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AI已经可以学会看主播视频，来教自己打游戏了
修改于2023/05/307921 浏览聊聊游戏
我训练了谁，谁又训练了我？
今年6月底，知名科技公司OpenAI发布了一篇论文，主要围绕着一项名为 “视频预训练”（VPT：Video PreTraining）的AI技术展开讨论。
这项研究的成果相当喜人，例如，在看了7万多个小时《我的世界》视频后，案例中的AI已经成功学会了求生所需的大部分必备技能：游泳、狩猎、建房、下矿，甚至搜刮村庄。
尽管依然存在着一些人类难以理解的操作，但就结果来说，这已经比许多同类AI表现得要好多了。
AI搜到东西后兴奋地撸起了天花板
当然，相比起背后堆积如山的代码与“逆动力模型”等看了就让人迷茫的技术词汇，作为普通玩家的我们，更关心的可能还是这么一款高智能、饶有趣味的AI到底什么时候才能实装进游戏里。
“给俺也整一个”
1
无须等待，AI走进千万家的场景就在当下。
虽然OpenAI的模型目前仅提交给了专门负责研究《我的世界》AI的MineRL大赛，但就在他们论文发布的前后几天，另一个功能类似的AI也同样出现在了网上。更重要的是，研究团队直接将他们的代码放在了Github上供所有人下载研究。
MineDojo的Github页面
这个名叫MineDojo的项目由英伟达的工程师进行开发，同样是通过观看网上的视频资料进行训练，但与OpenAI略有不同的是，他们的资料库要庞大得多。
MineDojo一共搜集了73万个油管上的游戏视频、7000多个维基网页，甚至还有上百万条和《我的世界》有关的Reddit评论。
“互联网规模”
这么做的目的，当然在于帮助AI理解人类语境中“建造“”求生“等词汇的意义，油管主们在教学视频中声情并茂地教导观众从哪里出发，到哪里寻找神庙，再到如何攻略末影龙——
对于AI来说，这就是上好的“网课”。
支持这一行为的，是一个被称为MineCLIP的学习算法。它可以帮助AI把主播的解说与视频中展示的操作联系起来，以此达到训练的目的；同样的，训练好的AI也能理解玩家直接下达的任务。
这是MineDojo最有趣的部分，工程师们准备了3000个可以直接下达给AI的指令，一类是程序化任务，例如“生存3天”或“收集两块木头”，这是可以用数字和名词客观衡量的任务；另一类是抽象化任务，例如“建造一座漂亮的海滨别墅”。
AI可能很难理解“漂亮”“海滨”“别墅”到底是什么意思，不过通过视频画面的讲解，再搜索玩家们相关评论的关键词之后，大多数时刻AI都能有模有样地完成目标。
在这些任务中，玩家可以给AI下令“把牛羊圈起来”“去沼泽里找鸡”“尽可能地活久一点”，或者干脆让它去搜刮一个海底神庙。因为使用了互联网上的常用语言，AI对某些人类特有的幽默感学得挺到位的。
下达”玩”的指令
和OpenAI的模型比起来，MineDojo的技术难度或许并没有那么高，毕竟它直接接入了游戏端口，利用游戏内的数据直接控制AI行动要简单许多；而OpenAI则是从零开始建立了一个模仿人类的行动模型，指令都是直接模拟人类的键鼠操作。
并且MineDojo在部分时刻依然要借助修改游戏数据才能达到目的，比如攻略末影龙的时候，只有“作弊”让末影龙站在原地挨打才能通关。
手足相残的残忍录像
不过，MineDojo依然呈现出了AI可以通过现有视频、资料进行学习的能力。唯一遗憾的是，目前还没有看到多少MineDojo实装后的反馈，因此实际效果如何也存在一定的疑问。好处是它供所有人免费下载，当作AI入门的免费资料试试未尝不可。
2
得益于当代互联网的发展，AI能从视频资料中获取自己想要的知识。人类也是如此，制作一个会玩游戏的AI，有时候看视频就够了。
视频比教科书更进一步的是，哪怕观众什么也不明白，不知道python语言、架构、蒙特卡洛算法是什么，每个人依然能从视频里得到乐趣，随后潜移默化地了解知识。
在这一领域起代表性作用的，是那些致力于设计游戏AI的视频制作者们。
首先要提到的是人们或许更为熟知的“遗传算法”，一个在上个世纪的六十年代提出，被这个世纪所发扬广大的技术。
它类似生物学意义上的进化论，具体来说，就是通过系统生成一堆什么也不懂的婴儿，让他们在大自然（程序）世界里尝试各种操作，通过选择表现更好的子代，达到不断优化AI表现的目的。
用油管上一条《AI学习玩JUMP KING》的视频举例，大致场景就是这样的。
先生500个孩子试试
视频作者Code Bullet（下文简称CB）已经用这个算法成功制作出了不少AI通关游戏的视频，《吃豆人》《Flappy Bird》这类强调优化AI行动的游戏都可以沿着类似的思路走下去。
思路是清晰的，做起来也很“简单”。翻阅一下CB大部分制作AI的视频，都可以看到他的过程主要分为了三个部分。
“制作一个会玩游戏的AI仅需要三步”
重做游戏的原因我们稍后再进行讨论，CB视频中展现的精髓部分在于遗传算法的“筛选”功能。不同于物竞天择的大自然，这里我们才是负责挑选AI的上帝。
刚出生的AI当然是什么也不懂得的小婴儿，给它们添加行动指令，AI也不会懂得往哪里行动有什么意义。因此常见的做法是给随机行动的AI设置奖励和惩罚，例如跳跃一次加1分、达到下一关加2分、左右移动加0.5分，向下跌落则扣1分。
“往上走就好，往下是坏，这很简单”
每代AI只有五次行动机会，五次行动结束后，跳跃高度最高的AI就会成为下一代的模范，此后的每一代AI都会遵循上一代摸索出最好的路径前进——这就是很简单的进化了。
不过这么简单的规则还没有办法解决某些“思考”问题，如果某关需要先下降，再向上跳跃的话，死脑筋的AI就会因为扣分原则而拒绝往下跳。
解决办法可以是在降落地点设置同样可以提供奖励的收集品，引导AI通过收集奖励，前往更高的场景。
跟游戏引导玩家的方式其实很像
