单，因此需要的数据量不会很多。利用训练得到的IDM模型， 去标记大量的在线视频数据集。
该研究选择在【我的世界】中验证，这是因为：
VPT模型在70000小时的视频上进行训练，相比于强化学习从头开始训练，它学会砍树木以收集原木，将这些原木制作成木板，然后将这些木板制作成一个工作台；这个序列需要一个精通的人大约50秒或1000个连续的动作。
2.2下游微调
预训练阶段，模型能够学到一些比较宽泛的动作。为了让模型学习更多的知识，并且让它专注于精细化的任务，通常需要对预训练模型进行微调。OpenAI让人类玩家在【我的世界】中游玩10分钟，并用基本的材料建造房子，希望增强基础模型可以学习到「早期游戏」技能的能力。对这种数据集进行微调后，模型学会了更深的技能： 制作木头和石器工具。
2.3数据扩展
研究中有一个重要假设：在使用同一份人类标记的视频数据下，训练IDM模型（VPT中的第一步方法），要比直接训练人类行为克隆BC模型要有效得多。为了验证这个假设，研究者把数据规模从1小时扩展到7w小时。
下图中，纵坐标为不同技能的完成水平，比如挖掘、制作等。虚线部分左边为没有使用IDM模型，右边为使用了IDM模型。
图中可以看到，尽管增长了数据量，在没有IDM模型上，制作能力有所上涨，但一直没有石器工具的出现。直到使用IDM模型，才出现石器工具。
2.4下游微调+强化学习
当给定一个指定的奖励函数，使用强化学习能够激发模型达到较高的水平并超越人类的能力。但是大多数的强化学习任务利用随机初始化进行训练。而本模型VPT可以称为强化学习的初始化模型，因为模拟人类行为可能比采取随机行动更有帮助。
下图展示了模型在制作 钻石镐 的过程：
从结果发现，使用随机初始化进行RL训练几乎没有获得任务的reward。
相反，使用VPT模型进行微调不仅可以学习制作钻石镐（在10分钟的Minecraft剧集中，它会制作2.5%），而且在收集钻石镐之前的所有物品方面，它甚至具有人类水平的成功率。
目前该项目已经开源，具体项目代码地址如下：
有兴趣的小伙伴可以看一下具体论文。
本期就到这里拉，我是leo，我们下期再见~
