Quem participou do boom do Minecraft, há mais de uma década, lembra da profusão de canais e vídeos de todos os tipos sobre o jogo, antes mesmo de seu lançamento oficial, reunindo milhares de jogadores ainda nas fases de testes, já repletas de mods e invenções gigantescas. Pois bem, o que faltava apenas era que um computador aprendesse ele mesmo alguns macetes do jogo —e foi isso que fez o projeto OpenAI.

Como é possível conferir no curto vídeo tuitado pela iniciativa, uma rede neural foi treinada com nada menos que 70 mil horas de conteúdo no YouTube que garantiram a ela o conhecimento básico do jogo, desde coletar os primeiros blocos de madeira para fazer a mesa de artesanato, até montar a primeira picareta, melhorá-la e seguir escavando até encontrar diamantes.

We trained a neural network to competently play Minecraft by pre-training on a large unlabeled video dataset of human Minecraft play and a small amount of labeled contractor data. https://t.co/a2pyBqvLvg pic.twitter.com/XbqtwQSTwU

— OpenAI (@OpenAI) June 23, 2022

Além disso, o que não é mostrado no vídeo, os pesquisadores afirmam ainda que a máquina é capaz de ainda de caçar e cozinhar para manter a sobrevivência do personagem, nadar e até fazer macetes como o "pillar jumping" — uma técnica que consiste em pular e colocar um bloco logo abaixo do jogador para subir com facilidade.

O resultado é exemplo de como a OpenAI quer trabalhar com o aprendizado de máquinas, aproveitando a gigantesca quantidade de conteúdo feito por humanos na internet e usá-la para ensinar robôs. Como é possível ver no site oficial do projeto, o vídeo curto é apenas uma mostra desse longo trabalho que gerou muitos dados úteis para a aprendizagem de inteligências artificiais.