微软实验室：用Minecraft，打造更加智能的技术

xman

翻译：Knight
审校：心
人工智能学家出品
原文：microsoft

Microsoft 2016科技节，3月 8号。 Scott Eklund拍摄。
Microsoft AIX 项目成员（从左到右）：Fernando Diaz, Evelyne Viegas, David Bignell, Alekh Agarwal, Matthew Johnson, Akshay Krishnamurthy, Katja Hofmann and Tim Hutton。
微软研究实验室位于美国纽约，在类似阁楼、宽敞明亮的实验室里，五名计算机科学家花费数天时间让Minecraft中的角色爬一座山。
对于专业的游戏玩家来说，这似乎只是一个非常简单的任务，但是如果你考虑到以下情况的话就不会这么认为了：该团队正试图对人工智能动作者进行训练，让其学会如何完成类似攀登至虚拟世界最高点这样的任务，在学习任务时使用人类所拥有的同样类型的资源。
这就意味着人工智能动作者最初对其周边环境甚至是需要完成什么样的任务都一无所知。它需要理解周边的环境以及重要的任务——爬山，还有那些不重要的事项，比如光线与黑暗。整个过程中，需要对人工智能动作者进行大量的训练，犯许多错误，包括经常摔到河里和熔岩坑内。与此同时，还需要通过不断增加的奖励让其明白它已经完成全部或部分目标。

Fernando Diaz, Akshay Krishnamurthy and Alekh Agarwal 正用AIX 做AI研究。Scott Eklund拍摄.
纽约实验室高级研究员兼项目团队成员费拉多.迪亚兹表示：“我们正在对其进行编程，让其能够学习，而不是通过编程让其完成某些特定的任务。”
卡蒂亚.霍夫曼与其英国剑桥微软公司的同事所开发的AIX平台让整个研究项目成为可能，该平台于周一公开发布。AIX能够让计算机科学家们使用Minecraft游戏中的世界作为那些用于改善人工智能所设计的研究的测试平台。
微软研究人员将AIX应用到自己的研究中，与此同时他们还通过封闭测试让AIX能够被一小部分学术研究人员所利用。今年夏季，AIX将通过开源许可对公众开放。
大约一年前，霍夫曼就提出了有关AIX的想法，一定程度上是因为她本人对其他使用相对简单、不复杂的游戏用于对人工智能研究的平台的限制感到失望。
Minecraft非常适合人工智能研究，也正是出于同样的原因，使得Minecraft每天能够吸引数百万粉丝进入这一虚拟世界。与其他计算机游戏的不同之处在于Minecraft能够为其用户提供无限的可能性，包括到处漫步寻找财宝这样的简单任务以及与一组队友共同修建建筑物这样的复杂任务。
霍夫曼称：“由于Minecraft是一个非常开放的世界，因此对于这类研究来说是一个非常完美的平台。你可以开启生存模式，可以与朋友共同“建立战役”，学习课程，还可以应用自己的游戏。这对于人工智能来说简直再合适不过了，因为它我们在超越当前能力的情况下创造游戏。”
从执行任务到学习
在过去几年内，人工智能研究人员已经非常擅长训练计算机来补充特定的往往又比较复杂的任务。现在，计算机能够理解语言并能够对其进行翻译，它们还可以识别图像并根据图像写出相关说明。
虽然取得了这些进展，但是计算机仍然不能达到研究人员所称的一般智力，也就是说计算机还达不到人类学习、做出决定时的微妙与复杂程度。计算机算法也能能够实施一项任务，并且完成的结果可能与一个普通成年人相同，或者更好，但是不管怎样，计算机算法都无法像婴儿那样领会各种各样的信息——光、气味、触觉、声音、不适等，也无法明白哭的时机是否合适到一定程度，以致于让母亲给其喂食。
微软研究首席研究员兼微软纽约实验室AIX项目成员罗伯特.夏皮尔表示：”那些对于我们人类而言非常简单的事情对于人工智能来说却是非常困难的。”
霍夫曼表示人工智能研究人员目前已经能够从全部认识中提取一小部分，并开发出相关工具来实施某一个任务，比如识别文字，但是研究人员还无法将这些文字像人类那么轻松地组织在一起。她认为这在一定程度上是因为我们还没有真正明白人类对这些文字的组织方法。
霍夫曼表示：“我们对人类自己还不是非常了解。”

David Bignell, Tim Hutton, Katja Hofmann and Matthew Johnson在研究 AIX 项目. Scott Eklund拍摄.
从理论到实践
对普通人工智能存在许多理论研究，但是研究人员对于使用什么样的实践方法来对相关系统进行测试却非常局限。
与Minecraft不同，制造一台真正的机器人并训练它爬一座真正的山，其成本非常高，而且还不实际，如果机器人真掉到河里的话你得对其进行修复或者用其他昂贵的机器将其替换。
此外，使用真实的环境在系统上对普通人工智能进行测试也非常困难。霍夫曼的远景就是如何将人工助手搜索超越简单的信息检索系统，不过她也表示在现实环境中对其理论进行测试所面临的问题就是，数百万人都依赖搜索引擎以可预测的方式进行工作。
霍夫曼说：“在现实环境中对人工智能进行测试确实非常困难，但是这正是打造这一平台的主要动力。”
由于Minecraft平台能够让玩家真实地做出具有结果的复杂决定，而且还可以增加越来越困难的元素使其更加完善，这正是该平台的魅力之处。Minecraft平台还能够让用户共同协作，从而让研究人员对人类与人工智能动作者之间协作的方式进行实验。
推进所有人工智能研究
霍夫曼表示：从最开始的时候AIX项目的目标就是为了建立一个不仅对微软自己的研究有帮助，同时还能够对更加广泛的人工智能研究领域有用的系统。
微软研究人工智能延伸主任埃弗利娜.维埃加斯表示：“通过使用现实经验与真实数据，我们正在寻找一种与现实世界非常接近的方式来回忆人工智能创新的步伐。”
AIX平台包含一个Java版本的游戏模组以及能够在Minecraft环境下帮助人工智能动作者感觉并实施行为的代码。这两个组件能够在Windows系统、Linux以及Mac 操作系统中运行，研究人员还可以使用任何他们所喜欢的编程语言对人工智能的动作者进行编程。
AIX开发领导马修.强生同时还在微软的英国实验室工作，他表示其团队已经开发出相关系统，该系统有望吸引更多的学术研究者和那些编程技能水平、背景和目标的业余人员。也就是说，这一平台是为各种形式的人工智能所开发，而并非一个消费品。
强生表示：“从最开始，我们的重点就是最大程度地为创新降低门槛。”