人工智能研究人员已经开始使用它来训练和测试各种人工智能系统

从玩游戏到人脸识别，机器智能在一系列任务上胜过人类。但尴尬的事实是，AI系统仍然无法处理多个任务。人工智能研究人员的下一个大目标是开发一个可以很好地完成许多任务的系统，而不是只擅长一项任务的超级人类。

脸书研究公司的亚瑟斯拉姆和他的同事已经进入了这个领域。他们已经开始研究的人工智能助手可以与人类互动，然后根据请求执行各种任务。至关重要的是，这些助手可以从互动中学习，从而扩大他们的任务范围。

Szlam和他的同事选择了《我的世界》来实现这个目标。这是一款3D沙盒视频游戏，让玩家在一个独特而无限的线上世界中探索、建造、制作甚至战斗。

《我的世界》是历史上最畅销的电子游戏，销量超过1.7亿份。每个月都有9000多万人参与这个游戏。

但让它对AI研究有用的是，虽然《我的世界》提供了无限的多样性，但它的规则在一定范围内是简单且可预测的。人工智能研究人员已经开始使用它来训练和测试各种人工智能系统。

现在，Szlam和他的同事们正在取得进一步的进展。他们说：“我们感兴趣的不是在单一困难任务上的超人表现，而是在大量由人类指定的更简单任务上的能力。”

《我的世界》是AI向人类学习的完美环境。他们说：“因为我们在游戏环境中工作，玩家在开发过程中可能会喜欢和助手互动，这为人类参与的循环研究提供了丰富的资源。”

乍一看，《我的世界》中可能的动作数量是巨大的。Szlam和同事说：“一个玩家在游戏中可能会做很多事情；最天真的是，一个涉及所有块的可行方法需要占用所有内存。”

但是《我的世界》不可能安排大部分区块。他们说：“我们预计助理玩家要求的安排将集中在游戏中实际可能的一小部分。”

这使得人工智能的任务变得简单多了。脸书团队认为，即使他们的人工智能系统在许多任务中失败，它仍然是有用的。他们说：“我们相信，我们可以在成为一名有用的助手方面取得进展，而不必能够成功地回应每一个可能的请求。”

但它仍然具有挑战性。困难之一是理解共同语言。脸书团队设想了以下要求：

玩家：建一个15个街区高的塔，然后在上面放一个巨大的笑脸。

助理：好的。

这个相对简单的要求需要大量的知识。助手必须了解“塔”的概念和如何建造塔，知道“15个街区高”是测量塔的高度，知道“15”是什么。它还需要理解“笑脸”这个词，如何构建它，知道把它放在上面意味着什么。不难想象这些请求会变得多么复杂。

但是AI学习的机会是巨大的。如果脸书能从人类那里得到足够的帮助，那么助手可以请求人类帮助它学习。

脸书将设计人工智能的任务设定为自我提升。对人工智能系统最常见的批评之一是，除了通过收集准备好的数据提供的培训之外，他们没有学习新的任务。然而，研究人员认为《我的世界》环境是发展这种学习的理想环境。

这是一份有趣的工作，为脸书设定了一个雄心勃勃的目标。当然，现在还为时过早。该团队将这项工作描述为“战斗的召唤”。

然而，该助手的早期版本已经可供普通用户试用，任何人都可以下载。