等所有程序都准备好之后，只要让AI自己跑起来就行了，它们自然会一代代地找到最好走的路线，最终完成游戏通关的任务。
经历862代的演变后，就能到顶啦
3
自AlphaGo2017年从赛场“退役”，已经过去了五年。自那之后，“民用AI”在游戏领域可谓发光发热，在油管上用AI玩《VALORANT》《大富翁》《糖豆人》的博主们也大有人在。
虽然没有公司的资金支持，也没有流着血泪帮忙标注数据的研究生们，但得益于Github的开放性，每个网民随手就可以下到一大堆经过一定训练的神经网络程序。
以一位油管上仅有7000粉丝的小博主River为例，他的一期视频就很简洁地展现了AI技术的低门槛。
前期准备非常简单：你只需要两台电脑、一段网上下载的程序、一个视频采集卡，再加一个无线鼠标信号接收器。
而要做的工作也无非是标注一些供AI训练识别能力的图片，一“小”段指示行为模式的代码，然后直接扫描小地图指示方位，再把键盘信号都通过无线鼠标传送到电脑里。
虽然信号发送是麻烦了点，但好处也有，因为没有额外程序接入游戏，自然也不会被判断出使用了外挂。
一切操作都是由另一台电脑根据实时图像作出的
当然，在目前的表现上来看，River的AI也和普通的AI机器人差不多，并没有AlphaGo那种神奇的自我进化能力。
不过，只是想简单体验AI设计，已经没有了那么高的门槛。不断设计更新更强的AI也是一件颇有乐趣的行为，其中一项就是分辨正确与错误之间的“边界”。
那是人（确信）
正如MineDojo要区分程式化任务与抽象类任务的区别，我们在教导AI时，同样能从AI分辨的结果当中，得到自己对于事物的定义和由此产生的解释，或许能启发人类解决生活中的矛盾。
朋友问你今天过得怎么样、相亲时怎么向对方介绍自己，如果每个问题都能用程序解答，未尝不是人类也已经进化到更高一层的体现。
谁训练了我，我又训练了谁？
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@高级野猪
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@HOLLO
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孩子游荒啦！
补充四个
桃源深处有人家，在玩，养老
忘川风华录，感觉和痒痒鼠差不多，二选一我选痒痒鼠，建模不错
食之契约，之前热情玩过，不知道现在推荐不推荐新人入坑
食物语，陪伴服且多为男角色婉拒了
煮啵有点挑了。。。偏向单机+一点联机
#游荒 #求游戏推荐 #求推荐游戏 #发现好游戏 #求安利 #求游戏安利
@小李不理le
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种花类游戏统计（自用版）
前言：本帖发的种花类游戏都是换汤不换药的，若是tap或应用商店上搜不到就是在绿泡泡小程序上。
以后这类游戏肯定越来越多，所以帖子里有没记到的游戏可以带截图与游戏名发评论区。[表情_比心][表情_比心]
——
1.《我的花园世界》
2.《织梦森林》
3.《解忧花店》
4.《明星花店》
5.《童话师》
6.《动物花店》
7.《光影世界》
8.《小小花园》
9.《心动花城》
10.《深海花园》
11.《
@焦糖
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6.29号心动小镇攻略来啦！！！
萤石在7号家园
溜溜木在6号家园
兑换码会在下午六点更新哦
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@饼饼脆脆鲨
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端午佳节“金”喜降临！《敢达决战》阿瓦特雷震撼登场！
来自《机动战士高达00》第一季终盘的传奇机动堡垒——阿瓦特雷(Alvatore)，今日正式参战《敢达决战》手游。这台被誉为“黄金巨人”的终极兵器，以其极具辨识度的金色巨躯和毁灭性火力，即将在游戏中掀起新的风暴。同时，游戏还于前几日推出了“612专享服限时活动”(6月12日-7月31日)，为新老指挥官带来丰厚福利。
机体重磅解析：从动画名场面到游戏实战 阿瓦特雷出自动画《机动战士高达00》，由天人
@小小编
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为什么很多游戏的新手教学又臭又长
最近玩的一些游戏，新手教学强制你点击，搞得我只能按照它要求的一步一步来，走路都要教学，打开设置都要教学，真的又臭又长，为什么这些游戏都把新手教学做成这样呢？
#TapTap发现好游戏 #TapTap生活 #TapTap生活区 #二次元 #今天游戏圈发生了啥 #发现好游戏 #浅评一下 #游戏日常 #游戏杂谈 #风帆纪元手游
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@邪恶老乡
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夏季手机散热思路
( 1 ) 没电脑
没风扇先整风扇，比如美的SDJ35PJN那种风大的型号。要是预算比较吃紧可以用那种表面比较平整的接水的袋子垫在手机下面辅助散热(可以塞冰箱稍微冻一冻，20来度就行了，水越多越持久)。
追求散热效果选半导体散热器(因为半导体一般是风冷的基础上加了个半导体)，追求性价比选风冷，一般来说半导体吵一些。
制冷好不好优先看功率和实测就行了。手机散热器能效基本上都很拉胯，半导体散热器功率基
@俺就一打游戏的
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