來源：新智元
編輯：Aeneas 好困
給遊戲行業來點GPT-4式震撼？這個叫Voyager的智能體不僅可以根據遊戲的反饋自主訓練，而且還能自行寫代碼推動遊戲任務。
繼斯坦福的25人小鎮後，AI智能體又出爆款新作了。
最近，英偉達首席科學家Jim Fan等人把GPT-4整進了「我的世界」（Minecraft）——提出了一個全新的AI智能體Voyager。
Voyager的厲害之處在於，它不僅性能完胜AutoGPT，而且還可以在遊戲中進行全場景的終身學習
比起之前的SOTA，Voyager獲得的物品多出了3.3倍，旅行距離變長了2.3倍，解鎖關鍵技能樹的速度快了15.3倍。
對此，網友直接震驚了：我們離通用人工智能AGI，又近了一步。
所以，未來的遊戲，就是由大模型帶動NPC來玩的吧？
真·數字生命
接入GPT-4之後，Voyager根本不用人類操心，完全就是自學成才。
它不僅掌握了挖礦、建房屋、收集、打獵這些基本的生存技能，還學會了自個進行開放式探索。
它會自己去到不同的城市，路過一片片海洋，一座座金字塔，甚至還會自己搭建傳送門。
通過自我驅動，它不斷探索著這個神奇的世界，擴充著自己的物品和裝備，配備不同等級的盔甲，用盾牌格擋上海，用柵欄圈養動物……
論文地址：https://arxiv.org/abs/2305.16291
項目地址：https://voyager.minedojo.org/
Voyager的英勇事蹟包括但不限於——
大戰末影人
造基地
挖紫水晶
挖金子
收集仙人掌
打獵
釣魚
數字生命的潛能究竟有多大？我們只知道，現在Voyager仍然在Minecraft中一刻不停地探索，不斷擴展著自己的疆域。
「訓練」無需梯度下跌
此前，AI領域的一大挑戰就是，構建具有通用能力的具身智能體，讓它們在開放世界中自主探索，自行發展新技能。
以往，學界都是採用強化學習和模仿學習，但這些方法在系統化的探索、可解釋性和泛化性等方面，表現往往差強人意。
大語言模型的出現，給構建具身智能體帶來了全新的可能性。因為基於LLM的智能體可以利用預訓練模型中蘊含的世界知識，生成一致的行動計劃或可執行策略，這就非常適合應用於遊戲和機器人之類的任務。
此前，斯坦福研究者構建出生活著25個AI智能體的虛擬小鎮，震驚了AI社區
這種智能體還有一個好處就是，不需要具體化的自然語言處理任務。
然而，這些智能體仍然無法擺脫這樣的缺陷——無法終身學習，因而不能在較長時間跨度上逐步獲取知識，並且將它們增持下來。
而這項工作最重要的意義就在於，GPT-4開啟了一種新的範式：這個過程中是靠代碼執行「訓練」，而非靠梯度下跌。
Jim Fan解釋道：我們在BabyAGI/AutoGPT之前就有了這個想法，花了很多時間找出最好的無梯度架構
「訓練模型」是Voyager迭代式構建的技能代碼庫，而非浮點數矩陣。通過這種方法，團隊正在將無梯度架構推向極限。
在這種情況下訓練出的智能體，已經具備了同人類一樣的終身學習能力。
比如，Voyager如果發現自己處在沙漠而非森林中，就會知道學會收集沙子和仙人掌就比學會收集鐵礦更重要。
而且，它不僅能根據目前的技能水平和世界狀態明確自己最合適的任務，還能根據反饋不斷完善技能，保存在記憶中，留在下次調用。
所以，我們離矽基生命出現還有多遠？
剛剛回到OpenAI的Karpathy對這個工作表示盛讚：這是個用於高級技能的「無梯度架構」。在這裡，LLM就相當於是前額葉皮層，通過代碼生成了較低級的mineflayer API。
Karpathy回憶起，在2016年左右，智能體在Minecraft環境中的表現還很讓人絕望。當時的RL只能從超稀疏的獎勵中隨機地探索執行長期任務的方式，讓人感覺非常stuck。
而現在，這個障礙已經在很大程度上被解除了——正確的做法是另闢蹊徑，首先訓練LLM從互聯網文本上學習世界知識、推理和工具使用（尤其是編寫代碼），然後直接把問題拋給它們。
最後他感慨道：如果我在2016年就讀到這種對智能體的「無梯度」方法，我肯定會大吃一驚。
微博大V「寶玉xp」也對這個工作給予了高度評價——
真的是了不起的嘗試，整個代碼都是開源的，這種自動生成任務->自動寫代碼執行任務->保存一個代碼庫可以重用的思路，應該是可以很容易應用到其他領域。
Voyager
與其他AI研究中常用的遊戲不同，Minecraft並沒有強加預定義的終點目標或固定的劇情線，而是提供了一個具有無盡可能性的遊樂場。
對於一個有效的終身學習智能體來說，它應該具有與人類玩家類似的能力：
1. 根據其當前的技能水平和世界狀態提出適當的任務，例如，如果它發現自己是在沙漠而不是森林中，就會在學習收集鐵之前學習收集沙子和仙人掌
