Crafter: 一个全面评估AI代理能力的开放世界生存游戏

Crafter:探索AI能力边界的开放世界

在人工智能和强化学习领域,如何全面评估AI代理的能力一直是一个挑战。传统的测试方法往往只能评估某一方面的能力,难以对AI系统进行全面的考察。为了解决这个问题,来自Google Brain的研究员Danijar Hafner开发了Crafter - 一个开放世界生存游戏,旨在成为评估AI代理多方面能力的综合性测试平台。

什么是Crafter?

Crafter是一款基于Python开发的2D像素风格生存游戏。在这个随机生成的开放世界中,玩家(或AI代理)需要收集资源、制作工具、寻找食物和水源、对抗怪物,并最终建立一个可持续生存的栖息地。游戏融合了探索、规划、资源管理、战斗等多种挑战,为评估AI系统的多方面能力提供了理想的环境。

Crafter的设计理念

Crafter的设计基于以下几个核心理念:

1. 研究挑战: Crafter为当前的AI方法提出了实质性的挑战,可以评估强泛化、深度探索、表征学习、长期推理和信用分配等多个方面的能力。

2. 有意义的评估: 游戏中设置了22个具有语义意义的成就,可以在每个回合中解锁。这些成就涵盖了从基础生存到高级工艺的各个方面,为评估AI代理的能力谱系提供了深入的洞察。

3. 迭代速度: 相比需要在多个独立环境中从头训练的基准套件,Crafter在单一环境中评估多种代理能力,大大降低了计算需求,提高了研究效率。

游戏玩法

Crafter的游戏玩法相对简单,但包含了丰富的内容:

• 玩家需要在随机生成的2D世界中探索和生存
• 收集木材、石头等基础资源
• 制作工具如镐、剑等
• 寻找食物和水源维持生命
• 建造庇护所以躲避夜晚的怪物
• 对抗各种敌对生物
• 逐步解锁更高级的工艺和成就

游戏通过键盘控制,WASD移动,空格键用于收集资源或攻击,TAB键睡觉,其他按键用于放置物品和制作工具。

作为AI研究平台

Crafter不仅是一个有趣的游戏,更是一个强大的AI研究平台:

1. 标准化接口: Crafter遵循OpenAI Gym接口标准,易于与现有的强化学习算法集成。

2. 可配置环境: 研究者可以轻松调整游戏参数,如地图大小、资源分布等,以创建不同难度的任务。

3. 丰富的观察空间: 游戏提供64x64x3的RGB图像作为观察,还可以选择包含额外的状态信息。

4. 多样化的动作空间: 包含17种离散动作,涵盖移动、收集、制作等多个方面。

5. 明确的评估指标: 通过22个成就的完成率和几何平均分数,可以全面评估AI代理的表现。

基线性能与排行榜

为了推动研究进展,Crafter项目维护了一个公开的排行榜,记录了各种AI算法在Crafter上的表现:

• 在有奖励的设置中,目前表现最好的是Curious Replay算法,达到了19.4%的得分。
• 在无监督学习设置中,Plan2Explore算法取得了2.1%的得分。
• 人类专家玩家的平均得分为50.5%,为AI系统设立了一个长期目标。

这些基线成绩显示,即使是最先进的AI算法在Crafter中仍面临巨大挑战,还有很大的进步空间。

Crafter的影响与未来

自发布以来,Crafter已经在AI研究社区中获得了广泛关注。它的开源性质和标准化接口使得研究者可以轻松地在这个平台上测试和比较不同的算法。未来,我们可以期待看到:

1. 更多创新算法在Crafter上的应用与测试
2. 基于Crafter的大规模比赛或挑战赛
3. Crafter环境的进一步扩展,加入更多任务类型和难度级别

总的来说,Crafter为AI研究提供了一个独特而全面的测试平台。它不仅挑战了当前AI系统的能力极限,也为未来更加通用和智能的AI代理指明了方向。无论是对于AI研究者、学生还是对强化学习感兴趣的爱好者,Crafter都是一个值得深入探索的项目。

🔗 相关链接:

• Crafter GitHub仓库
• Crafter研究论文
• Crafter基线实现

通过Crafter,我们正在逐步揭示AI系统的能力边界,并为构建更加智能和通用的人工智能铺平道路。让我们期待Crafter能够激发更多创新算法的诞生,推动AI技术向着更高远的目标迈进。