لعبة فيديو نصية تم إنشاؤها باستخدام خوارزمية GPT-2 القوية من OpenAI

قامت طالبة دراسات عليا في العلوم العصبية في جامعة نورث وسترن مؤخرًا بإنشاء لعبة فيديو نصية حيث النص الذي يقرأه المستخدم يتم إنشاؤه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي المسؤول عن إنشاء النص يعتمد على خوارزمية GPT-2 التي أنشأتها OpenAI في وقت سابق من هذا العام.

كانت العديد من الألعاب الأولى لا تحتوي على رسومات ، بل تستخدم واجهة نصية. كانت هذه ألعاب المغامرات النصية تأخذ أوامر المستخدم وتقدم سلسلة من الاستجابات المبرمجة مسبقًا. كان على المستخدم استخدام أوامر نصية لحل الألغاز والتقدم في اللعبة ، وهي مهمة يمكن أن تثبت صعوبتها حسب تعقيد محلل النص. كانت الألعاب النصية الأولى لها نطاق محدود من الأوامر المحتملة التي يمكن للعبة الاستجابة لها.

كما ذكرت موقع ZME Science ، قام ناثان وايت مور ، طالب دراسات عليا في العلوم العصبية من جامعة نورث وسترن ، بتحديث هذا概念 اللعبة ، باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لإنشاء استجابات في الوقت الفعلي ، بدلاً من الاستجابات المبرمجة مسبقًا. يبدو أن ويت مور قد استوحى مشروعه من لعبة عقلية ظهرت في رواية الخيال العلمي “لعبة النهاية” ، والتي استجابت للمدخلات المستخدم وغيّرت عالم اللعبة حول المستخدم.

الخوارزمية التي تدفع اللعبة النصية هي خوارزمية GPT2 ، التي أنشأتها OpenAI. تم تدريب الخوارزمية التنبؤية للنص على مجموعة بيانات نصية ، تسمى WebText ، التي كانت أكبر من 40 جيجابايت وتم استخلاصها من روابط Reddit. النتيجة كانت خوارزمية تنبؤية للنص فعالة للغاية يمكنها إنشاء فقرات واقعية وطبيعية الصوت ، وتحقيق أداء على مستوى الدولة في العديد من الاختبارات اللغوية المختلفة. يبدو أن خوارزمية OpenAI كانت فعالة جدًا في إنشاء قصص الأخبار الكاذبة بحيث كانت OpenAI مترددة في إصدار الخوارزمية للجمهور ، خوفًا من إساءة استخدامها.幸يًا ، استخدم ويت مور الخوارزمية لشيء أكثر براءة من إنشاء مقالات أخبار كاذبة.

أوضح ويت مور لموقع Digital Trends أنه من أجل إنتاج اللعبة ، كان عليه تعديل الإخراج GPT-2 من خلال تدريبه بشكل مكثف على عدد من سكريبتات ألعاب المغامرات ، باستخدام خوارزميات مختلفة لتعديل معلمات GPT-2 حتى يشبه الإخراج النصي للخوارزمية نص ألعاب المغامرات.

ما يثير الاهتمام بشكل خاص في اللعبة هو أنها حقًا إبداعية. يمكن للمستخدم إدخال أي نص يفكر فيه ، بغض النظر عن الإعداد أو السياق الخاص باللعبة ، وسوف تحاول اللعبة التكيف وتحديد ما يجب حدوثه بعد ذلك. أوضح ويت مور أنه يمكنك إدخال أي محفز عشوائي تريد لأن النموذج لديه ما يكفي من “المنطق الشائع” للتكيف مع الإدخال.

تتمتع خوارزمية GPT2 المخصصة لويت مور ببعض القيود. ينسى بسهولة الأشياء التي أخبره بها المستخدم ، لها “ذاكرة” قصيرة. بعبارة أخرى ، لا يحافظ على سياق الوضع فيما يتعلق بالأوامر ، كما تفعل لعبة مغامرات نصية مبرمجة مسبقًا ، وبالطبع ، مثل العديد من مقاطع النص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، لا يعد النص المولّد دائمًا منطقيًا.

然而 ، يؤدي البرنامج بشكل جيد في محاكاة هيكل وأسلوب ألعاب المغامرات النصية ، مما يوفر للمستخدم وصفًا للموقع ويوفر له خيارات مختلفة يمكنه اختيارها للتفاعل مع البيئة التي أنشأها.

قال ويت مور “أعتقد أنه إبداعي بطريقة بسيطة ، مثل شخص يلعب لعبة” تطبيق التفاح “. إنه يأخذ أشياء من ألعاب المغامرات القديمة ويعيد ترتيبها في شيء جديد ومثير للاهتمام ومختلف كل مرة. لكنه لا يولد بالفعل مخططًا عامًا أو فكرة شاملة. هناك أنواع مختلفة من الإبداع وأعتقد أنه يقوم بواحد منهم: إنشاء بيئات جديدة ، ولكن ليس الأنواع الأخرى: تحديد مخطط مثير للاهتمام للعبة “.

يبدو أن مشروع ويت مور أيضًا يؤكد أن خوارزميات GPT-2 قوية بدرجة كافية لاستخدامها لغرض واسع من الأغراض الأخرى خارج إنشاء نص يهدف فقط إلى القراءة. يظهر ويت مور أن الخوارزميات يمكن استخدامها في نظام يتيح استجابات المستخدم وآرائه ، وسيكون من المثير رؤية ما التطبيقات الاستجابة الأخرى لخوارزمية GPT-2 التي سوف تظهر في المستقبل.