Штучний інтелект
AI Навчений Будувати Сценарії Для Гри Dungeons And Dragons Як Майстер Підземель
Штучний інтелект освоїв навіть надзвичайно складні ігри, такі як шахи та Го. Однак ці ігри мають попередньо визначені правила та дуже конкретні методи взаємодії, які не сприяють творчим виборам. Рольова гра, така як Dungeons and Dragons (DnD), має нескінченно більше способів гри, ніж гра в шахи, але це не зупинило дослідників від спроби розробити системи штучного інтелекту, здатні імпровізувати сюжети для DnD або подібних настільних рольових ігор.
Дослідники штучного інтелекту постійно працюють над новими способами покращення генеративних мовних можливостей штучного інтелекту. Одним із найбільших досягнень за останні пару років є розробка GPT-2, яка змогла генерувати зрозумілі історії на льоту. Однак, як повідомляє Wired, аспірантка Джорджійського технологічного університету Лара Мартін задумалася про використання DnD як тестового випадку для генеративної мовної здатності штучного інтелекту. Метою є суттєво створити штучного майстра підземель, здатного створювати нові сценарії для гри та адаптувати ці сценарії.
За даними Wired, Мартін працює над штучним майстром підземель з 2018 року. Моделі генерації мови часто використовують або правила-орієнтовані підходи, або підходи, засновані на нейронних мережах. Нещодавно спостерігається зростання інтересу до поєднання цих двох технік для генерації мови. Підхід Мартін використовує правила-орієнтовані стратегії генерації мови поряд з глибокими нейронними мережами. Підхід Мартін до генерації мови ґрунтується на ідеї “подій”. Події складаються з різних частин мови, таких як об’єкти, суб’єкти та дієслова, які модель поєднує в об’єкти подій, що є зрозумілими. Модель була навчена на сюжетах популярних науково-фантастичних телешоу, таких як Futurama та Doctor Who. Модель підготовлена рядком тексту, який вона проаналізує на наявність подій. Після витягування подій з тексту підготовки вона спробує продовжити сюжет, генеруючи нові події. Мартін змогла розширити цей базовий підхід та спрямувати модель на генерацію певних бажаних подій, таких як шлюб двох персонажів у сюжеті.
Мартін не єдина дослідниця, яка намагається розробити штучний інтелект, здатний розповідати історії. Наприклад, дослідник машинного навчання Нік Волтон недавно розробив AI Dungeon, який використовує моделі GPT-2 для створення текстової гри-пригоди, згенерованої штучним інтелектом. Хоча AI Dungeon зазвичай генерує текст, що є принаймні зрозумілим, вона часто втрачає слід загального сюжету, починає дивні нові сюжетні нитки та загалом поводиться дивно щодо входу гравця. Незважаючи на ці обмеження, гра виявилася досить популярною, з понад мільйоном людей, які грають в неї.
Мартін визнає обмеження моделі, заявляючи, що модель часто плутається, генеруючи події сюжету, які не мають логічного сенсу, і що “ми ще не наблизилися до того, щоб це стало реальністю”. Незважаючи на це, Мартін все ще сподівається, що модель приведе до чогось корисного в майбутньому. Мартін також сподівається, що проєкт потенційно зможе дати нам уявлення про те, як створення історій використовує різні аспекти інтелекту, такі як уява та втілення.
“Якщо ми змогли б створити переконливого штучного майстра підземель, це розповіло б нам більше про те, як ми створюємо та переживаємо ці світи”, – пояснила Мартін Wired.
Також можна стверджувати, що завдання створення штучного майстра підземель є достатнім підставою для продовження проєкту. Професор штучного інтелекту та мови Університету Вашингтону Ной Сміт пояснив, що великі цілі іноді допомагають створити багато корисних застосунків, навіть якщо сама задача не вирішується вчасно.
“Іноді великі цілі корисні для того, щоб багато дослідників рухалися в одному напрямку. І частина того, що виникає, також корисна в більш практичних застосуваннях.”
