人工智能进入产业级大模型时代 【OpenAI让AI观看7万小时《我的世界》游戏视频，借此成为目前水平最高的“玩家”】

OpenAI 让人工智能 观看了长达 7 万小时的“《我的世界》”游戏视频，之后它成为了迄今为止水平最高的“《我的世界》”机器人。

OpenAI 以此展示了一种强大的新技术，可以将 YouTube 等视频网站的海量资源当作庞大的训练数据集，来训练人工智能模型，让它们学会执行更多的任务。

人工智能在“《我的世界》”中学会了如何完成许多复杂任务，包括人类玩家用一系列特定顺序的键盘敲击和鼠标点击才能完成的任务，比如砍树和制作工具。

它还是第一个学会制作钻石工具的机器人，对于一名熟练玩家来说，这项任务通常需要 20 分钟的快速点击，大约执行 2.4 万个动作。

OpenAI 训练的人工智能能取得这样的成果，依靠的是一种被称为模仿学习的技术。在这种技术中，神经网络通过观察人类来训练和学习。模仿学习还可以用来训练人工智能控制机器人手臂、驾驶汽车或浏览网页。

互联网上有数不尽的视频，展示了人们如何完成各式各样不同的任务。通过对这些视频资源的开发和利用，研究人员希望模仿学习能够实现 GPT-3 在大型语言模型 上所达成的成就。

“在过去的几年里，我们看到了 GPT-3 模式的兴起，我们看到的惊人能力源自于在大量互联网资源上训练的大型模型，”OpenAI 的鲍恩·贝克（Bowen Baker）说，他是“《我的世界》”人工智能背后的团队成员之一，“这在很大程度上是因为我们是在模仿人类上网时的行为。”

现有的模仿学习方法的问题是，视频中的每一步操作都需要被贴上标签：做这个动作会使这件事发生，做那个动作会使那件事发生等等。

按照这个方法进行人工标注，工作量非常大，所以我们只能获得少量的数据集。贝克及其团队想找到一种新方法，可以将数百万个网络视频整理得到一个新的数据集。

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