今天小編分享的科學經驗：清華商湯最新AI，征服了《我的世界》，歡迎閱讀。
繼 GPT-4 驚豔《我的世界》後，國產 AI 智能體也來了——
像人一樣生存、探索和創作，并且通關了整個遊戲！
從生存模式白手起家，不僅可以拿到主世界的所有物品、挖鑽石，還能制作附魔書！
面對各類地形、環境、白天黑夜場景都能 hold 住，甚至遇到怪物也能自如應對。
不賣關子，全都是這個小東西幹的，它的名字叫 Ghost in the Minecraft（GITM）。
由商湯科技聯合清華大學、上海人工智能實驗室等機構研究者們共同開發。
和以往的智能體相比，GITM 的特點可以用兩個字來形容：更強。
能完成更多的任務：
在主世界的所有技術挑戰上實現了 100% 的任務覆蓋率。
更高的任務成功率：
在 " 獲取鑽石 " 任務上，也可以達到 67.5% 的高成功率。
看到這，你肯定會問：這麼強，訓練要花很長時間吧？
漏！單一 CPU 節點只需要訓練兩天！
打破 AI 發展限制
在 AI 發展進程中有一個非常有趣卻有違常識的現象：
一些對人類而言相對困難的任務，例如下棋，對 AI 來說卻相對容易實現；而在開放世界中與環境互動、進行規劃和決策等對人類來說較簡單的事，AI 卻面臨巨大挑戰。
這就是莫拉維克悖論。
不過，這個通才 AI 智能體 GITM，據說已經成功打破了這一悖論限制：
它可以在復雜且類似于現實世界的環境中取得突破，能夠像人類一樣生存，探索和創造。
先來看一下它的具體表現怎麼樣：
在《我的世界》中，GITM 在主世界的所有技術挑戰上實現了 100% 的任務覆蓋率，也就是成功解鎖了完整的科技樹的 262 個物品。
而此前所有智能體的總和只能覆蓋 30%。（以往所有智能體方法包括 OpenAI 和 DeepMind 在内總共只解鎖了 78 個）
△紅色代表其它代理也解鎖了的物品，綠色代表只有 GITM 解鎖的物品
在最受關注的 " 獲取鑽石 " 任務上，GITM 取得了 67.5% 的成功率，相比于目前最佳成績（OpenAI VPT）提高了 47.5%。
然鵝，重點來了。
在訓練效率上，GITM 也達到了新高度。環境互動步數只需已有方法的萬分之一，單一 CPU 節點訓練兩天即可完成。
遠遠低于之前 OpenAI VPT 所需的 6480 個 GPU 天或 DeepMind DreamerV3 所需的 17 個 GPU 天。
不僅如此，GITM 還可以進一步應用在《我的世界》更加復雜的任務中，比如生存所需的避難所、農田、鐵傀儡，創造自動化設備所需的紅石電路、進入下界所需的下界傳送門等。
GITM 強大的能力和可擴展性的背後是大語言模型（LLM）的加持。
GITM 的心髒：大語言模型
之前基于強化學習的代理程式所面臨的最大困境在于：
如何将一個極長時網域和復雜目标映射成一系列鍵盤、滑鼠操作。
為了解決這個問題，GITM 的開發者采用了基于大語言模型（LLM）的代理程式。
與強化學習代理程式直接映射不同，他們基于 LLM 的代理程式采用了一種分層的方法：
首先将分解目标拆分為子目标，然後進一步拆分為結構化的操作，最後再拆分為鍵盤、滑鼠操作。
具體來說，基于 LLM 的代理程式包括 LLM 分解器、LLM 規劃器和 LLM 界面，它們分别負責對子目标、結構化操作和鍵盤 / 滑鼠操作進行分解：
1）LLM 分解器首先根據從互聯網收集到的基于文本的知識，将目标分解為一系列明确定義的子目标。
2）然後，LLM 規劃器為每個子目标規劃一系列結構化操作。LLM 規劃器還會将成功的動作列表，記錄并總結到基于文本的記憶中，來增強規劃能力。
3）LLM 界面通過處理原始的鍵盤 / 滑鼠輸入和接收原始的觀察結果，執行結構化操作與環境進行互動。
此前，商湯基于監督學習和強化學習就煉成了可以在《星際争霸 2》中，對挑頂級水平玩家的 DI-star。
而訓練一個 DI-star，就用了"16 萬場錄像 "和"1 億局對戰 "。
而這次，有了大語言模型的加持，事情又變得有意思了捏。
項目地址：https://github.com/OpenGVLab/GITM
