MineDojo：基于《我的世界》的AI探索新框架

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2023-10-14 16:26:18

MineDojo：打开AI新世界

近日，李飞飞高徒和团队研究人员提出了基于《我的世界》游戏新框架MineDojo，可以让AI自由探索程序生成的3D世界。上周，OpenAI让AI看完海量视频后，学会玩《我的世界》。在这之前，来自英伟达团队的研究人员还构建了一个游戏新框架MineDojo。

MineDojo包含了1000多种不同的开放式任务的模拟套件。在这里，AI智能体可以自由探索程序生成的3D世界。

MineDojo从网上收集了海量数据：73万YouTube视频，带有标记2.2亿个单词的英文脚本，这些视频总时长大概有30万个小时；6735个Wiki页面，其中包括交互式的文本、图像、表格和图表；34万条在「r/Minecraft」上的Reddit帖子，还有660万条评论。

视频素材分两类：逐步演示、配音详解的教程视频，研究团队用教程视频做出了大量程序基准。不按特定任务与步骤进行的普通游戏录播视频，给AI智能体提供了内容更多元、素材更丰富的各种学习与训练信号。

由于Reddit文本数据库中的内容结合了文字、图片、短视频片段，将精细调试的大语言模型在其中使用后，AI智能体就能获得大量特定的内化概念和复杂策略。

MineDojo现有基准任务库中包含3131个任务，其中有1572个可编程任务、1558个创造性任务、1个通关性任务。

研究团队将所有任务都附带了自然语言叙述的提示，很多任务还有用GPT-3生成的逐步指南。为了用强化学习训练AI智能体玩《我的世界》、完成必备的奖惩功能，研究团队自行开发了模型MineCLIP。MineCLIP是在海量Youtube数据库上预训练的对比视频语言模型，利用大型预训练的视频语言模型作为学习奖励函数。

MineCLIP模型也是MineDojo中AI将图像对应自然语言的核心组件，包含了文本编码器和图像编码器，参数1.5亿。研究团队在论文中称MineCLIP模型的神经架构很类似CLIP4Clip，但比其多了两层图-文适应处理层。研究团队在视频数据库中抽取了64万16秒短视频片段抽样，来训练这两层来对应图像和文字，效果可与人工判定的真实值媲美。

MineDojo的研究方向与OpenAI有所不同。OpenAI试图训练一个《我的世界》中的通才智能体，通过模仿大量演示来学习，然后再通过精心化设计的奖励让智能体去进行强化学习。相比之下，英伟达提出了不同的观点。他们通过利用YouTube上的视频里的知识学习各种想得到的任务，包括GPT-3生成的任务。为此，研究者并没有通过手动设计无数奖励，而是设计了一种算法MineCLIP，利用了大型与训练视频模型作为学习奖励函数。

最新研究团队共有十个人。其中论文一作是李飞飞门下得意弟子LinxiFan（范麟熙）。他毕业于上海实验中学，本科就读于纽约哥伦比亚大学，目前在斯坦福大学攻读博士，主修计算机视觉、强化学习以及机器人技术。

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