AIがダンジョンマスターとして訓練され、ダンジョンズ＆ドラゴンズのためのプロットを生成する

人工知能は、チェスや囲碁のような極めて複雑なゲームでもマスターしています。しかし、これらのゲームには事前に定義されたルールと、創造的な選択に適さない非常に具体的なやり取り方法があります。ダンジョンズ＆ドラゴンズ（DnD）のようなロールプレイングゲームは、チェスよりもはるかに多くの遊び方があるのですが、これは研究者がDnDまたは同様のテーブルトップロールプレイングゲームのための物語を即興で生成することができるAIシステムを開発しようとするのを妨げていません。

AI研究者は、AIの生成言語能力を改善するための新しい方法を不断に開発しています。過去2年間で最も大きな進歩の1つは、GPT-2の開発であり、飛行中に一貫した物語を生成することができました。しかし、Wiredが報道したように、ジョージア工科大学の大学院生ララ・マーティンは、DnDをAIの生成言語能力のテストケースとして利用することを考えました。目標は、基本的に、新しいシナリオを作成し、これらのシナリオを適応させることができるAIダンジョンマスターを作成することです。

Wiredによると、マーティンは2018年からAIダンジョンマスターの開発に取り組んでいます。言語生成モデルは、ルールベースのアプローチまたはニューラルネットワークベースのアプローチのいずれかを使用します。最近では、言語を生成するために2つのテクニックを組み合わせることに興味が高まっています。マーティンのアプローチでは、ルールベースの言語生成戦略とディープニューラルネットワークを使用します。マーティンの言語生成アプローチは、「イベント」の概念に基づいています。イベントは、物体、主語、動詞などのさまざまな部分を組み合わせて、意味のあるイベントオブジェクトを作成します。モデルは、フューチュラマやドクター・フーのような人気のあるSFテレビ番組の物語から訓練されています。モデルは、テキストの文字列でプライムされ、分析してイベントを抽出します。プライムテキストからイベントを抽出した後、イベントを生成して物語を続行します。マーティンは、この基本的なアプローチを拡張し、モデルを特定のイベント、たとえば物語の中での2人のキャラクターの結婚を生成するように誘導することができました。

マーティンは、物語を語ることができるAIを設計しようとしている唯一の研究者ではありません。たとえば、マシンラーニング研究者ニック・ウォルトンは、GPT-2モデルを使用してAI生成テキストアドベンチャーゲームを作成しました。AIダンジョンは、通常、少なくとも一貫したテキストをレンダリングしますが、全体の物語を追跡することを失い、新しいプロットのスレッドを開始し、プレイヤーの入力に対して奇妙に動作する傾向があります。こうした限界にもかかわらず、このゲームはかなり人気があり、100万人以上がプレイしています。

マーティンは、モデルの限界を認めています。モデルの混乱が原因で、論理的に意味のないプロットイベントが生成され、「私たちはまだ現実にはなっていない」と述べています。にもかかわらず、マーティンは、モデルの将来的な有用性を期待しています。マーティンは、このプロジェクトが、創造性や体現性のような知能のさまざまな側面を利用して物語を作成することについての洞察を提供する可能性があることを希望しています。

「私たちが説得力のあるAI DMを作成できたら、それは私たちがこれらの世界を作成し、体験する方法について私たちに多くのことを教えてくれるでしょう」とマーティンはWiredに説明しました。

また、大きな目標を達成することは、目標自体がタイムリーに達成されない場合でも、実用的アプリケーションを作成するのに役立つことがあると主張することができます。ワシントン大学のAIおよび言語教授ノア・スミスは、Wiredに次のように説明しました。

「時々、壮大な目標は、多くの研究者を単一の方向に動かすのに役立ちます。さらに、いくつかのスピンアウトは、より実用的アプリケーションでも役立ちます」。