本文介紹了名為AIRIS 的新型學習型人工智能，它能夠在Minecraft 的複雜3D 環境中自主學習。不同於以往在簡單環境中測試的AI，AIRIS 從“一無所有”開始，通過遊戲反饋學習如何玩遊戲，展現了其強大的學習能力和適應能力。其學習過程包含從環境中獲取輸入信息（5x5x5 的3D 方塊網格和自身坐標）以及執行操作，並逐步構建內部地圖，學習導航和應對各種障礙物。 AIRIS 的成功應用前景廣泛，例如用於軟件的自動錯誤和壓力測試，這將大大提高軟件開發效率。
Minecraft 中出現了一種新型學習型人工智能，名為AIRIS（自主智能強化推斷符號）。該人工智能通過實踐學習如何玩遊戲，基本上從Minecraft 中的“一無所有”開始學習如何玩遊戲，只使用遊戲的反饋循環來教它。
AIRIS 的早期版本是在簡單的2D 網格世界益智遊戲環境中進行測試的。然而，為了測試該系統，開發者需要在更複雜、更開放的3D 環境中測試該系統。 Minecraft 非常符合這一描述，它是一款非常受歡迎的遊戲，並且具備將AI 插入其中所需的所有技術要求。
AIRIS 的工作原理是通過從環境中獲得兩種類型的輸入以及它可以執行的操作列表。第一種類型的輸入是圍繞代理的方塊名稱的5x5x53D 網格。這就是代理“看到”世界的方式。第二種類型的輸入是代理在世界中的當前坐標。這讓我們可以選擇為代理指定我們希望它到達的位置。
AIRIS 從“自由漫遊”模式開始，並試圖探索周圍的世界。構建一個內部地圖，記錄它去過的地方，可以使用附帶的可視化工具查看。它會學習如何在世界中導航，當遇到樹木、山脈、洞穴等障礙物時，它會學習並適應它們。
AIRIS 的成功用例可能包括軟件的自動錯誤和壓力測試。假設AIRIS 可以在整個《輻射4》中運行，例如，在與NPC 或敵人互動時可以創建錯誤報告。雖然質量保證測試人員仍需要檢查AI 記錄的內容，但它將加快開發過程中繁瑣且令人沮喪的過程。
AIRIS 的出現是人工智能在復雜、全方位的世界中自主學習的虛擬世界的第一步。這對整個人工智能愛好者來說應該是令人興奮的。
AIRIS 在Minecraft 中的應用展示了人工智能在復雜環境下自主學習的巨大潛力，為未來人工智能技術的發展提供了新的方向和啟示，值得期待其在更多領域的應用和突破。其在軟件測試中的應用也預示著未來更高效的軟件開發流程。