Tekstgebaseerde videospel gemaakt met OpenAI’s krachtige GPT-2-algoritme

Een afgestudeerde student in de neurologie aan de Northwestern University heeft onlangs een tekstgebaseerd videospel gemaakt waarin de tekst die de gebruiker leest volledig door AI wordt gegenereerd. De AI die verantwoordelijk is voor het genereren van de tekst is gebaseerd op het GPT-2-algoritme dat eerder dit jaar door OpenAI is gemaakt.

Vele vroege computergames hadden geen graphics, maar gebruikten in plaats daarvan een tekstgebaseerd interface. Deze tekstavonturen zouden gebruikersopdrachten ontvangen en een reeks vooraf geprogrammeerde antwoorden geven. De gebruiker moest tekstopdrachten gebruiken om puzzels op te lossen en verder te komen in het spel, een taak die afhankelijk van de geavanceerdheid van de tekstparser moeilijk kon zijn. Vroege tekstgebaseerde avonturengames hadden een zeer beperkt bereik van mogelijke opdrachten waarop het spel kon reageren.

Volgens ZME Science heeft Nathan Whitemore, een afgestudeerde student in de neurologie aan de Northwestern University, dit spelconcept nieuw leven ingeblazen door AI-algoritmen te gebruiken om antwoorden in real-time te genereren, in plaats van vooraf geprogrammeerde antwoorden. Whitmore werd blijkbaar geïnspireerd om het project te maken door een Mind Game dat in de sciencefictionroman Ender’s Game verscheen, die reageerde op gebruikersinput en de spelwereld rond de gebruiker herschikte.

Het algoritme dat de tekstgebaseerde avonturen-game aandrijft, is het GPT2-algoritme, dat door OpenAI is gemaakt. Het predictieve tekstalgoritme werd getraind op een tekstdataset, genaamd WebText, die meer dan 40 GB groot was en afkomstig was van Reddit-links. Het resultaat was een extreem effectief predictief tekstalgoritme dat realistische en natuurlijk klinkende alinea’s kon genereren, waarmee het state-of-the-art-prestaties behaalde op een aantal verschillende taaltests. Het OpenAI-algoritme was blijkbaar zo effectief in het genereren van nep-nieuwsartikelen dat OpenAI aarzelde om het algoritme naar het publiek te brengen, uit angst voor misbruik. Gelukkig heeft Whitmore het algoritme voor iets veel onschuldigers gebruikt dan het maken van nep-nieuwsartikelen.

Whitmore legde aan Digital Trends uit dat hij om het spel te produceren het GPT-2-uitvoer moest aanpassen door het uitvoerig te trainen op een aantal avonturenspel-scripts, met behulp van verschillende algoritmen om de parameters van GPT-2 aan te passen totdat de tekstuitvoer van het algoritme leek op de tekst van avonturenspellen.

Het bijzondere aan het spel is dat het echt creatief is. De gebruiker kan vrijwel elke tekst invoeren die hij kan bedenken, ongeacht de specifieke setting of context van het spel, en het spel zal proberen aan te passen en te bepalen wat er vervolgens moet gebeuren. Whitemore legde uit dat je vrijwel elke willekeurige prompt kunt invoeren omdat het model genoeg “gezond verstand” heeft om zich aan te passen aan de invoer.

Whitemores aangepaste GPT2-algoritme heeft echter enkele beperkingen. Het vergeet gemakkelijk dingen die de gebruiker hem eerder heeft verteld, met een kort “geheugen”. Met andere woorden, het bewaart de context van de situatie niet met betrekking tot opdrachten, zoals een traditioneel vooraf geprogrammeerd tekstavonturenspel zou doen, en zoals veel passages van tekst gegenereerd door AI, maakt de gegenereerde tekst niet altijd zin.

Het programma doet het echter opvallend goed in het simuleren van de structuur en stijl van tekstavonturen, waarbij de gebruiker beschrijvingen van de setting krijgt en zelfs opties om met de omgeving te interacteren die het heeft gegenereerd.

“Ik denk dat het creatief is op een heel basale manier, zoals iemand die ‘Apples to Apples’ speelt creatief is,” legde Whitmore uit. “Het neemt dingen uit oude avonturen en herschikt ze tot iets nieuws en interessants en anders elke keer. Maar het genereert geen overall plot of een overkoepelend idee. Er zijn veel verschillende soorten creativiteit en ik denk dat het er een doet: het genereren van nieuwe omgevingen, maar niet de andere soorten: het vinden van een intrigerend plot voor een spel.”

Whitemores project lijkt ook te bevestigen dat de GPT-2-algoritmen robuust genoeg zijn om voor een breed scala aan andere doeleinden buiten het genereren van tekst te worden gebruikt die alleen bedoeld is om te worden gelezen. Whitemore toont aan dat de algoritmen kunnen worden gebruikt in een systeem dat gebruikersreacties en feedback mogelijk maakt, en het zal interessant zijn om te zien welke andere responsieve toepassingen van GPT-2 in de toekomst zullen verschijnen.