Artificial Intelligence
ИИ обучен быть мастером подземелий и создавать сюжеты для Dungeons And Dragons
Искусственный интеллект освоил даже чрезвычайно сложные игры, такие как шахматы и го. Однако в этих играх есть заранее определенные правила и очень специфические методы взаимодействия, которые не поддаются творческому выбору. Ролевая игра, такая как Dungeons and Dragons (DnD), имеет бесконечно больше способов игры, чем игра в шахматы, но это не остановило исследователей от попыток разработать системы искусственного интеллекта, способные импровизировать сюжетные линии для DnD или подобных настольных ролевых игр. игры.
Исследователи ИИ постоянно работают над новыми способами улучшения генеративных языковых способностей ИИ. Одним из самых больших достижений за последние пару лет является разработка GPT-2, способная генерировать связные истории на лету. Однако, как сообщает Wired, аспирант Технологического института Джорджии Лара Мартин задумала использовать DnD в качестве теста для генеративных языковых способностей ИИ. По сути, цель состоит в том, чтобы создать ИИ-мастера подземелий, способного создавать новые сценарии для игры и адаптировать эти сценарии.
Согласно Wired, Мартин работает над ИИ-мастером подземелий с 2018 года. В моделях языковой генерации часто используются либо подходы, основанные на правилах, либо подходы, основанные на нейронных сетях. В последнее время возрос интерес к объединению двух методов для создания языка. Подход Мартина использует стратегии генерации языка на основе правил наряду с глубокими нейронными сетями. Подход Мартина к генерации языка основан на идее «событий». События состоят из различных частей речи, таких как объекты, субъекты и глаголы, которые модель объединяет в связанные объекты событий. Модель прошла обучение по сюжетным линиям популярных научно-фантастических сериалов, таких как «Футурама» и «Доктор Кто». Модель содержит строку текста, которую она будет анализировать на наличие событий. После извлечения событий из исходного текста он попытается продолжить сюжет, генерируя новые события. Мартин смог расширить этот базовый подход и направить модель на создание определенных желаемых событий, таких как свадьба двух персонажей в истории.
Мартин — не единственный исследователь, пытающийся создать ИИ, способный рассказывать истории. Например, исследователь машинного обучения Ник Уолтон недавно разработал AI Dungeon, который использует модели GPT-2 для создания текстовой приключенческой игры, генерируемой искусственным интеллектом. Хотя AI Dungeon обычно отображает текст как минимум связным, он имеет тенденцию терять общий сюжет, начинать странные новые сюжетные линии и, как правило, странно вести себя по отношению к действиям игрока. Несмотря на эти ограничения, игра оказалась довольно популярной: в нее играют более миллиона человек.
Мартин признает ограничения модели, заявляя, что модель часто путается, создавая сюжетные события, которые не имеют логического смысла, и что «мы еще далеко не приблизились к тому, чтобы это стало реальностью». Несмотря на это, Мартин все еще надеется, что модель в будущем приведет к чему-то полезному. Мартин также надеется, что проект потенциально может дать нам представление о том, как создание историй использует различные аспекты интеллекта, такие как воображение и воплощение.
«Если бы мы могли создать убедительный AI DM, он рассказал бы нам больше о том, как мы создаем и переживаем эти миры», — объяснил Мартин Wired.
Можно также утверждать, что задача совершить такой сложный подвиг, как создание ИИ мастера подземелий, является достаточной причиной для продолжения проекта. Ноа Смит, профессор ИИ и языка в Вашингтонском университете, объяснил, что большие цели иногда помогают создавать полезные приложения, даже если сама задача не решается своевременно.
«Иногда грандиозные задачи помогают заставить многих исследователей двигаться в одном направлении. И кое-что из того, что получается, также полезно в более практических приложениях».
