6月9日，Facebook宣布要挑战NetHack，并正在寻找人工智能来协助他们。这家社交媒体巨头将在澳大利亚悉尼举行的NeurlPS 2021人工智能大会上发起一项比赛。
Facebook表示，《NetHack》是一款上世纪80年代的视频游戏，具有简单的视觉效果，被认为是世界上最难的游戏之一，它可以让数据科学家在复杂的环境中对最先进的人工智能方法进行基准测试，而无需在计算机上进行实验。
Facebook欲击败NetHack
游戏已经成为一种多年来人工智能的标杆但在2013年，事情开始升级，这一年，谷歌的DeepMind展示了一个系统，可以玩“Breakout”、“Pong”、“Seaquest”、“Space Invaders”、“Enduro”、“Beamrider”和“Q*bert”，达到超人的水平。
DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯表示，这些进步不仅仅是为了改进游戏设计。
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相反，他们正在为系统的发展提供信息，这些系统可能会诊断疾病，预测复杂的蛋白质结构，并在某一天分割CT扫描瘾科技。
强化学习是一种人工智能，可以学习策略来编排制造工厂、金融投资组合、交通控制系统和机器人等大规模系统，正在从研究实验室过渡到有影响力的现实应用。
像Waymo这样的自动驾驶汽车公司正在使用强化学习为他们的车辆开发控制系统。西门子正在使用强化学习来校准其CNC机床。
Facebook人工智能研究人员Edward Grefenstette、Tim Rocktaschet和Eric Hambro在一篇博客文章中写道，强化学习的最新进展受到了模拟环境的推动，如“Dota 2”、“星际争霸II”或“我的世界”等游戏。
然而，这一进展需要为单个实验并行运行数千个gpu，同时也无法产生可以转移到游戏之外的更多现实问题的方法。
Facebook希望创建复杂的环境，突出RL的缺点，同时也允许以低计算成本进行快速模拟合资企业。
NetHack学习环境
Facebook的计划是在NetHack学习环境(简称NHLE)发布之后发布的，这是一种基于原始NetHack的研究工具Android的头条新闻。
《NetHack》首次发行于1987年。它的任务是玩家下降超过50个地下城级别来取回一个神奇的护身符。他们必须使用武器、魔杖、盔甲、魔药、咒语书和其他物品，并与怪物战斗。
《NetHack》的关卡是生成的，每款游戏都是不同的，Facebook研究人员指出，这考验了领先AI的泛化极限。
Grefenstette、Rocktaschel和Hambro补充道，赢得一款《NetHack》游戏需要在一个极其恶劣的环境中进行长期规划。一旦玩家的角色死亡，游戏就会在一个新的地下城从头开始。
作为一名专业玩家完成游戏所需要的步骤是普通《星际争霸2》游戏的50多倍，而且玩家与物体和环境的互动非常复杂，所以成功通常取决于激发想象力以创造性的方式解决问题，并参考外部知识来源，如官方《NetHack指南》、《NetHack Wiki》、在线视频和论坛讨论。
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作者:苏菲·韦伯斯特
