Gra tekstowa stworzona za pomocą potężnego algorytmu GPT-2 firmy OpenAI

Student neurologii na Northwestern University niedawno stworzył grę tekstową, w której cały tekst czytany przez użytkownika jest w całości generowany przez sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja odpowiedzialna za generowanie tekstu oparta jest na algorytmie GPT-2 stworzonym przez OpenAI na początku tego roku.

Wiele wczesnych gier komputerowych nie miało grafiki, zamiast tego używały interfejsu tekstowego. Te gry tekstowe przyjmowały polecenia użytkownika i wyświetlały serię predefiniowanych odpowiedzi. Użytkownik musiał używać poleceń tekstowych, aby rozwiązać zagadki i przejść dalej w grze, co mogło okazać się wyzwaniem, w zależności od złożoności parsera tekstu. Wczesne gry tekstowe miały bardzo ograniczony zakres potencjalnych poleceń, na które gra mogła odpowiedzieć.

Według doniesień ZME Science, Nathan Whitemore, student neurologii na Northwestern University, odnowił ten koncept gry, używając algorytmów sztucznej inteligencji do generowania odpowiedzi w czasie rzeczywistym, zamiast predefiniowanych odpowiedzi. Whitmore został zainspirowany do stworzenia projektu przez grę umysłową, która pojawiła się w powieści science fiction Ender’s Game, która odpowiadała na dane wejściowe użytkownika i zmieniała świat gry wokół użytkownika.

Algorytm, który napędza grę tekstową, to algorytm GPT2, który został stworzony przez OpenAI. Przewidywalny algorytm tekstu został przeszkolony na zbiorze danych tekstu, nazwanym WebText, który miał ponad 40 GB i został pobrany z linków Reddit. Wynikiem był niezwykle skuteczny algorytm tekstu przewidywalnego, który mógł generować zaskakująco realistyczne i naturalnie brzmiące akapity, osiągając najlepsze wyniki w wielu różnych testach językowych. Algorytm OpenAI okazał się tak skuteczny w generowaniu fałszywych artykułów, że OpenAI był niechętny do udostępnienia algorytmu publicznie, obawiając się jego nadużycia. Na szczęście, Whitmore użył algorytmu do czegoś znacznie bardziej niewinnego niż tworzenie fałszywych artykułów.

Whitmore wyjaśnił Digital Trends, że aby wyprodukować grę, musiał zmodyfikować wyjście GPT-2, przeszkolony je na wielu skryptach gier przygodowych, używając różnych algorytmów do dostosowania parametrów GPT-2, aż tekst wyjściowy algorytmu przypominał tekst gier przygodowych.

To, co jest szczególnie interesujące w grze, to fakt, że jest ona naprawdę kreatywna. Użytkownik może wprowadzić prawie każdy tekst, który może pomyśleć, niezależnie od konkretnego ustawienia lub kontekstu gry, a gra będzie próbować dostosować się i określić, co powinno się wydarzyć następnie. Whitemore wyjaśnił, że można wprowadzić prawie każdy losowy tekst, ponieważ model ma wystarczający “zdrowy rozsądek”, aby dostosować się do danych wejściowych.

Algorytm GPT2 Whitmore’a ma jednak pewne ograniczenia. Łatwo zapomina rzeczy, które użytkownik już mu powiedział, mając krótką “pamięć”. Innymi słowy, nie zachowuje kontekstu sytuacji w odniesieniu do poleceń, tak jak tradycyjna predefiniowana gra tekstowa, i oczywiście, jak wiele fragmentów tekstu generowanych przez sztuczną inteligencję, generowany tekst nie zawsze ma sens.

Jednak program radzi sobie znakomicie w symulowaniu struktury i stylu gier tekstowych, dostarczając użytkownikowi opisów ustawienia i nawet oferując im różne opcje, które mogą wybrać, aby wchodzić w interakcje ze środowiskiem, które stworzył.

„Myślę, że jest to kreatywność w bardzo podstawowy sposób, jak osoba grająca w ‘Apples to Apples’ jest kreatywna”, wyjaśnił Whitmore. „Bierze rzeczy ze starych gier przygodowych i rearanżuje je w coś nowego i interesującego oraz różniącego się za każdym razem. Ale nie generuje ogólnego planu lub pomysłu ogólnego. Istnieje wiele różnych rodzajów kreatywności i myślę, że robi to jeden: generuje nowe środowiska, ale nie inne rodzaje: nie wymyśla interesującej fabuły dla gry.”

Projekt Whitmore’a wydaje się również potwierdzać, że algorytmy GPT-2 są wystarczająco solidne, aby być używane do szerokiej gamy innych celów poza generowaniem tekstu przeznaczonego tylko do odczytu. Whitemore demonstruje, że algorytmy mogą być używane w systemie, który umożliwia odpowiedzi użytkownika i informacje zwrotne, i będzie interesujące zobaczyć, jakie inne aplikacje algorytmu GPT-2 pojawią się w przyszłości.