在计算机控制领域，通用人工智能（AGI）的实现一直备受关注。近期，由北京人工智能研究院（BAAI）与新加坡南洋理工大学合作完成了一项重要研究，成功提出了一种新的计算机控制框架——，这一研究向通用人工智能的实现迈出了重要的一步。
项目地址：General Computer Control
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论文地址： : A Agent for Red Dead II as a Case Study
代码：https://github.com/BAAI-Agents/Cradle
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以下为主要内容：
引言
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该研究针对现有基础模型在跨场景任务中的局限性，提出了通用计算机控制（GCC）的新设定。GCC的目标是通过模拟人类计算机交互方式，仅利用屏幕图像和键盘鼠标操作，实现任意计算机任务的控制。CRADLE框架包含信息获取、自我反思、任务推断、技能生成、动作规划和记忆六大模块，通过多模态信息处理、长期记忆和自主探索，以实现通用和自我提升的控制能力。
通用计算机控制（General Computer Control (GCC)）
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在日益数字化的世界中，计算机是最重要和最通用的接口。计算机任务涵盖多种场景，包括创建数字工件的复杂软件、日常生产力软件、应用程序、网站、视频游戏。通过提供标准化的通用观察（即屏幕和音频）和抽象动作（即键盘和鼠标操作），计算机是开发基础代理的理想测试平台。因此，作者提出 通用计算机控制（GCC） 设置：
构建仅通过标准观察（即屏幕和音频）和输入设备操作（即键盘和鼠标）即可掌握任何计算机任务（例如软件、游戏等）的基础Agent。
这是一个不平凡的环境，带来了重大挑战，包括：
i) 多模式观测，需要以不同模式对齐数据，以便更好地理解和决策；
ii) 准确控制设备操作（例如键盘和鼠标）以与不同目标软件功能进行交互的必要性；
iii) 部分可观察性导致需要长期记忆来存储过去的知识，并能够处理和重用它来解决新任务；
iv）以结构化方式有效探索环境，以自主发现更好的策略和解决方案，即自我改进，因此代理能够泛化数字世界中的无数任务。
CRADLE框架
为了追求 GCC，作者提出了 Cradle ，这是一个新颖的框架，它可以正确处理 GCC 提出的挑战，即观察任何环境并与之交互，处理任何信息和语义差距，而不依赖于任何典型的 API （计算机用户用不了的API）。
Cradle 由六个主要模块组成：1） 信息收集 以处理多模态输入，2） 自我反思 以重新思考过去的经验，3） 任务推理 以选择最佳的下一个任务，4） 技能管理 以生成和更新相关技能给定的任务，5）用于决定键盘和鼠标控制的具体操作 的行动计划，以及6）用于存储和检索过去的经验和已知技能的内存 。
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环境交互：CRADLE通过视频输入获取屏幕信息，并输出键盘鼠标操作。信息获取模块负责提取文本和视觉信息。
推理：包括自我反思、任务推断、技能生成和动作规划四个模块，用于理解当前状态，推断下一步任务，生成相关技能和制定具体操作。
记忆：包含情景记忆和程序记忆，用于存储和检索过去经验和技能。
实验验证
该研究将CRADLE应用于AAA游戏《荒野大镖客2》，在主线任务和开放世界任务中展示其学习技能、跟随剧情和完成任务的能力。
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在7个代表性任务上，CRADLE的表现明显优于去除了自我反思和任务推断的版本。
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结论
该研究成功验证了框架在复杂环境下的通用控制能力，为发展通用基础模型提供了重要启发。未来工作将继续扩展到更多游戏和软件，并增加音频输入，以进一步提升其通用性和实用性。
这一突破性研究成功展示了一种通用计算机控制的新框架，为实现通用人工智能控制迈出了关键的一步。CRADLE框架的多模态理解、长期记忆和自主探索能力，使其有望在计算机控制领域取得更广泛的通用性和实用性。
