英伟达的研究人员创造了航海家人工智能，这是一个学会如何成为《我的世界》专家的机器人。这是一个实验性的人工智能程序，在GPT-4的指导下，通过反复试验，学会了如何玩这个视频游戏。最终，人工智能模型变得善于玩游戏，为这项技术开辟了新的可能性。
许多人一直在讨论ChatGPT将如何激发能够自主思考和学习的人工智能的创造。多亏了旅行者号，我们似乎能比预期更早看到它。这个人工智能程序表明，我们可以创造出适应环境的人工智能系统。不久，它可能会导致机器人执行复杂的工作任务。
本文将讨论旅行者AI如何使用GPT-4成为《我的世界》的专家玩家。然后，我将把这种人工智能与类似的自动化系统进行比较，以展示这项技术的进步程度。
旅行者AI是如何工作的?
Voyager AI并不像人类一样玩Minecraft。相反，它使用GPT-4来了解周围环境。GPT-4是支持ChatGPT的大型语言模型。
假设旅行者号注意到了木棍和石块。它会询问GPT-4关于这些游戏中的物体，它可能会建议把它们变成一把鹤嘴锄。
如果人工智能程序出错了怎么办?它将使用错误信息、游戏反馈和GPT-4代码描述来改进它的行为。
最终，旅行者号将其学习成果汇编成一个通用技能库。它可以在各种情况下参考这些技能，而不是从头开始适应它们。
让我们假设《我的世界》AI在荒野中与绵羊战斗。之后，它需要探索一个洞穴寻找铁矿石。然而，地下区域通常有像骷髅一样的敌人。
旅行者号可以利用之前的战斗经验，在骷髅上使用剑，在矿石上使用镐。英伟达的研究人员尝试使用旧的OpenAI模型GPT-3.5。
然而，《Voyager》AI无法有机地学习游戏机制并使用LLM进行调整。只有GPT-4允许该程序成为“具体化的代理”。
这是一种可以在模拟或真实环境中自由移动和行动的人工智能。不久，我们可能会看到这项技术为未来的机器人提供动力。
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你可以把工作场所想象成模拟的游戏世界。他们的空间有限，只有常用的工具和设备，比如椅子和箱子。
将旅行者AI集成到机器人中，并将其置于工作场所模拟中。最终，它可能学会执行办公室任务并与人类同事交流。
当然，将这一设想变为现实还需要更多的研究。然而，随着越来越多的人和公司开发人工智能产品和服务，我们应该期待很快看到它。
旅行者AI与其他程序
许多其他人工智能系统已经将任务自动化并适应虚拟环境。然而，它们的性能与旅行者号并不匹配。
例如，AutoGPT允许人们自动执行其他计算机程序上的各种任务。如果它遇到一个不熟悉的界面，它会教会自己导航以实现目标。
然而，旅行者AI可以适应比AutoGPT更广泛的环境。此外，在英伟达团队进行实验之前，其他人工智能算法已经在视频游戏上进行了训练。
例如，AlphaGo在2016年掌握了有史以来最复杂的棋类游戏之一——围棋。它使用强化学习来玩游戏，使用积极和消极的反馈。
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例如，如果它获得分数，它将继续使用一个动作，如果它输了，它将停止。相比之下，AlphaGo可能很难适应像《我的世界》这样的开放世界游戏。
与Go不同，《我的世界》并没有特定的目标。玩家可以探索游戏并做任何他们想做的事情，如建造房屋或寻找新道具。
Voyager AI能够适应并成为这款游戏的专家。因此，它的多功能性可能使其成为未来工作场所机器人的重要组成部分。
结论
Voyager AI可以通过参考GPT-4和无数的试验和错误来玩《我的世界》。它通过自己学习而不是事先训练来胜过旧的人工智能程序。
这似乎离创造出能像人类一样思考和行动的人工智能又近了一步。然而，我们可能需要等待更长的时间才能使其成为现实。
人工智能已经改变了日常生活的其他部分。了解更多关于它的影响和其他数字趋势，请关注询问者技术。