2. 基於環境反饋來完善技能，並將掌握的技能記入記憶，以便在類似情況下重複使用（例如，與殭屍戰鬥與與蜘蛛戰鬥類似）
3. 持續探索世界，以自我驅動的方式尋找新的任務。
為了讓Voyager具有上述這些能力，來自英偉達、加州理工學院、得克薩斯大學奧斯汀分校和亞利桑那州立大學的團隊提出了3個關鍵組件：
1. 一個迭代提示機制，能結合遊戲反饋、執行錯誤和自我驗證來改進程序
2. 一個技能代碼庫，用來存儲和檢索複雜行為
3. 一個自動教程，可以最大化智能體的探索
首先，Voyager會嘗試使用一個流行的Minecraft JavaScript API（Mineflayer）來編寫一個實現特定目標的程序。
雖然程序在第一次嘗試時就出錯了，但是遊戲環境反饋和JavaScript執行錯誤（如果有的話）會幫助GPT-4改進程序。
左：環境反饋。 GPT-4意識到在製作木棒之前還需要2塊木板。
右： 執行錯誤。 GPT-4意識到它應該製作一把木斧，而不是一把「相思木」斧，因為Minecraft中並沒有「相思木」斧。
通過提供智能體當前的狀態和任務，GPT-4會告訴程序是否完成了任務。
此外，如果任務失敗了，GPT-4還會提出批評，建議如何完成任務。
自我驗證
其次，Voyager通過在向量數據庫中存儲成功的程序，逐步建立一個技能庫。每個程序可以通過其文檔字符串的嵌入來檢索。
複雜的技能是通過組合簡單的技能來合成的，這會使Voyager的能力隨著時間的推移迅速增長，並緩解災難性遺忘。
上：添加技能。每個技能都由其描述的嵌入索引，可以在將來的類似情況中檢索。
下：檢索技能。當面對自動價格提出的新任務時，會進行查詢並識別前5個相關技能。
第三，自動價格會根據智能體當前的技能水平和世界狀態，提出合適的探索任務。
例如，如果它發現自己在沙漠而非森林中，就學習採集沙子和仙人掌，而不是鐵。
具體來說，價格是由GPT-4基於「發現盡可能多樣化的東西」這個目標生成的。
自動價格
實驗
接下來，讓我們看一些實驗
團隊將Voyager與其他基於LLM的智能體技術進行了系統性的比較，比如ReAct、Reflexion，以及在Minecraft中廣受歡迎的AutoGPT。
在160次提示迭代中，Voyager發現了63個獨特的物品，比之前的SOTA多出3.3倍。
尋求新奇的自動價格自然會驅使Voyager進行廣泛的旅行。即使沒有明確的指示，Voyager也會遍歷更長的距離（2.3倍），訪問更多的地形。
相比之下，之前的方法就顯得非常「懶散」了，經常會在一小片區域裡兜圈子。
地圖探索率
那麼，經過終身學習後的「訓練模型」——技能庫，表現如何呢？
團隊清空了物品/護甲，生成了一個新的世界，並用從未見過的任務對智能體進行了測試。
可以看到，Voyager解決任務的速度明顯比其他方法更快。
值得注意的是，從終身學習中構建的技能庫不僅提高了Voyager的性能，也提升了AutoGPT的性能。
這表明，技能庫作為一種通用工具，可以有效地作為一個即插即用的方法來提高性能。
零樣本泛化
上圖中的數字是三次試驗中提示迭代的平均值。迭代次數越少，方法越有效。可以看到，Voyager解決了所有的任務，而AutoGPT經過50次提示迭代都無法解決。
此外，與其他方法相比，Voyager在解鎖木工具上快了15.3倍，石工具快8.5倍，鐵工具快6.4倍。而且擁有技能庫的Voyager是唯一解鎖鑽石工具的。
技能樹掌握情況（木工具→ 石工具→ 鐵工具→ 鑽石工具）
目前，Voyager只支持文本，但在未來可以通過視覺感知進行增強。
在團隊進行的一個初步研究中，人類可以像一個圖像標註模型一樣，向智能體提供反饋。
從而讓Voyager能夠構建複雜的3D結構，比如地獄門和房子。
結果表明，Voyager的性能優於所有替代方案。此外，GPT-4在代碼生成方面也明顯優於GPT-3.5。
消融實驗
結論
Voyager是第一個由LLM驅動、可以終身學習的具身智能體。它可以利用GPT-4不停地探索世界，開發越來越複雜的技能，並始終能在沒有人工干預的情況下進行新的發現。
在發現新物品、解鎖Minecraft技術樹、穿越多樣化地形，以及將其學習到的技能庫應用於新生成世界中的未知任務方面，Voyager表現出了優越的性能。
對於通用智能體的開發來說，無需調整模型參數的Voyager是可以作為一個起點的。
參考資料：
https://voyager.minedojo.org/
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