ხელოვნური ინტელექტი
ხელოვნური ინტელექტი გაწვრთნილი იყო, რომ იყოს დუნდულის ოსტატი და შექმნას ნაკვეთები დუნდულებისა და დრაკონებისთვის
ხელოვნურმა ინტელექტმა აითვისა ისეთი რთული თამაშებიც კი, როგორიცაა ჭადრაკი და Go. თუმცა, ამ თამაშებს აქვთ წინასწარ განსაზღვრული წესები და ურთიერთქმედების ძალიან სპეციფიკური მეთოდები, რომლებიც არ ექვემდებარება შემოქმედებით არჩევანს. როლურ თამაშს, როგორიცაა Dungeons and Dragons (DnD) აქვს უსაზღვროდ მეტი სათამაშო საშუალება, ვიდრე ჭადრაკის თამაშს, მაგრამ ამან არ შეუშალა ხელი მკვლევარებს შეექმნათ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, რომლებსაც შეეძლოთ იმპროვიზაციის სცენარი DnD-სთვის ან მსგავსი მაგიდის როლური თამაშებისთვის. თამაშები.
ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარები მუდმივად მუშაობენ ახალ გზებზე ხელოვნური ინტელექტის გენერაციული ენობრივი შესაძლებლობების გასაუმჯობესებლად. ბოლო ორი წლის განმავლობაში ერთ-ერთი ყველაზე დიდი მიღწევაა GPT-2-ის განვითარება, რომელმაც შეძლო თანმიმდევრული ისტორიების გენერირება ფრენის დროს. თუმცა, როგორც Wired იტყობინებაGeorgia Tech-ის კურსდამთავრებულმა ლარა მარტინმა მოიფიქრა DnD-ის გამოყენება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის გენერაციული ენობრივი უნარების ტესტი. მიზანი არსებითად არის ხელოვნური ინტელექტის Dungeon-ოსტატის შექმნა, რომელსაც შეუძლია შექმნას ახალი სცენარები თამაშისთვის და ამ სცენარების ადაპტირება.
Wired-ის თანახმად, მარტინი 2018 წლიდან მუშაობს AI dungeon master-ზე. ენის გენერირების მოდელები ხშირად იყენებენ ან წესებზე დაფუძნებულ მიდგომებს ან ნერვულ ქსელებზე დაფუძნებულ მიდგომებს. ბოლო დროს გაჩნდა ინტერესი ენის გენერირებისთვის ორი ტექნიკის გაერთიანების მიმართ. მარტინის მიდგომა იყენებს წესებზე დაფუძნებულ ენის გენერირების სტრატეგიებს ღრმა ნერვულ ქსელებთან ერთად. მარტინის მიდგომა ენის გენერირებისადმი ეყრდნობა „მოვლენების“ იდეას. მოვლენები შედგება მეტყველების სხვადასხვა ნაწილისგან, როგორიცაა ობიექტები, სუბიექტები და ზმნები, რომლებსაც მოდელი აერთიანებს მოვლენის ობიექტებად, რომლებიც თანმიმდევრულია. მოდელს სწავლობდა პოპულარული სამეცნიერო ფანტასტიკური სატელევიზიო შოუებიდან, როგორიცაა Futurama და Doctor Who. მოდელი პრიმიტირებულია ტექსტის სტრიქონით, რომელსაც ის გააანალიზებს მოვლენებისთვის. პრაიმინგის ტექსტიდან მოვლენების ამოღების შემდეგ, ის შეეცდება გააგრძელოს ნაკვეთი ახალი მოვლენების გენერირებით. მარტინმა შეძლო ამ ძირითადი მიდგომის გაფართოება და მოდელის წარმართვა გარკვეული სასურველი მოვლენების გენერირებისკენ, როგორიცაა ორი პერსონაჟის ქორწინება სიუჟეტში.
მარტინი არ არის ერთადერთი მკვლევარი, რომელიც ცდილობს შეიმუშაოს ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეუძლია ისტორიების მოყოლა. მაგალითად, მანქანათმცოდნეობის მკვლევარმა ნიკ უოლტონმა ახლახან შეიმუშავა AI Dungeon, რომელიც იყენებს GPT-2 მოდელებს ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული ტექსტური სათავგადასავლო თამაშის შესაქმნელად. მიუხედავად იმისა, რომ AI Dungeon, როგორც წესი, ასახავს ტექსტს, რომელიც მაინც თანმიმდევრულია, ის კარგავს საერთო ნარატივის კვალს, იწყებს უცნაურ ახალ სიუჟეტურ თემებს და, ზოგადად, უცნაურად იქცევა მოთამაშის შეყვანის მიმართ. მიუხედავად ამ შეზღუდვებისა, თამაში საკმაოდ პოპულარული აღმოჩნდა, მას მილიონზე მეტი ადამიანი თამაშობს.
მარტინი აღიარებს მოდელის საზღვრებს და აცხადებს, რომ მოდელი ხშირად იბნევა, წარმოქმნის სიუჟეტურ მოვლენებს, რომლებსაც არ აქვთ ლოგიკური აზრი და რომ „ჩვენ ჯერ არსად ვართ, რომ ეს რეალობა იყოს“. ამის მიუხედავად, მარტინი მაინც იმედოვნებს, რომ მოდელი მომავალში რაიმე სასარგებლოს გამოიწვევს. მარტინი ასევე იმედოვნებს, რომ პროექტი პოტენციურად მოგვცემს იმის გაგებას, თუ როგორ იყენებს ისტორიების შექმნა ინტელექტის სხვადასხვა ასპექტს, როგორიცაა წარმოსახვა და განსახიერება.
„თუ ჩვენ შეგვეძლო შევქმნათ დამაჯერებელი AI DM, ის უფრო მეტს გვეტყვის იმაზე, თუ როგორ ვქმნით და განვიცდით ამ სამყაროებს“, განუმარტა მარტინმა Wired-ს.
ასევე შეიძლება ამტკიცებდეს, რომ ისეთივე რთული მიზნის მიღწევის გამოწვევა, როგორიც არის Dungeon Master AI-ის შექმნა, საკმარისი მიზეზია პროექტის განსახორციელებლად. ნოა სმიტმა, ვაშინგტონის უნივერსიტეტის AI და ენის პროფესორმა განმარტა, რომ დიდი მიზნები ხანდახან ეხმარება გამოსაყენებელი აპლიკაციების შექმნას, მაშინაც კი, თუ თავად გამოწვევა დროულად არ არის შესრულებული.
”ზოგჯერ გრანდიოზული გამოწვევის მიზნები სასარგებლოა იმისთვის, რომ ბევრი მკვლევარი ერთი მიმართულებით წავიდეს. და ზოგიერთი ის, რაც ტრიალებს, ასევე სასარგებლოა უფრო პრაქტიკულ აპლიკაციებში. ”
