AIRIS 的推出由 ASI Alliance 主导，超越了人工智能和数字世界的界限。这一 大胆的创新 在 Minecraft 的宇宙中重塑了能够 *适应和学习* 的人工智能的潜力。 *AIRIS*，真正的技术革命，体现了在虚拟环境中实现一般智能的第一次尝试，挑战了传统人工智能的既定标准。
这一进展的架构师，如 SingularityNET 和 Fetch.ai，结合了专业知识和愿景，创建了一个能够进行 *细致的上下文理解* 的人工智能系统。在此背景下，主要挑战在于 AIRIS 在不断变化的 *情境中* 灵活导航的能力，同时从其互动中学习。
由 ASI Alliance 推出的 AIRIS
AIRIS，全称为 Autonomous Intelligent Reinforcement Inferred Symbolism，是由 ASI Alliance 发布的一个先锋企业联盟，包括 SingularityNET 和 Fetch.ai。这个人工智能系统在著名游戏 Minecraft 中“学习”，通过融入自主学习的能力来在复杂环境中发展。
AIRIS 代表了通用人工智能（AGI）领域的一项重大进步。该技术基于一个综合性的技术架构，涉及联盟中的多个参与者。由人工智能研究者 Ben Goertzel 博士领导的 SingularityNET 引入了 Fetch.ai 开发的智能代理技术，同时利用了 Ocean Data 提供的长期记忆系统。
AIRIS 的学习机制
AIRIS 被战略性地设计为直接与其环境进行互动，这是超越传统人工智能系统局限性的必要步骤。AIRIS 不依赖于预设规则或大量数据集，而是通过观察和不断实验来进化。这一机制促进了前所未有的 问题解决和上下文理解能力。
AIRIS 迁移到 Minecraft 中的过程典范地展示了这一演变。从一个受控的 2D 网络转向一个复杂的 3D 世界，该系统克服了诸多障碍，如地形导航和在动态环境中的适应。这一过渡突显了 AIRIS 在探索和学习方面的自主性。
AIRIS 在 Minecraft 中的主要特性包括 动态导航，该系统实时评估其环境以计划其移动。AIRIS 的能力使其能够应对障碍，跳过障碍物，并预测在不同地形上可能的反应。
它能够通过不断调整内部规则学习避开障碍，如悬崖或森林。通过持续优化，随着 AIRIS 理解 Minecraft 的动态，导航路径会逐渐简化。此外，AIRIS 在适应未知区域的能力上区别于传统强化学习系统，无需长时间的再训练。
AIRIS 的未来应用
AIRIS 在 Minecraft 中的功能为其在其他领域的应用奠定了坚实基础。下一步将是扩大与环境的互动能力，使 AIRIS 能够操控物体、建造结构，并在不同情境中进行创造性活动。
正在进行的项目计划将 AIRIS 整合到多智能体场景中。这些配置将允许代理共同学习、互动并协作实现共享目标。此外，未来的发展将增强 AIRIS 的抽象推理和战略能力，将基础技能转变为更复杂的游戏机制。
AIRIS 在 3D 环境中的过渡标志着 ASI Alliance 在创建实用 AGI 方面的重要转折。已在 Minecraft 中取得的进展旨在很快推动该系统应用于现实世界。因此，诸如自主机器人和智能家居助手等领域可能会受益于这种自适应学习技术。
SingularityNET 的人工智能开发者和 AIRIS 的创作者 Berick Cook 强调，该系统提供了一种创新的方法来解决与机器学习相关的问题。AIRIS 的透明度和可解释性在追求道德和有益的人工智能方面代表了一大进步。
AIRIS 展现的创新方法集中在自主学习和规则的持续细化上，为能够在不可预知的真实环境中独立运行的系统铺平了道路。通过 Minecraft 丰富的生态系统，AIRIS 可以在受控的虚拟结构中发展其技能，同时为其在具体场景中的整合做好准备。
AIRIS 代理的推出标志着朝向能够学习、适应和自主决策的人工智能的一次切实进步。这一资格证明了该技术在重新定义人工智能在各个行业中作用的潜力。
关于 ASI Alliance 推出 AIRIS 的常见问题
AIRIS 是什么，它如何在 Minecraft 中运行？
AIRIS（Autonomous Intelligent Reinforcement Inferred Symbolism）是由 ASI Alliance 开发的一个人工智能系统，能够学习并直接与 Minecraft 的环境互动。它使用强化学习机制通过观察和实验在游戏中进化。
ASI Alliance 对 AIRIS 的主要目标是什么？
目标包括开发一种能够自主学习并适应复杂环境的通用人工智能（AGI），以及展示这种人工智能在现实场景中的实际应用。
AIRIS 与其他电子游戏领域的人工智能有什么不同？
AIRIS 通过实时导航和解决问题的能力而与众不同，独立于预设规则或大量数据。它能够根据与环境的直接互动进行学习，从而获得前所未有的灵活性。
AIRIS 设计用来在 Minecraft 中克服什么类型的挑战？
AIRIS 面临的挑战包括在多样的地形中导航、适应变化的环境，以及在优化其学习和决策方法的同时解决复杂问题。
AIRIS 未来在 Minecraft 之外可能有哪些应用？
AIRIS 可用于自主机器人、智能家居助手以及其他需要在真实环境中具备自适应学习能力的系统，超越简单的电子游戏应用。
AIRIS 如何不断学习和改进？
AIRIS 通过观察和实验进化，基于过去的经验细化其规则集合，以避免重复错误并随着时间推移提高其效率和性能。
AIRIS 会对开发者或公众开放吗？
虽然关于 AIRIS 访问的具体细节尚未公布，但 ASI Alliance 有意分享其进展和应用，可能会为开发者提供将该技术整合到其他项目中的工具。
