小查晨报奥飞斯量子比特报道| 公众号QbitAI
或许是因为疫情的原因，人们在现实世界的行动受到限制，所以越来越多的人去游戏世界释放自己的本能。
此前举办毕业典礼有《我的世界》，之后举办AI会议有《动物森友会》。最近，《我的世界》被大师引入了硬核玩法。
你觉得他是涂鸦吗？不！事实上，他是做神经网络推理的。
任何熟悉神经网络的人都应该猜到这一点。
照片中的玩家正在运行MNIST 手写数字分类网络。
只需用剑在墙上画数字，神经网络就会识别你写下的数字。不仅如此，在这里你可以清楚地看到神经网络的推理过程中哪些神经元被激活。
这位富有想象力的玩家就是来自印度的年轻人Ashutosh Sathe，他的游戏项目叫做Scarpet-nn。
Sathe不仅发布了试用视频，还开源了代码。《我的世界》 玩家+神经网络炼金术士也可以将自己的网络融入到游戏中。
Scarpet-nn 支持卷积层和全连接层，允许您在一个世界中运行多个神经网络。您还可以查看中间张量的分块激活并同时运行多个神经网络。
Sate 兄弟是如何想到使用《我的世界》 构建神经网络的想法的？
像素风格和神经网络完美匹配。我的世界中的像素色块简直就是一个显示三维数组的神器。如果长方体的每个小块以不同颜色显示一个值，则长方体可以表示张量。
然而，由于Minecraft 地图中的表示范围有限和资源有限，用神经网络显示BERT 显然是不切实际的。
因此，最好用两个色块来表示二元神经网络（BNN）。
BNN 是一种高度简化的神经网络。权重和激活都只能采用两个值：+1 或-1。然而，计算机的二进制位表示是不同的。因此，BNN 将+1 存储为1，将-1 存储为0。
这样，BNN中的乘法运算就变成了逻辑门的异或运算，您可以使用《我的世界》红石电路来构建逻辑门。
至此，使用《我的世界》构建神经网络的理论基础就完成了，开始实际操作。
要使用神经网络到像素转换模块，您的计算机上必须安装Java 版本《我的世界》。还需要第三方模组。该项目需要安装两个mod：Litematica 和Carpetmod。
您还需要通过Python3 安装PyTorch 和nbtlib。
接下来就是“炼丹”了。首先，在PyTorch 中训练二元神经网络。
Litematica 是一个模块，可帮助用户从头开始创建原理图、精确构建结构并指定放置块的位置。
运行modeltolitematica.py 将神经网络的所有层转换为不同的Litematica 图。每个图仅包含神经网络的一层。
在图中，紫色代表+1块，绿色代表-1块。
完成此步骤后，您将拥有一组后缀为.litematica 的原理图文件。文件名与指定的网络层相同，例如conv1.weight.litematica 或fc2.weight.litematica。只需导入相应的文件即可。
当神经网络安装在地面上时，卷积层就变成了4维数组，无法用3维空间来表达，所以还增加了压缩处理。
卷积层的一般形式是[c2,c1,fh,fw]。其中c2是输出激活的通道数，c1是输入激活的通道数，fh和fw是卷积滤波器的高度和宽度。
最后两个维度乘以scalpet-nn得到[c2,c1,fhfw]，解决了三维显示问题。
所有全连接层都不能以二维方式查看，也不需要调整。
然后，您可以在打开的空间中绘制16×16 输入图像。
将卷积层导入地图后，您可以执行神经网络操作。
最后，作者还提供了MNIST原理图的MineCraft文件包。如果您想轻松查看实际执行效果，请在公众号回复《我的世界》即可获取。
不得不说《我的世界》的高手太多了。我们曾经有一个复旦的本科生从头开始创建计算机，现在我们有一个印度人从头开始构建神经网络。
（相关文章：用《我的世界》从零开始造一台计算机有多难？复旦硕士花了一年时间努力）
然而，当前模块无法训练神经网络《我的世界》。有这些大师的努力，我想以后用《我的世界》来炼丹也不是梦。
传送门博客地址：https://ashutoshbsathe.github.io/scarpet-nn/scarpet-apps/twoclassmnist/
Litematica下载地址：http://minecraft.curseforge.com/projects/litematica
源代码：https://github.com/ashutoshbsathe/scarpet-nn
– 就这样-
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