从 0 开始在《我的世界》中挖出一块钻石，需要多长时间。对于熟悉游戏的玩家来说，可能只需要几分钟的时间:

图源 YoutubeItzJhief

可是对于 AI 来说，15 分钟内可能都挖不出 1 块钻石！

为了发掘 AI 的潜力，CMU，微软，DeepMind 和 OpenAI 联手在顶会 NeurIPS 上举办了一个名叫 MineRL 的竞赛，要求参赛队伍在 4 天时间内，训练出一个能在 15 分钟内挖出钻石的 AI矿工。

从往届表现来看，冠军连 40 分都拿不到，甚至举办方给出的 AI Baselines 只能达到 2 分左右的水准。

今年，腾讯的绝悟 AI 却以 76.97 分的绝对优势一举夺魁，成功成为挑战赛历史上挖矿最迅速的 AI。

红色为绝悟 AI 分数

腾讯 AI Lab 是怎么拿到冠军的。不过，打开电脑，随便点开一篇，就是一大段密密麻麻的文字糊脸……只是摘要就有这么长，还有2300多篇，这工作量实在劝退。

AI 矿工为何难以挖出钻石。

之所以 AI 难以在竞赛中迅速挖出钻石，主要有两方面的原因一方面，《我的世界》游戏本身对 AI 有难度

作为开放世界游戏，它的初始世界完全随机生成，而迅速合成钻石又需要比较复杂的步骤:既不能只用一种工具，也不能一挖到底。

通常来说，从 0 开始挖钻石最快的方法，分为 7 个步骤。第一步，玩家在空手进入《我的世界》中时，需要先找到树上的木头，用来获取木块:

第二步，将这些木块用来合成工作台:

第三步，在工作台上合成木镐，用来挖原石:

第四步，获得原石之后，需要合成一个石镐，用来快速挖铁矿:

第五步，为了将铁矿合成铁锭，还需要做一个熔炉来烧铁:

第六步，合成铁镐，用来挖出钻石:

第七步，寻找钻石，并用铁镐来挖出最终的钻石:

看到这里，就知道挖矿对于 AI 来说，已经很复杂了，不仅面临大量决策，还需要考虑时间问题。

另一方面，为了增加难度，举办方还特意给AI 矿工们增加了不少限制。

禁止参赛者编写规则，游戏环境将背包信息与动作空间加密，不允许使用预训练模型，AI 与环境交互不超过 800 万次，只能使用 6 核 CPU + 半张 NVIDIA K80 显卡训练 4 天。

当然，这样做是为了让各大高校的学生也有能力参与这次挑战赛，不至于出现硬件上军备竞赛的问题。

面对来自游戏和举办方的挑战，腾讯的绝悟 AI 是如何成为一名优秀矿工的。

如何让 AI 更快地挖矿。

首先，是整体训练策略的问题。

要想让 AI 在短时间，少算力的情况下变得会挖矿，首先就要改变训练策略。

这种情况下，不可能再用强化学习对 AI 进行整体训练。

因此，腾讯 AI Lab 将强化学习进行了升级，提出了一种基于分层强化学习的方法。

简单来说，就是将挖出钻石的过程像人一样分成几个具体的步骤，每个步骤都有一个小目标，让 AI 在完成一个目标后，能迅速地实施下一个目标。

然后，就是三个细节上的问题了。。

其一，开放地图的理解问题由于表示学习在《我的世界》这样的 3D 场景中效果很差，腾讯 AI Lab 设计了一种基于动作感知的算法，来捕捉每个动作对环境的影响

这种方法快速地提升了 AI 在开放世界中获取资源的速度。

其二，策略选择问题在游戏进行到一定阶段后，AI 与人的思路会发生一些差异，仅凭人类数据训练，对 AI 的提升作用有限为此，腾讯 AI Lab 采用了自模仿学习的算法，从自己的实践中获得教训和经验，来降低进入危险区域，做出错误决策的概率

其三，合成物品问题合成物品对于人类来说非常简单，可是 AI 却总是不容易合成它，成功率一开始甚至只有 35% 左右为此，腾讯 AI Lab 采用了动作序列一致性过滤+ 基于投票的集成学习方法，最终将合成物品的成功率提升到 96%

最终在评分中，绝悟 AI 的分数达到了 76.97 分。

事实上，在游戏 AI 上一路向前的绝悟，已经历了数次进化从最初攻克 Atari 游戏开始，到后来的棋牌游戏 AI绝艺，掌握一手围棋，象棋，麻将的绝活再到现在的策略协作型 AI绝悟，从 MOBA，FPS 再到开放世界游戏《我的世界》，这个基于强化学习训练的智能体正在变得愈发复杂

这次的《我的世界》版绝悟 AI 论文也已经放出，感兴趣的小伙伴可以冲了~

《我的世界》版绝悟 AI 论文地址:

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