AI代理在電子遊戲中學習 將改變未來機械人發展
電子遊戲一直在人工智能（AI）發展中扮演重要角色。早期許多機器學習的示範都是教電腦玩遊戲。當Google DeepMind成功掌握《星海爭霸2》時，更被視為機器已經能在多個領域與人類一較高下的證明。
而現在，遊戲成為探索AI最新領域的試驗場，包括自主代理、現實世界機械人，甚至是追尋通用人工智能（AGI）的關鍵一步。
在今年的遊戲開發者大會上，Google DeepMind展示了其研究成果，稱為可擴展指令式多世界代理（Scalable Instructable Multiworld Agents，簡稱SIMA）。
其理念是讓機器能在電子遊戲的3D世界中導航和學習，並將所學應用於完全不同的遊戲世界和任務，無論規則如何，都能利用手頭上的工具解決問題。
這聽起來像是兒戲，但這項研究或將深刻影響未來我們工作和生活中使用的智能代理。讓我們深入了解這項技術的意義，以及它是否能解決創造出能像人類一樣適應任何情況的機器的終極挑戰。
虛擬世界的訓練優勢
電子遊戲提供了理想的AI訓練環境，因為任務和挑戰的多樣性幾乎無限。玩家通常會用一套標準工具（透過遊戲控制器）來解決問題，這與AI代理從預設工具集中選擇工具解決問題的方式相符。
遊戲世界還提供安全、可觀察且可擴展的環境，可以低成本地探索細微變化對行為的影響。
DeepMind的SIMA在九個不同的遊戲環境中接受訓練，涵蓋熱門遊戲如《無人深空》、《Valheim》和《山羊模擬器》。代理能用自然語言指令如「撿起鑰匙」或「走到藍色建築物」來互動和控制遊戲。
研究發現，這些代理在知識遷移學習方面表現卓越——它們能將在一款遊戲中學到的技能，運用到另一款全新遊戲中，表現甚至優於只專注於單一遊戲訓練的代理。
這種動態學習能力對未來與人類並肩工作的智能代理至關重要，幫助我們探索、分析和理解複雜且混亂的現實世界問題。
實體機械人的未來
過去十年，實體機械人執行物理任務的發展迅速，與AI的進步密不可分。然而，因訓練成本高昂，它們多被大型企業專用於專門職務。
利用虛擬和遊戲環境可以大幅降低訓練成本。理論上，遷移學習讓機械人能用手臂或工具應付多種物理挑戰，即使之前未曾遇過。
例如，學會在倉庫操作的機械人，可能也能用手建造房屋。
OpenAI在ChatGPT推出前，曾展示過一個名為Dactyl的機械手，透過虛擬模擬學會解魔方，成為虛擬技能轉移到複雜物理任務的早期典範。
最近，Nvidia開發了Isaac平台，專門用來訓練機械人在虛擬環境中「學習如何學習」執行現實任務。
現今，AI輔助機械人已在倉儲、農業、醫療和配送等領域工作，但大部分仍是依照高成本專門訓練的任務。
不過，隨著機械人價格下跌、AI日益強大，「平價」機械人時代將至。特斯拉今年計劃量產數千台Optimus機械人，並安排它們在工廠工作；中國機械人開發商Unitree最近推出一款售價約1.6萬美元的人形機械人，能勝任多種任務。
隨著成本降低和AI能力提升，行走、說話的人形機械人或將比我們想像中更快成為現實。
邁向通用人工智能（AGI）？
將近30年前，機器首次在國際象棋中擊敗人類冠軍卡斯帕羅夫。當時沒人料到，未來會有電腦不只在一款遊戲，而是在任何遊戲中都能擊敗世界冠軍。
這種「泛化」能力，即從一項任務抽取知識應用於完全不同的任務，過去被視為人類專屬，但現正逐漸改變。
這對追求AGI的研究者來說極具啟發意義。DeepMind的SIMA能將學習從一個遊戲環境遷移到另一個，顯示它們正在建立可應用於未來問題的能力。
Google、OpenAI、Anthropic和微軟等公司都表示，開發AGI是最終目標，而代理智能的研究正是邁向這一目標的合理路徑。遊戲或許正是拼圖中不可或缺的一環。
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編者評論：
這篇文章以電子遊戲作為突破口，揭示了AI技術尤其是在代理智能和機械人領域的最新發展，帶出了AI從虛擬世界進入現實世界的巨大潛力。遊戲環境不僅安全、可控，還能提供多變的挑戰，成為訓練AI的理想場景，這大大降低了訓練成本和風險，為未來機械人應用鋪路。
特別值得注意的是，這種跨遊戲、跨任務的知識遷移能力，是從根本上提升AI靈活性的關鍵。當AI能像人類一樣適應新環境和新挑戰，未來無論是家居助理、醫療輔助還是工廠工作，機械人都會更加智能和多才多藝。
然而，我們也應該保持理性，認識到目前這些技術仍處於發展初期，從虛擬環境到現實世界的遷移仍面臨巨大挑戰，例如物理世界的複雜性和不確定性。此外，隨著機械人越來越普及，社會倫理、勞動市場影響和監管框架也需同步跟進。
總括而言，遊戲不只是娛樂，它正成為推動AI和機械人革新的實驗室。未來幾年，我們或將看到從虛擬世界學習的智能機械人，逐步走入日常生活，改變我們的工作和生活方式，這是科幻電影走向現實的生動展現。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
