神经网络也有空间意识！学会在Minecraft创建地图，登上Nature子刊

这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。想象一下，你身处一个陌生的小镇，即使一开始周围的环境并不熟悉，你也可以四处探索，并最终在大脑中绘制出一张环境地图，里面包含建筑物、街道、标志等相互之间的位置关系。这种在大脑中构建空间地图的能力是人类更高级认知类型的基础：例如，有理论认为，语言是由大脑中类似地图的结构编码的。然而， 即使是最先进的人工智能和神经网络，也无法凭空构建这样的地图。 计算生物学助理教授、heritage medical 研究所研究员 matt thomson 说：「有一种感觉是，即使是最先进的人工智能模型，也不是真正的智能。它们不能像我们一样解决问题；不能证明未经证实的数学结果，也不能产生新的想法。」「我们认为，这是因为它们无法在概念空间中导航；解决复杂问题就像在概念空间中移动，就像导航一样。人工智能做的更像是死记硬背 —— 你给它一个输入，它给你一个回应。但它无法综合不同的想法。」 最近，thomson 实验室的一篇新论文发现，神经网络可以使用一种叫做「预测编码」的算法来构建空间地图 。该论文于 7 月 18 日发表在《自然 - 机器智能》（nature machine intelligence）杂志上。

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1. 论文地址：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00863-1

2. 代码地址：https://github.com/jgornet/predictive-coding-recovers-maps

研究生 James Gornet 带领团队在《我的世界》（Minecraft）中构建了环境，融入复杂元素（如树木、河流、洞穴）。他们录制了玩家随机穿越该区域的视频，并利用视频训练了一个配备预测编码算法的神经网络。

研究发现，神经网络学习了 Minecraft 世界中物体的组织方式，并能「预测」玩家在空间中移动时会遇到的环境。

预测编码算法与 Minecraft 游戏的结合成功地「教会」了神经网络如何创建空间地图，并随后使用这些空间地图来预测视频的后续帧，结果预测图像与最终图像之间的均方误差仅为 0.094%。

更重要的是，研究小组「打开」了神经网络（相当于检查内部结构），发现各种物体的表征是相对于彼此进行空间存储的。换句话说，他们看到了存储在神经网络中的 Minecraft 环境地图。

神经网络可以导航人类设计者提供给它们的地图，例如使用 GPS 的自动驾驶汽车，但这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。这种在空间上存储和组织信息的能力最终将帮助神经网络变得更加「聪明」，使它们能够像人类一样解决真正复杂的问题。

这个项目展示了人工智能真正的空间感知能力，而这在 OpenAI 的 Sora 等技术中仍然看不到，后者存在一些奇怪的故障。

James Gornet 是加州理工学院计算与神经系统（CNS）系的学生，该系涵盖神经科学、机器学习、数学、统计学和生物学。

「CNS 项目确实为 James 提供了一个地方，让他从事其他地方不可能完成的独特工作，」Thomson 说。「我们正在采用一种生物启发的机器学习方法，让我们能够在人工神经网络中反向设计大脑的特性，我们希望反过来了解大脑。在加州理工学院，我们有一个非常容易接受这类工作的社区。」

执行预测编码的神经网络

受预测编码推理问题中隐式空间表示的启发，研究者开发了一个预测编码智能体的计算实现，并研究了该智能体在探索虚拟环境时学习到的空间表示。

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他们首先使用 Minecraft 中的 Malmo 环境创建了一个环境。物理环境的尺寸为 40 × 65 格单位，囊括了视觉场景的三个方面：一个山洞提供了一个全局视觉地标，一片森林使得视觉场景之间具有相似性，而一条带有桥梁的河流则限制了智能体如何穿越环境（图 1a）。

1. 智能体遵循路径，路径由 A* 搜索确定，以找到随机取样位置之间的最短路径，并接收每条路径上的视觉图像。

2. 为了进行预测编码，作者构建了一个编码器 - 解码器卷积神经网络，编码器采用 ResNet-18 架构，解码器采用转置卷积的 ResNet-18 架构（图 1b）。编码器 - 解码器架构使用 U-Net 架构将编码的潜在单元传递到解码器中。
3. 多头注意力处理编码潜在单元序列，以编码过去的视觉观察历史。多头注意力有 h = 8 个头。对于维度为 D = C × H × W 的编码潜在单元，在高度 H、宽度 W 和通道 C 的情况下，单个头部的维度为 d = C × H × W/h。

   

   预测编码器采用均方误差最小化策略，拟合预测观测值与真实观测值之间的差异。

训练详情：

• 样本数量：82,630
• 轮次：200
• 优化器：Nesterov 动量梯度下降
• 权重衰减：5 × 10^(-6)
• 初始学习率：10^(-1)
• 学习率调度：OneCycle

训练后，预测编码器达到良好的视觉保真度，预测图像与真实图像之间的均方误差为 0.094（如图 1c 所示）。

更多细节请参见原论文。

参考链接：

https://techxplore.com/news/2025-07-neural-network-minecraft.html

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/neural-network-learns-to-make-maps-with-minecraft-code-*ailable-on-github

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