有關 AI 機器學習的研究不僅專注在學術領域，電子遊戲本身也是人工智慧發展的指標項目。OpenAI 團隊近期發表一項機器學習研究成果，讓 AI 人工智慧透過自主學習，然後遊玩《Minecraft》，並達成 20 分鐘讓角色得已打造鑽石鎬的程度。
這項名為「Video PreTraining」（VPT）的研究是由 OpenAI 團隊 Bowen Baker 等 9 位工程師發表的論文成果，該團隊利用 VPT 透過網路上大量未標記的《Minecraft》遊戲影片進行神經網路訓練，同時加上少量已標記的數據模型，再透過後續微調機器行為，目的就是要讓 AI 能夠自主學習做出鑽石鎬。
簡略來說，VPT 先是透過行為複製模型，利用 7 萬小時的標記影片進行強化學習（Reinforcement Learning）訓練，加上 2,000 小時的 IDM 影片，包含學習如何收集木頭，將原木製成木板，再製成工作台；該模型還學會人類玩家在遊戲中經常做出的動作，包含游泳、狩獵動物、甚至垂直蓋方塊立台。
根據官方計算，要在《Minecraft》每次隨機生成的地圖快速做出鑽石鎬，即便是熟練的老手玩家大致上也需要 20 分鐘左右完成，於是他們為 VPT 模型進行後續的微調工作。
從過程來看，《Minecraft》玩家角色必須先收集木頭打造工作桌與木棍，接著升級到石器工具來挖取金屬並製作熔爐，最後才能製作鐵鎬挖取鑽石礦製作鑽石，這當中需要至少 24,000 次操作數。
最終經過訓練，VPT 模型成功透過最短的步驟學會製作鑽石鎬，且在收集道具的表現還達到、甚至超越許多玩家的水準。
研究團隊表示，之所以選擇《Minecraft》來進行機器學習，是因為它是世界上玩家最活躍的遊戲之一，可輕易獲得大量的免費影像數據，加上遊戲本身是開放世界沙盒工藝玩法，有著類似現實世界的電腦程式操作。
藉由這項研究的成果，OpenAI 認為 VPT 機器學習能在各個領域上拓展了更多可能性，就連鍵盤與滑鼠的操作學習也適用，他們也認為 VPT 在其他電腦計算領域上能有更好的應用願景。
此外，他們還與「The MineRL 2021 Diamond Competition」賽事合作，鼓勵玩家利用 VPT 來解決《Minecraft》遊戲中的難題。
:quality(60):no_upscale()/https%3A%2F%2Fimg.4gamers.com.tw%2Fpuku-clone-version%2F670a02120fefaeedc8fd1f78675ca8829055521a.png)
:quality(60):no_upscale()/https%3A%2F%2Fimg.4gamers.com.tw%2Fpuku-clone-version%2Fb795dff9b8747a337bd6b1325b84914b675e0ebd.png)
:quality(60):no_upscale()/https%3A%2F%2Fimg.4gamers.com.tw%2Fpuku-clone-version%2Fac28cb1318589f3f317188479cf14d8ea7bd4153.png)