用 chatGPT4打游戏是个什么体验

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由 NVIDIA 领导的研究团队开源了 Voyager, 这是一种基于大语言模型 (LLM) 的终身学习代理。Voyager 在没有人为干预的情况下不断探索世界,在流行游戏 《我的世界》 中学习不同的技能并取得新发现。

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先看下动图,具体视频可以到官网看,或者你已经安装了游戏,可以根据后面的教程自己运行这个 AI 程序:

《我的世界》这款游戏,大家应该都很熟悉,而 NVIDIA 已经把 大语言模型用在了玩儿《我的世界》上, 合成新物品、解锁成就、开拓地图,各个能力无所不能。用 GPT4 做加持,让它和「同行」的机器人迅速拉开差距。

我们先看对比图,在看介绍:

发现新物品和技能对比
探索范围对比
物品获得速度对比

Voyager 在测试过程中显示出强大的情境终身学习能力, 并且在玩 Minecraft 时表现出非凡的熟练程度,远远优于同类机器人。

  • • 它获得的独特物品增加了 3.3 倍,

  • • 行进距离增加了 2.3 倍,

  • • 解锁关键技术树里程碑的速度比之前的 SOTA 快了 15.3 倍,

  • • Voyager 能够在新的 Minecraft 世界中利用学到的技能库从头开始解决新任务,而其他技术则难以推广。

团队

创建 Voyager 的研究团队包括来自 NVIDIA、加州理工学院、德克萨斯大学奥斯汀分校 (UT Austin)、 斯坦福大学和亚利桑那州立大学 (ASU) 的研究人员。

在一篇总结 Voyager 研究成果的论文(发表在 arXiv 上)中, 研究团队将之前基于 LLM 的代理所面临的挑战描述如下:

『开发在开放世界中不断探索、规划和发展新技能的具有普遍能力的智能体, 是 AI(人工智能)社区面临的重大挑战。基于 LLM 的智能体是最近取得的进展, 预训练 LLM 对世界的知识,以生成一致的行动计划和可操作的政策, 但这些代理人获得知识的时间很长,不是可以更新、积累和迁移的终身学习者。』

研究团队描述了 Minecraft 的特点如下。『与使用 AI 研究的许多其他游戏不同, Minecraft 提供了一个独特的游乐场,拥有无限的可能性, 而不是强加预定义的最终目标或固定的故事。现实的终身学习代理必须能够在这些游戏中表现得与人类一样好。』

该论文的作者之一、NVIDIA 的 AI 科学家 Jim Huang 博士在 2023 年 5 月 27 日发布在 Twitter 上的一条推文中说, 『具有通用能力的自主代理是 AI 的下一个前沿领域。Minecraft 是无限可能性的终极试验台对于代理商。』

实现

实现模块

Voyager 由三个主要模块实现:

  • • 自动化课程以最大限度地探索

  • • 用于存储和检索复杂行为的可执行代码的不断增长的技能库

  • • 一种重复的提示机制,结合环境(游戏)反馈、执行错误和自我验证来完善程序

Voyager 通过提示和上下文学习与黑盒 LLM (GPT-4) 交互。这避免了对模型参数进行微调的需要。

自动课程

自动课程考虑探索进度和代理状态以最大化探索。GPT-4 将根据『发现尽可能多的不同事物』的总体目标生成课程。

自动课程

技能库

技能库

图表的上半部分显示了新技能的添加。每个技能都带有嵌入式描述的索引,以便将来在类似情况下进行搜索。下图为技能搜索。当面对自动化课程中建议的新任务时,查询并确定前五项相关技能。复杂的技能可以通过组合简单的程序来合成,航海者的能力会随着时间的推移而迅速提高。

重复提示机制

重复提示机制

图的左侧显示了来自环境的反馈。GPT-4 知道在 Minecraft 中制作一根棍子需要两块木头。右侧显示执行错误。GPT-4 明白 Minecraft 中没有『金合欢锯』,所以必须制作一把『木锯』。

终身学习能力强

Voyager 在上下文中展示了强大的终身学习能力, 与传统的 SOTA(最先进的)相比,在 Minecraft 中获得的独特物品增加了 3.3 倍, 独特物品增加了 2.3 倍,旅行距离增加了一倍,达到主要科技树里程碑的速度提高了 15.3 倍。研究人员说:

虽然其他技术难以推广,但 Voyager 可以利用新 Minecraft 世界中学到的技能库从头开始解决新任务。

自我探索不断发现新的 Minecraft 物品和技能

Voyager 通过自我探索不断发现新的 Minecraft 物品和技能,显著优于现有的基于 LLM 的代理。X轴显示提示的迭代次数。

使用

该项目已经开源,如果你有《我的世界》账号和 OpenAI 账号,那么可以直接按照下面方法运行该项目,让 AI 替你玩儿游戏。

首先,提前装好 《我的世界(Minecraft)》。项目 Python 依赖:

git clone https://github.com/MineDojo/Voyager
cd Voyager
pip install -e .

项目 NodeJS 依赖:

cd voyager/env/mineflayer
npm install -g npx
npm install
cd mineflayer-collectblock
npx tsc
cd ..
npm install

然后执行下面代码登录游戏就可以让 AI 帮你探索世界了:

from voyager import Voyager
# You can also use mc_port instead of azure_login, but azure_login is highly recommended
azure_login = {
    "client_id": "YOUR_CLIENT_ID",
    "redirect_url": "https://127.0.0.1/auth-response",
    "secret_value": "[OPTIONAL] YOUR_SECRET_VALUE",
    "version": "fabric-loader-0.14.18-1.19", # the version Voyager is tested on
}
openai_api_key = "YOUR_API_KEY"
voyager = Voyager(
    azure_login=azure_login,
    openai_api_key=openai_api_key,
)
# start lifelong learning
voyager.learn()

项目信息

论文下载:

  • • https://voyager.minedojo.org/assets/documents/voyager.pdf

官网:

  • • https://voyager.minedojo.org/

Github:

  • • https://github.com/MineDojo/Voyager


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用 chatGPT4打游戏

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