När folk säger ”X är så mycket mer än ett enkelt spel”, är det vanligtvis bara marknadsföringsspel: ett fåfängt försök att få något att låta mer intressant än det faktiskt är, men Minecraft är definitivt ett undantag från denna regel. Inte bara används det effektivt för utbildningsändamål, utan dess nya ägare på Microsoft vill driva det till hjärtat av forskningen om artificiell intelligens.
Talar på New Scientist Live, Katja Hofmann från Microsoft Research fanns till hands för att förklara hur och varför spelet är den perfekta petriskålen för experiment med artificiell intelligens. ”Med artificiell intelligens är det faktiskt väldigt svårt att experimentera. Om vi ville bygga en robot som kan gå i trappor, gå och prata med oss – att bygga den roboten är för närvarande extremt dyrt”, förklarade Hofmann och hänvisade till miljontals budgetar och hundratals forskare. ”Men om vi tittar på datorspel tillåter de oss att iterera väldigt snabbt. Vi kan snabbt komma på nya uppgifter, testa nya idéer och se om maskiner kan lösa dem eller inte.”
Minecraft, med sin enorma variation och ännu större spelarbas, är ett förvånansvärt effektivt alternativ. Spelet, som spelarna vet, är en enorm öppen sandlåda där spelarna kan bygga, skapa och äventyra på egen hand eller i samarbete. ”Det är denna variation som gör Minecraft till en så fascinerande plattform för forskning om artificiell intelligens”, förklarar Hofmann. Och så Projekt Malmö föddes tidigare i år. Det är en gratis nedladdning som låter vem som helst (inte bara de hundratals akademiker som Hofmann nämner som kör sina egna experiment) att testa det fascinerande vattnet i maskininlärning och artificiell intelligens.
”Vad Project Malmö gör är att skapa ett lager runt Minecraft för att göra det så enkelt som möjligt att fokusera på att bara implementera en agent och börja experimentera så snabbt som möjligt.” Du behöver bara lite kodkunskap för att komma igång, och Hofmann demonstrerade ett enkelt python-skript där AI-agenten kunde lära sig hur man springer runt i en cirkel och hoppar i ”bara några rader kod”.
Efter att ha blivit lite mer avancerad demonstrerade Hofmann inlärningsproblemet med ”cliff walking”, där AI:n måste lära sig hur man framgångsrikt navigerar från A till B utan att hamna i fallgropar – i det här fallet lavablock. ”Inledningsvis kommer den bara att försöka interagera med miljön, och den kommer att hoppa in i lavan mycket. Men den kommer att lära sig av den erfarenheten”, förklarar Hofmann och tillägger att AI kommer att lära sig att lösa problemet inom cirka sex minuter.
LÄS NÄSTA: 10 saker du behöver veta om artificiell intelligens
Och Project Malmo-agenter är inte bara begränsade till att lära sig om lava den hårda vägen, förstås. ”Den kan lära sig att klättra uppför stegar, den kan lära sig att hoppa och göra komplicerade parkourutmaningar.”
”På lång sikt tror vi att kombinationen av dessa idéer kommer att tillåta oss att utveckla agenter som inte bara undviker lava, utan som slutligen samarbetar och interagerar med oss genom att använda naturligt mänskligt språk. Ett område jag är särskilt upphetsad över är förmågan att samarbeta med andra och ha flera AI-agenter – eller AI och mänskliga agenter – som löser uppgifter tillsammans inom Minecraft.”
Avgörande är att detta skiljer sig mycket från den typ av AI-träning som går in i, säg, ansiktsigenkänningsprogramvaran i din kamera, där maskiner matas tusentals och åter tusentals bilder av ansikten tills de lär sig vilka avslöjande markörer de ska leta efter, och det är detta något som Microsoft hoppas kunna erbjuda ett alternativ till inom Minecraft-sandlådan. ”Det blir bara riktigt irriterande – vi har inte tid att märka varje liten sak”, förklarar Hofmann. ”Vi måste gå över till mer interaktivt lärande, genom försök och misstag. Om det fastnar kanske det kan be om hjälp, eller kanske det kan testa något nytt och se om det fungerar.”
Detta är väl och bra, men är fortfarande i huvudsak maskininlärning på ett ganska osofistikerat sätt: försök och misstag. Som människor gör vi det också, men vi åtföljer det också med våra egna tidigare erfarenheter, och det är något Hofmann hoppas kan utnyttjas. Bättre artificiella medel, säger hon, skulle kombinera förstärkningsinlärning med resonemang. Då behöver de inte ”hoppa i lava 100 gånger innan de gör något vettigt.”
Det känns verkligen som en spännande tid inom artificiell intelligens – tillräckligt avancerad för att tempot ska vara högt, men tillräckligt tidigt för att forskare ska kunna göra en tydlig markering i världen. Hofmann upprepade dessa tankar i slutet av sitt föredrag, och uppmuntrade studenter som var osäker på sina karriärmöjligheter att överväga att ta en tå i den spirande industrin. Med Project Malmo gratis att installera ovanpå Minecraft skulle det absolut inte skada att prova.
New Scientist Live pågår till 25 september på ExCeL Centre i London. Biljetter finns här.
