오픈AI의 강력한 GPT-2 알고리즘으로 생성된 텍스트 기반 비디오 게임

노스웨스턴 대학교의 신경과학 대학원 학생은 최근에 사용자가 읽는 텍스트를 완전히 AI로 생성하는 텍스트 기반 비디오 게임을 만들었습니다. 이 게임에서 텍스트를 생성하는 AI는 오픈AI가今年초에 개발한 GPT-2 알고리즘을 기반으로 합니다.

초기 컴퓨터 게임은 그래픽이 없고 텍스트 기반 인터페이스를 사용했습니다. 이러한 텍스트 어드벤처 게임은 사용자의 명령을 받고 사전 프로그램된 응답을 제공했습니다. 사용자는 텍스트 명령을 사용하여 퍼즐을 풀고 게임을 진행할 수 있었지만, 텍스트 파서의 복잡성에 따라 이는 어려울 수 있었습니다. 초기 텍스트 기반 어드벤처 게임은 게임이 응답할 수 있는 명령의 범위가 매우 제한적이었습니다.

ZME 사이언스에 따르면, 노스웨스턴 대학교의 신경과학 대학원생인 네이선 휘트모어(Nathan Whitemore)는 이 게임 개념을 부활시키고, 사전 프로그램된 응답 대신 실시간으로 AI 알고리즘을 사용하여 응답을 생성했습니다. 휘트모어는 SF 소설 ‘엔더의 게임’에 등장하는 마인드 게임에서 영감을 받았으며, 사용자의 입력에 따라 게임 세계를 재구성했습니다.

이 텍스트 기반 어드벤처 게임을 구동하는 알고리즘은 GPT2 알고리즘으로, 오픈AI에서 개발했습니다. 이 예측 텍스트 알고리즘은 40GB 이상의 텍스트 데이터셋인 WebText에서 훈련되었으며, Reddit 링크에서 가져왔습니다. 결과는 매우 효과적인 예측 텍스트 알고리즘으로, 놀라울 정도로 현실적이고 자연스러운 문단을 생성할 수 있었으며, 여러 언어 테스트에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 오픈AI 알고리즘은 가짜 뉴스 기사를 생성하는 데 너무 효과적이었기 때문에, 오픈AI는 알고리즘의 오남용을 두려워하여 공개하지 않았습니다.幸い, 휘트모어는 알고리즘을 더 무해한 목적으로 사용했습니다.

휘트모어는 디지털 트렌즈에 따르면, 게임을 생성하기 위해 GPT-2 출력을 수정해야 했으며, 어드벤처 게임 스크립트를 사용하여 광범위하게 훈련시키고, 다양한 알고리즘을 사용하여 GPT-2의 매개변수를 조정하여 알고리즘이 생성한 텍스트가 어드벤처 게임의 텍스트와 유사하도록 했습니다.

이 게임의 특징은真正로 창의적이라는 것입니다. 사용자는 게임의 설정이나 상황에 관계없이 거의 모든 텍스트를 입력할 수 있으며, 게임은 다음에 일어날 일을 결정하려고 시도합니다. 휘트모어는 사용자가 거의 모든 임의의 프롬프트를 입력할 수 있다고 설명했으며, 모델은 “공통 감각”이 충분히 있기 때문에 입력에 적응할 수 있다고 했습니다.

휘트모어의 커스텀 GPT2 알고리즘에는 몇 가지 제한이 있습니다. 사용자가 이미 말한 것을 쉽게 잊어버리며, 전통적인 사전 프로그램된 텍스트 어드벤처 게임과 달리 상황의 맥락을 유지하지 않습니다. 또한, AI가 생성한 텍스트는 항상 의미가 있지 않을 수 있습니다.

그러나, 이 프로그램은 텍스트 어드벤처 게임의 구조와 스타일을 시뮬레이션하는 데 상당히 잘 작동하며, 사용자에게 환경에 대한 설명을 제공하고, 사용자가 환경과 상호작용할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.

“나는 그것이 매우 기본적인 방식으로 창의적이라고 생각합니다. 예를 들어, ‘애플 투 애플즈’를 하는 사람이 창의적이라는 것과 같습니다.”라고 휘트모어는 설명했습니다. “그것은 오래된 어드벤처 게임에서 것을 가져와 새로운 것과 다른 것을 만드는 것입니다. 그러나 그것은 실제로 전체적인 플롯이나 아이디어를 생성하지는 않습니다. 창의성의 종류가 많으며, 나는 그것이 하나를 하고 있다고 생각합니다. 새로운 환경을 생성하는 것입니다. 그러나 다른 종류는 아닙니다. 게임에 대한 매력적인 플롯을 찾는 것입니다.”

휘트모어의 프로젝트는 또한 GPT-2 알고리즘이 읽기 전용 텍스트를 생성하는 것 외에도 다양한 다른 목적으로 사용될 수 있을 만큼 강력하다는 것을 확인합니다. 휘트모어는 알고리즘이 사용자 응답과 피드백을 허용하는 시스템에서 사용될 수 있음을 보여주었으며, 향후 GPT-2의 반응형 응용 프로그램이 어떤 것이 나타날지 interessant할 것입니다.