Permainan Video Berbasis Teks Dibuat Dengan Algoritma GPT-2 Yang Kuat Dari OpenAI

Seorang mahasiswa pascasarjana ilmu saraf di Universitas Northwestern baru-baru ini menciptakan sebuah permainan video berbasis teks di mana teks yang dibaca oleh pengguna sepenuhnya dihasilkan oleh AI. AI yang bertanggung jawab untuk menghasilkan teks tersebut didasarkan pada algoritma GPT-2 yang dibuat oleh OpenAI awal tahun ini.

Banyak permainan komputer awal tidak memiliki grafis, melainkan menggunakan antarmuka berbasis teks. Permainan petualangan teks ini akan menerima perintah pengguna dan memberikan serangkaian respons yang telah diprogram sebelumnya. Pengguna harus menggunakan perintah teks untuk memecahkan teka-teki dan maju lebih jauh dalam permainan, tugas yang bisa terbukti menantang tergantung pada kemampuan parser teks. Permainan petualangan teks awal memiliki rentang perintah potensial yang sangat terbatas yang dapat direspon oleh permainan.

Seperti yang dilaporkan oleh ZME Science, Nathan Whitemore, seorang lulusan ilmu saraf dari Universitas Northwestern, telah menghidupkan kembali konsep permainan ini, menggunakan algoritma AI untuk menghasilkan respons dalam waktu nyata, bukan respons yang telah diprogram sebelumnya. Whitemore tampaknya terinspirasi untuk membuat proyek ini oleh sebuah Permainan Pikiran yang muncul dalam novel fiksi ilmiah Ender’s Game, yang merespon input pengguna dan mereformasi dunia permainan di sekitar pengguna.

Algoritma yang menggerakkan permainan petualangan teks ini adalah algoritma GPT2, yang dibuat oleh OpenAI. Algoritma teks prediktif ini dilatih pada dataset teks, yang disebut WebText, yang berukuran lebih dari 40 GB dan diambil dari tautan Reddit. Hasilnya adalah algoritma teks prediktif yang sangat efektif yang dapat menghasilkan paragraf yang sangat realistis dan terdengar alami, mencapai kinerja terbaik dalam beberapa tes bahasa yang berbeda. Algoritma OpenAI ini tampaknya sangat efektif dalam menghasilkan berita palsu sehingga OpenAI ragu-ragu untuk merilis algoritma ini ke publik, khawatir akan penyalahgunaannya. Untungnya, Whitemore telah menggunakan algoritma ini untuk sesuatu yang jauh lebih tidak berbahaya daripada membuat berita palsu.

Whitmore menjelaskan kepada Digital Trends bahwa untuk menghasilkan permainan ini, dia harus memodifikasi output GPT-2 dengan melatihnya secara ekstensif pada beberapa skrip permainan petualangan, menggunakan berbagai algoritma untuk menyesuaikan parameter GPT-2 sampai output teks algoritma ini menyerupai teks permainan petualangan.

Apa yang menarik tentang permainan ini adalah bahwa permainan ini benar-benar kreatif. Pengguna dapat memasukkan hampir semua teks yang mereka inginkan, terlepas dari pengaturan atau konteks permainan, dan permainan akan mencoba menyesuaikan dan menentukan apa yang harus terjadi selanjutnya. Whitemore menjelaskan bahwa Anda dapat memasukkan hampir semua prompt acak yang Anda inginkan karena model ini memiliki “kesadaran umum” yang cukup untuk menyesuaikan dengan input.

Algoritma GPT2 khusus Whitemore ini memiliki beberapa keterbatasan. Algoritma ini dengan mudah melupakan hal-hal yang telah dikatakan oleh pengguna sebelumnya, memiliki “memori” yang pendek. Dengan kata lain, algoritma ini tidak mempertahankan konteks situasi sehubungan dengan perintah, seperti permainan petualangan teks yang telah diprogram sebelumnya, dan seperti banyak teks yang dihasilkan oleh AI, teks yang dihasilkan tidak selalu masuk akal.

Namun, program ini melakukan sangat baik dalam mensimulasikan struktur dan gaya permainan petualangan teks, memberikan pengguna dengan deskripsi pengaturan dan bahkan memberikan mereka beberapa pilihan yang dapat mereka pilih untuk berinteraksi dengan lingkungan yang telah dibuat.

“Saya pikir itu kreatif dalam cara yang sangat mendasar, seperti orang yang bermain ‘Apples to Apples’ adalah kreatif,” Whitmore menjelaskan. “Ini mengambil hal-hal dari permainan petualangan lama dan mengatur ulang menjadi sesuatu yang baru dan menarik dan berbeda setiap kali. Tapi itu tidak benar-benar menghasilkan plot atau ide yang mendasarinya. Ada banyak jenis kreativitas dan saya pikir itu melakukan satu: Menghasilkan lingkungan yang baru, tapi tidak jenis lain: Mencari plot yang menarik untuk permainan.”

Proyek Whitemore ini juga tampaknya mengkonfirmasi bahwa algoritma GPT-2 cukup kuat untuk digunakan dalam berbagai tujuan di luar menghasilkan teks yang hanya dimaksudkan untuk dibaca. Whitemore menunjukkan bahwa algoritma ini dapat digunakan dalam sistem yang memungkinkan respons pengguna dan umpan balik, dan akan menarik untuk melihat aplikasi responsif lain dari GPT-2 yang akan muncul di masa depan.