Trí tuệ nhân tạo
AI được đào tạo để trở thành bậc thầy trong ngục tối và tạo ra các âm mưu cho ngục tối và rồng
Trí tuệ nhân tạo đã làm chủ được cả những trò chơi cực kỳ phức tạp như cờ vua và cờ vây. Tuy nhiên, những trò chơi này có các quy tắc được xác định trước và các phương pháp tương tác rất cụ thể không phù hợp với các lựa chọn sáng tạo. Một trò chơi nhập vai như Dungeons and Dragons (DnD) có vô số cách chơi hơn một trò chơi cờ vua, nhưng điều này không ngăn cản các nhà nghiên cứu cố gắng phát triển các hệ thống AI có khả năng ứng biến cốt truyện cho DnD hoặc trò chơi nhập vai trên bàn tương tự Trò chơi.
Các nhà nghiên cứu AI không ngừng nghiên cứu những cách mới để cải thiện khả năng ngôn ngữ tổng quát của AI. Một trong những tiến bộ lớn nhất trong vài năm qua là sự phát triển GPT-2, có thể tạo ra những câu chuyện mạch lạc một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, như Wired đã báo cáo, sinh viên tốt nghiệp Georgia Tech, Lara Martin, đã hình thành ý tưởng sử dụng DnD như một trường hợp thử nghiệm khả năng ngôn ngữ tổng quát của AI. Mục tiêu về cơ bản là tạo ra một AI dungeon-master, có khả năng tạo ra các kịch bản mới cho trò chơi và điều chỉnh các kịch bản này.
Theo Wired, Martin đã làm việc trên AI dungeon master từ năm 2018. Các mô hình tạo ngôn ngữ thường sử dụng cách tiếp cận dựa trên quy tắc hoặc cách tiếp cận dựa trên mạng lưới thần kinh. Gần đây, người ta ngày càng quan tâm đến việc kết hợp hai kỹ thuật này để tạo ra ngôn ngữ. Cách tiếp cận của Martin sử dụng các chiến lược tạo ngôn ngữ dựa trên quy tắc cùng với mạng lưới thần kinh sâu. Cách tiếp cận của Martin đối với việc tạo ra ngôn ngữ dựa trên ý tưởng về “các sự kiện”. Các sự kiện bao gồm nhiều phần khác nhau của lời nói như đối tượng, chủ ngữ và động từ, mà mô hình kết hợp thành các đối tượng sự kiện mạch lạc. Người mẫu được đào tạo về cốt truyện từ các chương trình truyền hình khoa học viễn tưởng nổi tiếng như Futurama và Doctor Who. Mô hình được bắt đầu bằng một chuỗi văn bản mà nó sẽ phân tích các sự kiện. Sau khi trích xuất các sự kiện từ văn bản mồi, nó sẽ cố gắng tiếp tục cốt truyện bằng cách tạo ra các sự kiện mới. Martin đã có thể mở rộng cách tiếp cận cơ bản này và hướng dẫn mô hình tạo ra các sự kiện mong muốn nhất định, chẳng hạn như lễ cưới của hai nhân vật trong câu chuyện.
Martin không phải là nhà nghiên cứu duy nhất cố gắng thiết kế AI có khả năng kể chuyện. Ví dụ: nhà nghiên cứu máy học Nick Walton gần đây đã phát triển AI Dungeon, sử dụng mô hình GPT-2 để tạo ra trò chơi phiêu lưu văn bản do AI tạo ra. Mặc dù AI Dungeon thường hiển thị văn bản ít nhất là mạch lạc, nhưng nó có xu hướng mất dấu câu chuyện tổng thể, bắt đầu các chủ đề cốt truyện mới lạ và thường cư xử kỳ quặc với thông tin đầu vào của người chơi. Bất chấp những hạn chế này, trò chơi vẫn tỏ ra khá phổ biến, với hơn một triệu người chơi.
Martin thừa nhận các giới hạn của mô hình, nói rằng mô hình thường bị nhầm lẫn, tạo ra các sự kiện cốt truyện không có ý nghĩa logic và rằng “chúng ta vẫn chưa thể biến điều này thành hiện thực”. Mặc dù vậy, Martin vẫn hy vọng rằng mô hình này sẽ dẫn đến một điều gì đó hữu ích trong tương lai. Martin cũng hy vọng rằng dự án có khả năng cung cấp cho chúng ta cái nhìn sâu sắc về cách tạo ra những câu chuyện thúc đẩy các khía cạnh khác nhau của trí thông minh như trí tưởng tượng và hiện thân.
Martin giải thích với Wired: “Nếu chúng tôi có thể tạo ra một AI DM thuyết phục, nó sẽ cho chúng tôi biết nhiều hơn về cách chúng tôi tạo ra và trải nghiệm những thế giới này.
Cũng có thể lập luận rằng thử thách hoàn thành một kỳ tích khó như tạo ra AI làm chủ hầm ngục là lý do đủ để theo đuổi dự án. Noah Smith, giáo sư ngôn ngữ và trí tuệ nhân tạo tại Đại học Washington giải thích rằng các mục tiêu lớn đôi khi giúp tạo ra các ứng dụng có thể sử dụng được, ngay cả khi bản thân thử thách không được hoàn thành kịp thời.
“Đôi khi các mục tiêu thách thức lớn rất hữu ích trong việc thu hút nhiều nhà nghiên cứu đi theo một hướng duy nhất. Và một số thứ được tạo ra cũng hữu ích trong các ứng dụng thực tế hơn.”
