Minecraft：用 DreamerV3 算法，AI 学会无师自通挖钻石

2022-11-25 14:27:48

DreamerV3：游戏世界中的自主学习革命

突破传统，释放 AI 潜能

在强化学习领域，过去长期依赖人类的演示和指导，即所谓“监督学习”。然而，DeepMind 革命性的算法 DreamerV3 开辟了一条全新的道路，它采用了“无监督学习”的方法，让 AI 能够通过自身的经验和探索来掌握游戏规则和目标，解放了 AI 的潜能，开拓了其在更广阔的世界中翱翔的可能。

代码示例：

import gym
import numpy as np

env = gym.make('Minecraft-v0')
agent = DreamerV3Agent()

for episode in range(1000):
    obs = env.reset()
    done = False

    while not done:
        action = agent.act(obs)
        obs, reward, done, info = env.step(action)

        agent.update(obs, action, reward, done, info)

    print(f'Episode {episode}: Reward {reward}')

全面掌控，展现非凡技能

在沙盒游戏《我的世界》(Minecraft) 中，AI 使用 DreamerV3 算法展现出了令人惊叹的技能。它能够在错综复杂的矿洞中穿梭，识别隐藏的钻石矿石，并使用工具进行开采。更令人赞叹的是，AI 还能够根据游戏中的各种线索和反馈，不断调整自己的策略，以更高效的方式收集钻石。这种学习能力和适应能力堪比人类玩家，甚至在某些方面更加出色。

代码示例：

def find_diamonds(env):
    obs = env.reset()
    done = False

    while not done:
        action = agent.act(obs)
        obs, reward, done, info = env.step(action)

        if obs['inventory']['diamond'] > 0:
            return True

    return False

革新学习，赋能未来发展

DreamerV3 的发布，标志着强化学习领域的一项重大突破。它表明 AI 已经能够在完全未知的环境中，通过自主学习和探索，掌握复杂的技能和知识。这不仅为游戏领域的 AI 应用带来了新的可能，更重要的是，它为更广泛的人工智能技术发展铺平了道路。在未来，我们有望看到 AI 在医疗、金融、交通等领域，发挥出更加强大的作用。

代码示例：

def play_minecraft(env):
    obs = env.reset()
    done = False

    while not done:
        action = agent.act(obs)
        obs, reward, done, info = env.step(action)

        env.render()

常见问题解答

1. DreamerV3 是如何工作的？

DreamerV3 使用无监督学习方法，这意味着它从头开始，仅通过自己的经验学习游戏。它使用神经网络模拟人类的大脑，并通过重复试验和错误来逐步学习。

2. DreamerV3 有多强大？

DreamerV3 在 Minecraft 中表现出惊人的能力，能够自主收集钻石，并根据环境做出调整。它甚至比一些人类玩家更熟练。

3. DreamerV3 有什么限制？

虽然 DreamerV3 在 Minecraft 中表现出色，但它在其他游戏中可能并不像预期的那样有效。它仍在开发中，并且需要进一步完善才能适应各种游戏。

4. DreamerV3 对游戏业有什么影响？

DreamerV3 为游戏人工智能的未来打开了大门。它可以用于创建更具挑战性、交互性和身临其境的视频游戏体验。

5. DreamerV3 的潜力是什么？

DreamerV3 在游戏领域之外具有广泛的潜力。它可以用于解决从医疗诊断到财务预测的各种问题。随着技术的进步，我们可以期待 AI 在未来发挥越来越重要的作用。