ओपनएआई के शक्तिशाली जीपीटी-2 एल्गोरिदम के साथ बनाया गया टेक्स्ट-आधारित वीडियो गेम

नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय में एक न्यूरोसाइंस ग्रेजुएट छात्र ने हाल ही में एक टेक्स्ट-आधारित वीडियो गेम बनाया है, जहां उपयोगकर्ता द्वारा पढ़ा जाने वाला पाठ पूरी तरह से एआई द्वारा उत्पन्न किया जाता है। पाठ उत्पन्न करने वाला एआई ओपनएआई द्वारा इस साल की शुरुआत में बनाए गए जीपीटी-2 एल्गोरिदम पर आधारित है।

प्रारंभिक कंप्यूटर गेम में ग्राफिक्स नहीं थे, इसके बजाय वे एक टेक्स्ट-आधारित इंटरफेस का उपयोग करते थे। ये टेक्स्ट एडवेंचर गेम उपयोगकर्ता के निर्देशों को स्वीकार करते थे और पूर्व-निर्धारित प्रतिक्रियाओं की एक श्रृंखला प्रदान करते थे। उपयोगकर्ता को टेक्स्ट निर्देशों का उपयोग करके पहेलियों को हल करना और गेम में आगे बढ़ना था, जो टेक्स्ट पार्सर की जटिलता के आधार पर एक चुनौतीपूर्ण कार्य हो सकता था। प्रारंभिक टेक्स्ट-आधारित एडवेंचर गेम में बहुत सीमित संख्या में संभावित निर्देश थे जिन पर गेम प्रतिक्रिया कर सकता था।

ज़ेम साइंस की रिपोर्ट के अनुसार, नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय के न्यूरोसाइंस स्नातक नाथन व्हिटमोर ने इस गेम की अवधारणा को पुनर्जीवित किया है, जिसमें एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके वास्तविक समय में प्रतिक्रियाओं को उत्पन्न किया जाता है, न कि पूर्व-निर्धारित प्रतिक्रियाओं का। व्हिटमोर कथित तौर पर एक माइंड गेम से प्रेरित थे जो साइंस फिक्शन उपन्यास एंडर्स गेम में दिखाई दिया था, जो उपयोगकर्ता के इनपुट पर प्रतिक्रिया करता था और उपयोगकर्ता के चारों ओर गेम की दुनिया को पुनर्गठित करता था।

टेक्स्ट-आधारित एडवेंचर गेम को चलाने वाला एल्गोरिदम जीपीटी2 एल्गोरिदम है, जिसे ओपनएआई द्वारा बनाया गया था। प्रेडिक्टिव टेक्स्ट एल्गोरिदम को एक टेक्स्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसे वेबटेक्स कहा जाता था, जो 40 जीबी से अधिक था और रेडिट लिंक से लिया गया था। परिणाम एक अत्यधिक प्रभावी प्रेडिक्टिव टेक्स्ट एल्गोरिदम था जो आश्चर्यजनक रूप से वास्तविक और प्राकृतिक ध्वनि वाले अनुच्छेद उत्पन्न कर सकता था, और कई अलग-अलग भाषा परीक्षणों पर राज्य-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त कर सकता था। ओपनएआई एल्गोरिदम इतना प्रभावी था कि नकली समाचार लेख उत्पन्न करने में सक्षम था, ओपनएआई ने इसका दुरुपयोग होने के डर से इसे सार्वजनिक रूप से जारी करने से इनकार कर दिया। सौभाग्य से, व्हिटमोर ने एल्गोरिदम का उपयोग नकली समाचार लेख बनाने के लिए नहीं किया है।

व्हिटमोर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया कि गेम का उत्पादन करने के लिए, उन्हें जीपीटी-2 आउटपुट को व्यापक रूप से एडवेंचर गेम स्क्रिप्ट पर प्रशिक्षित करके संशोधित करना पड़ा, और विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके जीपीटी-2 के पैरामीटर को समायोजित किया गया ताकि एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न पाठ एडवेंचर गेम के पाठ के समान हो।

गेम के बारे में जो विशेष रूप से दिलचस्प है वह यह है कि यह वास्तव में रचनात्मक है। उपयोगकर्ता लगभग कोई भी पाठ दर्ज कर सकता है जो वह सोच सकता है, गेम की स्थिति या संदर्भ की परवाह किए बिना, और गेम अगले क्या होना चाहिए यह तय करने की कोशिश करेगा। व्हिटमोर ने समझाया कि आप लगभग कोई भी यादृच्छिक प्रॉम्प्ट दर्ज कर सकते हैं क्योंकि मॉडल में पर्याप्त “सामान्य ज्ञान” है कि यह इनपुट के अनुकूल हो।

व्हिटमोर के कस्टम जीपीटी2 एल्गोरिदम में कुछ सीमाएं हैं। यह आसानी से भूल जाता है कि उपयोगकर्ता ने पहले ही उसे क्या बताया है, इसकी एक छोटी “स्मृति” है। दूसरे शब्दों में, यह पारंपरिक पूर्व-निर्धारित टेक्स्ट एडवेंचर गेम की तरह संदर्भ को संरक्षित नहीं करता है, और जैसा कि एआई द्वारा उत्पन्न पाठ के कई अनुच्छेदों में, उत्पन्न पाठ हमेशा समझ में नहीं आता है।

हालांकि, कार्यक्रम टेक्स्ट एडवेंचर गेम की संरचना और शैली की नकल करने में उल्लेखनीय रूप से अच्छा काम करता है, उपयोगकर्ता को वातावरण के विवरण प्रदान करता है और यहां तक कि उन्हें विभिन्न विकल्प भी प्रदान करता है जिन्हें वे पर्यावरण के साथ बातचीत करने के लिए चुन सकते हैं।

“मुझे लगता है कि यह एक बहुत ही बुनियादी तरीके से रचनात्मक है, जैसे कि ‘एप्पल्स टू एप्पल्स’ खेलने वाला व्यक्ति रचनात्मक है,” व्हिटमोर ने समझाया। “यह पुराने एडवेंचर गेम से चीजें ले रहा है और उन्हें कुछ नया और दिलचस्प और अलग बना रहा है। लेकिन यह वास्तव में एक समग्र पlot या एक व्यापक विचार नहीं बना रहा है। रचनात्मकता के कई अलग-अलग प्रकार हैं और मुझे लगता है कि यह एक कर रहा है: नए वातावरण बनाना, लेकिन अन्य प्रकार नहीं: गेम के लिए एक आकर्षक पlot का पता लगाना।”

व्हिटमोर की परियोजना यह भी प्रतीत होती है कि जीपीटी-2 एल्गोरिदम को पढ़ने के लिए अभिप्रेत पाठ के अलावा विभिन्न अन्य उद्देश्यों के लिए पर्याप्त रूप से मजबूत हैं। व्हिटमोर प्रदर्शित करता है कि एल्गोरिदम का उपयोग एक प्रणाली में किया जा सकता है जो उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं और प्रतिक्रिया को सक्षम बनाता है, और यह देखना दिलचस्प होगा कि भविष्य में जीपीटी-2 के और कौन से प्रतिक्रियाशील अनुप्रयोग सामने आएंगे।