《我的世界》對于José Hernández-Orallo而言并不陌生，他是一名計算機科學家，正在使用這款游戲進行自己的研究。他在瓦倫西亞理工大學的研究團隊設計了一種測試機器智能性能的基準，這種方法的設計靈感來源于他看到自己的孩子在3D虛擬世界中游戲的情形。在《我的世界》中，玩家通常需要通過互動解決問題，而不是射殺怪物。

[[179255]]《我的世界》是一款風靡全球的游戲，現在科研人員們正在使用它來測試人工智能

2014年，微軟購買了《我的世界》的所有權，這家科技巨頭的研究機構——微軟研究院隨后在此之上設計了一個用于科研的新版本，讓計算機程序和科學家們可以探索和自定義游戲中的3D環境。隨后，微軟邀請了包括Hernández-Orallo在內的一些外部研究人員下載了這個機器友好版本的《我的世界》。從2015年7月起，微軟將其完全開放，現在任何人都可以免費使用它，微軟希望以此加快人工智能領域的研究速度。

人工智能在各種游戲中的研究最近變得非常火爆，很多公司正像微軟一樣在游戲中投入研究力量。12月3日，DeepMind開放了自己的3D虛擬世界程序DeepMind Lab，供所有開發人員下載和自定義使用。這家谷歌下屬公司設計的虛擬環境一開始被用于訓練自己的人工智能程序。僅僅兩天以后，OpenAI發布了一個「元平臺」允許人工智能程序在其中與最初為人類玩家設計的十幾款3D游戲互動，另外，這個環境還包含了一些網絡瀏覽器與手機app。

這三個工具讓研究人員與軟件開發者們可以輕松地開展自己的實驗，測試程序在遇到前所未見的問題時如何進行解決，同時可以幫助程序在類似真實場景的環境中進行自我訓練。「這樣的虛擬環境將會為人工智能的發展奠定基礎，」西雅圖華盛頓大學的機器學習研究者Pedro Domingos說道。

DeepMind Lab，一開始被用于訓練谷歌自己的人工智能程序，現在已經向所有開發者開放

Atari算法

人工智能是各種視頻游戲的老玩家，但在早期，每個用于通關的算法都是特殊定制的。近年來，人們的研究重點開始轉向于使用機器學習讓程序自我積累經驗。在2015年上半年，DeepMind推出的算法在Atari游戲中擁有了超越人類玩家的水平，算法通過不斷試錯來獲得游戲高分，設計者并沒有告訴程序每個游戲的目標是什么。

Atari游戲僅僅是2D世界而已。像《我的世界》這樣的「***人稱」3D 視頻游戲可以讓玩家置身于一個充滿立體感的環境中，相比前者更接近于真實世界，因此吸引了更多研究者的目光。

在《我的世界》中，玩家可以和虛擬世界中的磚塊互動，使用它們蓋房子，同時也可以探索路線，和游戲世界中的其他內容展開交互。面向開發者的版本被稱為Malmo，允許機器算法像人類玩家一樣在游戲中進行探索。Hernández-Orallo 正在使用Malmo 來探究虛擬環境是否可用于創建機器智能的基準。不同算法可以相互競爭，看看哪一個可以將磚塊搭建成某個物體的形狀，或者比較它們在同一個迷宮中尋路所需的時間，這種測試的涵蓋面相比圖靈測試——機器智能最有名的測試方式——要廣泛的多。

讓《我的世界》吸引人工智能學者們的另一個原因是，在游戲中玩家們可以打字互相交流。「這可以幫助專家們研究人工智能在現實世界中與人類互動的情況，」微軟研究院的科學家Katja Hofmann 說道，她在英國劍橋領導著開發Malmo 的團隊。

目前約有100個研究機構正在使用Malmo 3D 世界，它由微軟研究院開發，用于人工智能研究

訓練機器人

「虛擬世界的人工智能訓練對于機器人的發展大有益處，」Hofmann 說道。「因為虛擬環境的定制成本很低，定制速度和安全性也有保障。虛擬環境也可以讓機器人研究者們專注于解決機器人的智能問題——機械的問題有時的確令人分心。」

除了Hernández-Orallo 以外，微軟研究院還與不少其他研究機構合作開展了一系列Malmo 項目。Hofmann 認為真實的用戶數量不止于此，也許有100家。

Malmo 平臺包括Java 版本的模塊，以及幫助智能體在 Minecraft 環境中感知和操作的代碼。這兩個組件可以在 Windows，Linux 或 Mac OS 上運行。

DeepMind Lab 和 Malmo 類似，也允許研究者創建迷宮，讓不同算法學習如何尋路，獲得獎勵。DeepMind 正在嘗試將「更自然的元素」（如起伏的地形和植物）整加入到這個虛擬世界中。目前這個3D 環境已經開源，DeepMind 希望在其他研究者的幫助下，這個平臺能夠更加復雜，從而訓練更聰明的訓練算法。「通過開源，我們可以讓所有人參與進來，不斷改進這個項目，」DeepMind 的一位發言人說道。

OpenAI 的元平臺，Universe，相比前兩個3D 世界則更進一步。通過為同一個人工智能程序提供多種不同類型的環境，這一平臺或許可以解決領域內最棘手的問題：如何創建一個可以解決任何新問題的算法。目前的深度神經網絡——通過模仿腦細胞和視覺皮質層的結構創建的計算機系統——可以快速學會在3D 迷宮中尋路，但同樣一個系統卻無法將自己學會的方法用于在其他迷宮中導航。「你僅僅改變一下迷宮的顏色，系統就會迷失其中了，」Hernández-Orallo 說道。「這就是目前***進的技術，令人哭笑不得。」

看來，人工智能的發展還有很長的路要走。目前微軟現在正努力讓 Malmo 可以在 Universe 中使用。「擁有一個社區平臺將使所有人從中受益，」OpenAI 的共同創始人，***技術官 Greg Brockman 說道。