可能是疫情吧，大家在現實中行動受限，就越來越多去遊戲世界中釋放天性。
前有《我的世界》舉辦畢業典禮，後有《動物森友會》舉辦AI會議。最近《我的世界》又被大神帶來了硬核玩法：
你以為他在塗鴉？不！其實他在進行神經網絡的推理。
你如果是一個熟悉神經網絡的人，想必已經猜出來了。
圖片裡這位玩家做的正是MNIST手寫數字分類網絡。
只需用劍在牆壁上畫出數字，神經網絡就能知道你寫的是幾。不僅僅如此，神經網絡在推理過程中，哪些神經元被激活，都可以在這裡看得一清二楚。
這個腦洞大開的玩家是一位來自印度的小哥Ashutosh Sathe，遊戲項目叫做Scarpet-nn。
Sathe不僅放出了試玩視頻，還開源了代碼，如果你是《我的世界》玩家+神經網絡煉丹師，那麼你也可以把自己的網絡放在遊戲裡。
Scarpet-nn支持卷積層和完全連接層，允許在單個世界中運行多個神經網絡。而且可以展示中間張量的逐塊激活，甚至還能一次運行多個神經網絡。
Sathe小哥到底是怎麼想到用《我的世界》來搭建神經網絡的呢？
像素風和神經網絡是絕配
我的世界裡那一個個像素色塊簡直就是顯示3維數組的神器。如果一個長方體的每個小塊都用不同顏色來展示數值，那麼一個長方體就可以表示一個張量。
但是用表示的範圍有限，我的世界地圖裡的資源也有限，在神經網絡中顯示BERT什麼的顯然不切實際。
所以用兩種顏色的色塊表示二值神經網絡（BNN）最合適了。
BNN是一種高度簡化的神經網絡，權重和激活都只能取兩個值：+1或-1。但是計算機中二進制的位表示是不同的。因此在BNN中，我們將+1存儲為1為，將-1存儲為0。
這樣在BNN中乘法運算就變成了邏輯門中的同或運算，而邏輯門在《我的世界》中可以用紅石電路造出。
至此，用《我的世界》搭建神經網絡的理論基礎已經完成，下面開始實際操作。
神經網絡轉像素模塊
我們需要在電腦上安裝《我的世界》Java版，第三方Mod也是必不可少的。在這個項目裡，我們要安裝Litematica和carpetmod兩個Mod。
另外還需要通過Python3安裝PyTorch和nbtlib。
接下來就是“煉丹”，先在PyTorch裡訓練好你的二值神經網絡。
Litematica是一個幫助用戶從零開始繪製示意圖的模塊，它可以準確地構建結構，指定將塊放置在何處。
運行modeltolitematica.py將神經網絡的所有層轉換為不同的Litematica示意圖。每個示意圖僅包含一層神經網絡。
圖中以紫色表示+1的塊，以綠色代表-1的塊。
在這一步後，你會獲得一組示意圖文件，後綴名為.litematica。文件的名稱和你命名的網絡層相同，比如conv1.weight.litematica、fc2.weight.litematica等等。將相應文件導入即可。
把神經網絡鋪在地上
由於卷積層會出現4維數組，這在3維空間裡是沒法表示的，因此這個過程中還加入了壓縮。
一般卷積層的形式是：[c2, c1, fh, fw]。其中c2是輸出激活的通道數量，c1是輸入激活的通道數量，fh和fw是卷積濾波器的高度和寬度。
通過scarpet-nn將後兩個維度乘起來，變成[c2, c1, fh× fw]，這樣就解決了3維顯示問題。
而全連接層都是2維的，不存在不能顯示的狀況，因此不需要做任何調整。
然後你就可以在空地上繪製一張16×16的輸入圖像了。
將卷積層導入地圖後，你就可以進行神經網絡運算了。
最後，作者還給出了一個MNIST示意圖MineCraft文件包，如果只想簡單看看實際運行效果，可以在我們的公眾號中回覆我的世界獲取。
不得不說，《我的世界》裡大神太多，之前有復旦本科生從零計算機，現在又有印度小哥從零打造神經網絡。
只是現在的模塊還不能在《我的世界》裡訓練神經網絡，相信在這些大神的努力下，未來用《我的世界》煉丹也不是夢。
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博客地址：https://ashutoshbsathe.github.io/scarpet-nn/scarpet-apps/twoclassmnist/
Litematica下載地址：http://minecraft.curseforge.com/projects/litematica
源代碼：https://github.com/ashutoshbsathe/scarpet-nn
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