OpenAI官宣了有史以來(lái)，第一次收購(gòu)。

剛剛，OpenAI收購(gòu)了制作開(kāi)源版「我的世界」的初創(chuàng)公司Global illumination，具體收購(gòu)金額未知。

根據(jù)公告，Global illumination整個(gè)團(tuán)隊(duì)將加入OpenAI，未來(lái)專注于ChatGPT研發(fā)。

Global illumination是由Thomas Dimson、Taylor Gordon和Joey Flynn三人共同創(chuàng)立，是一家利用AI構(gòu)建創(chuàng)意工具、基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字體驗(yàn)的公司。

OpenAI收購(gòu)這個(gè)動(dòng)作暗示著什么？

對(duì)此，英偉達(dá)高級(jí)研究科學(xué)家Jim Fan表示非常好奇：「下一步是什么？在GPT-5上運(yùn)行多智能體文明模擬？也許「我的世界」就是打造AGI所需要的一切？」

圖片

「八大金剛」加入OpenAI

Global Illumination于2021年創(chuàng)立，是一家總部位于紐約的數(shù)字產(chǎn)品公司。

最近，這家公司開(kāi)發(fā)了最受歡迎的產(chǎn)品——開(kāi)源多人在線角色扮演游戲「Biomes」。

項(xiàng)目地址：https://github.com/ill-inc/biomes-game

一直以來(lái)，Global Illumination所做的工作側(cè)重在面向視覺(jué)的產(chǎn)品和服務(wù)上。

也就是說(shuō)，OpenAI有可能正為ChatGPT拓展更多的圖像/視頻類功能，或者是為了構(gòu)建Dall-E 2圖像生成服務(wù)，又或是推出一個(gè)文本-視頻產(chǎn)品，以與初創(chuàng)公司Runway的Gen-2競(jìng)爭(zhēng)。

從另一面看，這家公司命名也是與眾不同。

「Global Illumination」（全局光照）一詞在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)使用了很多年，用于描述在3D物體上創(chuàng)建逼真光照效果的算法。

全局光照的最初算法之一是加州理工學(xué)院（Caltech）的研究員James Jim Kajiya在1986年提出的。

這家公司共有8位成員組成，3位創(chuàng)始人。有趣的是，官網(wǎng)每個(gè)人頭像都用的是像素小人。

一些網(wǎng)友表示，此舉是OpenAI的一次出色的「收購(gòu)」，通過(guò)收購(gòu)來(lái)收攬新人才。

在OpenAI公告中，也列出了Global Illumination團(tuán)隊(duì)在Instagram、Facebook、YouTube、谷歌、Pixar, Riot Games等著名公司做出貢獻(xiàn)。

一起看看，OpenAI從這次收購(gòu)得到背后團(tuán)隊(duì)的強(qiáng)大之處在哪？

Thomas Dimson

Thomas Dimson是Global illumination首席執(zhí)行官。

在創(chuàng)辦公司前，他大部分職業(yè)生涯在Ins度過(guò)。

2013年，Thomas加入Ins，成為首席工程師，并在5年后，升任為工程總監(jiān)。

他被稱為Ins「第16號(hào)工程師」，「Instagram內(nèi)容排名算法原始創(chuàng)作者」，于2020年正式離職。

在Ins工作的7年里，他在Ins在迭代平臺(tái)的發(fā)現(xiàn)算法方面發(fā)揮了重要作用，比如信息排名算法、探索排名、故事排名。

另外，他還發(fā)明了故事投票貼紙、Hyperlapse，emojineering等產(chǎn)品，并被Fast Company評(píng)為商業(yè)領(lǐng)域十大最具創(chuàng)造力的人之一。

去年，Thomas在為Future寫(xiě)的一篇文章中，透露了他領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了Instagram的個(gè)性化內(nèi)容排名/推薦系統(tǒng)，取代了默認(rèn)的反向時(shí)間順序推薦。

Taylor Gordon

Taylor Gordon是Global Illumination的首席技術(shù)官。

Taylor已有20多年的編程經(jīng)驗(yàn)，并有8年以上的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育，在領(lǐng)先的科技公司有10多年的工作經(jīng)驗(yàn)。

他本人豐富經(jīng)歷，遍布許多實(shí)驗(yàn)室Facebook AI、Instagram、YouTube、谷歌、微軟。

2019年，他在Facebook AI主要做計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究。

同樣，他在2015年加入Ins后，就領(lǐng)導(dǎo)了Feed排名的開(kāi)發(fā)，專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)設(shè)施組件的排名。

2012年，作為YouTube機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，他主要負(fù)責(zé)視頻推薦，領(lǐng)導(dǎo)了核心基礎(chǔ)排名設(shè)施重構(gòu)。

在微軟期間，為必應(yīng)搜索結(jié)果中的站內(nèi)鏈接設(shè)計(jì)并構(gòu)建了生產(chǎn)算法。在谷歌，負(fù)責(zé)內(nèi)部核心服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)發(fā)分析，以及監(jiān)控軟件。

Joey Flynn

Joey Flynn是Global Illumination的首席產(chǎn)品官。

他本人也曾在Facebook、Ins工作過(guò)，被外界譽(yù)為Facebook的頂級(jí)設(shè)計(jì)師之一。

2010年，他加入了Facebook，領(lǐng)導(dǎo)了一些重要的項(xiàng)目，比如，Chat Heads，以及Facebook的移動(dòng)軟件Home。

