他在游戏里造AI，还被图灵奖得主点赞了！
在游戏爱好者眼里，《我的世界》（简称MC）是一款非常独特的游戏。
游戏里面的所有物体，都由沙子、木头、石头等几种材质的方块，共同构建而成。
在MC里，玩家拥有极高的自由度。通过使用各类方块，每个人都能搭建出一个独一无二的世界。
只要你不怕累，那你完全可以在MC里还原出现实世界的各类景色。
例如《清明上河图》里的北宋风光。
而进阶版玩家，甚至可以使用MC来拍摄影视作品。
像是知名国创动画《我的三体》，最开始就是使用MC完成拍摄的。
在第一季里，更是重现了《三体》中的名场面古筝计划。
一艘巨型邮轮在渡过运河时，被河流两岸拉起来的纳米细丝切成了无数薄片。
但用来还原建筑和拍电影，并非是MC的极限。
除了基础玩法以外，最近UP主@辰占鳌头 更是在MC里整了个大活儿。
他把人工智能搬到了游戏里，在这个虚拟世界实现了全球首个纯红石卷积神经网络。
第一眼看到这个词，可能所有人都会有些懵。
这个“纯红石卷积神经网络”是什么？
首先，神经网络在这里指的是人工智能领域的一个研究热点。
其次，红石是MC中的一种矿石，它可以用来传输信号，可以理解为导线。
借助这种特质设计出的红石电路，就可以在游戏中实现一些黑科技。
例如远程控制机器的开关。
正是得益于红石的存在，辰占鳌头才在MC里实现了人工智能中识别手写数字的功能。
这一神经网络识别手写数字的准确率达到了80%。
同时在搭建卷积神经网络时，UP主使用了LeNet-5架构，LeNet-5架构在现实中的功能正是识别手写字符。
识别手写数字，在现实中很简单，但是用游戏中的素材来实现却十分之难。
简单来说，红石卷积神经网络结构分成了三部分：输入、输出和剩余的计算部分。
红石在这里起了类似导线的作用，有了红石的存在，各个部分才能成为一个可以正常工作的整体。
输入部分就是一块巨大的手写板，玩家可以通过自己在手写板上的移动轨迹，来输入不同的数字。
手写板连接的屏幕上，也会显示出数字的形状。
输出部分也是一块屏幕，它将显示经过神经网络计算后得出的结果。
如果屏幕上的数字和手写的数字一致，那就意味着识别成功了。
最复杂的是计算部分。
在现实中，LeNet-5架构可以识别手写字符，而MC里以它为原型还原的卷积神经网络，识别手写数字自然不在话下。
红石可以传递信息，它的存在也让整个卷积神经网络得以运转。
举个例子，张三在手写板上写了个歪歪扭扭的数字：5。
这时的卷积层，就会开始提取张三的笔画特征。
这些识别出的笔画特征，会被丢到系统中进行分类识别。
通过三层识别之后，记数板会给出各个答案的可能性。
假设它觉得这个数字有60%像5，那么在代表数字5那一行的灯，就会亮起60%。
而它最终会把它认为正确的结果，以及这个结果的可能性显示到输出部分的屏幕上。
如果识别出的数字和张三写的一致，那么就成功了。
从头看到尾，网友们已经在弹幕里佩服得五体投地。
在MC中，一个人的大小相当于两个格子，这一整套卷积神经网络则由数以万计个格子组成。
同时，为了确保能正常运行，每个红石电路的部分都要精心设计，再三检查。
作为一名理论物理专业的博士，辰占鳌头与另一位电子工程学专业的博士UP主@学杂不善 ，担任了这个红石卷积神经网络项目的主创。
前后加起来，五个人的团队一共花了半年才搭建好红石卷积神经网络。
辰占鳌头开玩笑说：“对我而言，做这个很好玩，而且能获得很多赞。”就像他选择攻读理论物理博士一样，因为喜欢就去做了。
虽然数字识别技术在现实中已经实现，但是在MC中这还是首次面世。
辰占鳌头和观众们都对未来充满期望：“不过我觉得这个确实有可能启发现实中的硬件神经网络。”
这个红石卷积神经网络项目，甚至在国外也破了圈。
Facebook首席科学家、图灵奖获得者、LeNet-5架构提出者杨立坤（Yann Lecun）还转发了这个视频，并表示：“Very meta（很有超越性）。”
更有缘份的是，辰占鳌头在制作卷积神经网络项目中的第一篇参考文献，就是出自这位大佬之手。
辰占鳌头看到杨立坤表扬自己十分开心，他觉得自己的视频之所以会被大佬转发，“大概是他（杨立坤）觉得这个‘very meta’，我觉得在游戏里纯靠游戏机制搭建神经网络也是超越大多人想象的东西。”
在他搭建神经网络之前，还在MC里尝试过其他的探索。
例如他从零开始，尝试去搭一台计算机。
这台虚拟计算机，可以实现比较基础的汉字输出等功能。
他还在MC里花费七年时间，搭建了一套全自动铁路客运系统。
自动发车、停车、分配空闲轨道等功能全部具备。
同时，他也喜欢在B站分享自己的经验和知识，让更多人从中受益。
这是他所热爱的工作领域，也是他喜欢的工作方式。
为什么要启动这个卷积神经网络项目？他说：“因为没有人做过。”
作者 | 张大东
编辑 | 卡卡
运营 | 米油茶
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