ダンジョンマスターとしてのAIの訓練とダンジョンズ＆ドラゴンズのためのプロットの生成

人工知能は、すでにチェスや囲碁のような極めて複雑なゲームを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非常に具体的な相互作用方法があるため、創造的な選択には適していません。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には、チェスよりもはるかに多くのプレイ方法があるため、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ストーリーラインを即興で生成できるAIシステムを開発しようとしていることは驚くことではありません。

AI研究者は、AIの生成言語能力を改善する新しい方法を不断に開発しています。過去2年間で最も重要な進歩の1つは、GPT-2の開発であり、コヒーレントなストーリーを即興で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使用することを考え出しました。目標は、基本的にAIダンジョンマスターを作成することであり、ゲームのための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ます。

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を使用することがよくあります。最近では、両方のテクニックを組み合わせて言語を生成す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ています。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、名詞、動詞、形容詞などのさまざまな品詞で構成されており、モデルはこれらのイベントを組み合わせて一貫性のあるイベントオブジェクトを作成します。モデルは、人気のあるSFテレビ番組「フューチュラマ」や「ドクター・フー」のストーリーラインでトレーニングされています。モデルは、テキストの文字列でプライミングされ、イベントを分析します。プライミングテキストからイベントを抽出すると、ストーリーを続けるために新しいイベントを生成します。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、たとえばストーリー内の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、ストーリーを語ることができるAIを設計しようとしている研究者だけではありません。たとえば、機械学習研究者ニック・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「AIダンジョン」を開発しました。AIダンジョンは、通常、少なくともコヒーレントなテキストをレンダリングしますが、全体的な物語を追跡することを失い、新しいプロットスレッドを開始し、プレイヤーの入力に奇妙に反応する傾向があります。こうした限界にもかかわらず、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おり、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ることがあり、「私たちはまだ現実に近づいていない」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希望しています。マーティンは、このプロジェクトが、想像力や身体性などの知能のさまざまな側面を利用して物語を作成する方法についての洞察を提供する可能性があることも希望しています。

「もし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教えてくれるだろう」とマーティンはWiredに説明しました。

また、ダンジョンマスターAIを作成するという課題は、時間内に達成できなくても、プロジェクトを追求する理由で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、大きな目標は、時には、研究者を単一の方向に向かわせるのに役立ち、時には実用的応用において役立つものを生み出すことがあると説明しています。

スミスはWiredに次のように説明しています。

「時には、グランドチャレンジ目標は、研究者を単一の方向に向かわせるのに役立ち、時には実用的応用において役立つものを生み出すことがあります」。