2014年，F(xiàn)lynn構(gòu)思并打造了一款Facebook即時(shí)通訊應(yīng)用Slingshot。

Alexei Karpenko  

Alexei Karpenko本人也曾在Facebook、Midnox、蘋(píng)果工作過(guò)。

Andrew Top

Andrew Top是YouTube電視應(yīng)用程序背后應(yīng)用程序平臺(tái)Cobalt的技術(shù)主管，在YouTube工作了7年。

2012年，他作為一位圖形負(fù)責(zé)人加入團(tuán)隊(duì)，為PlayStation 3、PlayStation 4和WiiU實(shí)現(xiàn)各自專有圖形應(yīng)用程序接口GLES圖形API子集。

他還設(shè)計(jì)了Cobalt圖形渲染堆棧，讓嵌入式設(shè)備上的動(dòng)畫(huà)幀率速度比Chrome更快。

Andrew的其他貢獻(xiàn)包括：

-設(shè)計(jì)了主要瀏覽器組件的高級(jí)布局，JavaScript引擎、Web API（包括DOM）、網(wǎng)絡(luò)引擎和圖形。

-設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)跨平臺(tái)的低延遲基于網(wǎng)絡(luò)的解決方案，可以在電視和VR頭顯上觀看YouTube的3D 360球形視頻。

-設(shè)計(jì)用于監(jiān)控和分析性能問(wèn)題的系統(tǒng)。

Nick Cooper

Nick Cooper曾在Artifact、Ins、谷歌工作過(guò)。

Ian Silber  

根據(jù)他的主頁(yè)，Ian Silber也曾在Artifact、Ins任職。

Brandon Wang

團(tuán)隊(duì)里唯一一位華人研究員，曾在Riot Games、Pixar致力于游戲動(dòng)畫(huà)的研究。

他個(gè)人也是非常擅長(zhǎng)實(shí)時(shí)渲染、基于物理渲染、以及Networked Gameplay。

如下，是Brandon Wang設(shè)計(jì)的部分項(xiàng)目。

開(kāi)源版「我的世界」，用瀏覽器就能跑

「Biomes」是一個(gè)為Web構(gòu)建的開(kāi)源沙盒MMORPG（大型多人在線角色扮演游戲）。

只需打開(kāi)瀏覽器，就可以建造、采集、玩小游戲等等。

而對(duì)于OpenAI來(lái)說(shuō)，其實(shí)早在2022年的時(shí)候就提出了一種全新的VPT「視頻預(yù)訓(xùn)練模型」，能夠讓AI學(xué)會(huì)了在「我的世界」里從頭開(kāi)始造石鎬。

而整套流程需要一個(gè)骨灰級(jí)玩家至少20分鐘的時(shí)間才能完成，總計(jì)要操作24000次。

研究地址：https://openai.com/research/vpt

具體來(lái)說(shuō)，研究人員首先收集一波數(shù)據(jù)標(biāo)注外包們玩游戲的數(shù)據(jù)，其中包含視頻和鍵鼠操作的記錄。

VPT方法概述

然后，利用這些數(shù)據(jù)制作逆動(dòng)力學(xué)模型（inverse dynamics model，IDM），從而推測(cè)出視頻里每一步在進(jìn)行的時(shí)候，鍵鼠都是怎么動(dòng)的。

這樣，整個(gè)任務(wù)就變得簡(jiǎn)單多了，只需要比原來(lái)少很多的數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)目的。

基礎(chǔ)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)微調(diào)的影響

在訓(xùn)練了70000個(gè)小時(shí)以后，OpenAI的行為克隆模型就能實(shí)現(xiàn)其他模型做不到的工作了。

比如，怎么砍樹(shù)收集木頭，怎么用木頭做木條，怎么用木條做桌子。而這一套事兒需要一個(gè)比較熟練的玩家操作小50秒的時(shí)間。

除了做桌子，模型還能游泳，打獵，吃東西。

甚至還有「跑跳搭」的騷操作，也就是起跳的時(shí)候腳下放個(gè)磚塊或者木塊，跳著跳著就能搭個(gè)柱子。這屬于是骨灰級(jí)玩家的必修課了。

「跑跳搭」簡(jiǎn)陋版

而難度更大的制作鉆石鎬，則需要一系列漫長(zhǎng)而復(fù)雜的子任務(wù)。

為了使這項(xiàng)任務(wù)易于處理，研究人員為序列中的每個(gè)項(xiàng)目獎(jiǎng)勵(lì)智能體。

他們發(fā)現(xiàn)，利用傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的RL策略幾乎沒(méi)有獲得任何獎(jiǎng)勵(lì)，從不學(xué)習(xí)收集日志，而且很少收集木棍。

與之形成鮮明對(duì)比的是，基于人來(lái)數(shù)據(jù)微調(diào)后的VPT模型不僅可以學(xué)習(xí)如何制作鉆石鎬，而且在收集所有物品方面的成功率，甚至達(dá)到人類水平。

制作石鎬

對(duì)此，有網(wǎng)友認(rèn)為OpenAI Gym playgrounds就是一個(gè)「我的世界」。

在現(xiàn)實(shí)世界中應(yīng)用這些系統(tǒng)之前，最好先在虛擬世界中進(jìn)行練習(xí)，看看會(huì)發(fā)生什么。訓(xùn)練的速度可能也會(huì)更快。期待幾個(gè)月后能看到一些「我的世界」加速運(yùn)行的驚人視頻。

這家初創(chuàng)公司的工程師團(tuán)隊(duì)來(lái)自高水平的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，我認(rèn)為ChatGPT很快得到大幅升級(jí)。

還有人認(rèn)為，從Global Illumination做過(guò)的事情來(lái)看。他們的產(chǎn)品能力是OpenAI非常需要的，但是結(jié)合前幾天的斯坦福AI小鎮(zhèn)來(lái)看，這種高自由度運(yùn)行成本低的沙盒游戲結(jié)合AI會(huì)有無(wú)限可能，所以O(shè)penAI可能是看重了他們成員的產(chǎn)品能力，也可能純粹的看上了這個(gè)高自由度的游戲。