Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo được đào tạo để trở thành Người điều khiển hang động và tạo ra cốt truyện cho Dungeons và Dragons
Trí tuệ nhân tạo đã làm chủ được cả những trò chơi phức tạp như cờ vua và cờ vây. Tuy nhiên, những trò chơi này có quy tắc định sẵn và phương pháp tương tác rất cụ thể không cho phép sự lựa chọn sáng tạo. Một trò chơi nhập vai như Dungeons và Dragons (DnD) có vô số cách chơi hơn một trò cờ vua, nhưng điều này không ngăn cản các nhà nghiên cứu cố gắng phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra cốt truyện cho DnD hoặc các trò chơi nhập vai trên bàn tương tự.
Các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo不断 làm việc trên các cách mới để cải thiện khả năng ngôn ngữ tạo sinh của trí tuệ nhân tạo. Một trong những tiến bộ lớn nhất trong vài năm qua là sự phát triển của GPT-2, có khả năng tạo ra câu chuyện mạch lạc một cách tự động. Tuy nhiên, theo Wired báo cáo, sinh viên sau đại học Lara Martin của Georgia Tech đã nghĩ ra việc sử dụng DnD như một trường hợp thử nghiệm cho khả năng ngôn ngữ tạo sinh của trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu cơ bản là tạo ra một người điều khiển hang động trí tuệ nhân tạo, có khả năng tạo ra các kịch bản mới cho trò chơi và thích nghi với các kịch bản này.
Theo Wired, Martin đã làm việc trên người điều khiển hang động trí tuệ nhân tạo kể từ năm 2018. Các mô hình tạo ngôn ngữ thường sử dụng các phương pháp dựa trên quy tắc hoặc dựa trên mạng nơ-ron. Gần đây, đã có sự quan tâm ngày càng tăng trong việc kết hợp cả hai kỹ thuật để tạo ngôn ngữ. Phương pháp của Martin sử dụng các chiến lược tạo ngôn ngữ dựa trên quy tắc cùng với mạng nơ-ron sâu. Phương pháp tạo ngôn ngữ của Martin dựa trên ý tưởng về “sự kiện”. Sự kiện bao gồm các phần của ngôn ngữ như đối tượng, chủ đề và động từ, mà mô hình kết hợp thành các đối tượng sự kiện mạch lạc. Mô hình được đào tạo trên các cốt truyện từ các chương trình truyền hình khoa học viễn tưởng phổ biến như Futurama và Doctor Who. Mô hình được khởi tạo với một chuỗi văn bản, mà nó sẽ phân tích để tìm sự kiện. Sau khi trích xuất sự kiện từ văn bản khởi tạo, nó sẽ cố gắng tiếp tục cốt truyện bằng cách tạo ra các sự kiện mới. Martin đã có thể mở rộng phương pháp cơ bản này và hướng dẫn mô hình để tạo ra các sự kiện mong muốn, như việc kết hôn của hai nhân vật trong câu chuyện.
Martin không phải là nhà nghiên cứu duy nhất cố gắng thiết kế trí tuệ nhân tạo có khả năng kể chuyện. Ví dụ, nhà nghiên cứu học máy Nick Walton gần đây đã phát triển AI Dungeon, sử dụng mô hình GPT-2 để tạo ra một trò chơi phiêu lưu văn bản được tạo tự động. Mặc dù AI Dungeon thường tạo ra văn bản ít nhất là mạch lạc, nhưng nó có xu hướng mất dấu cốt truyện tổng thể, bắt đầu các luồng cốt truyện mới kỳ lạ và thường hành xử kỳ lạ với đầu vào của người chơi. Mặc dù những hạn chế này, trò chơi đã chứng minh được khá phổ biến, với hơn một triệu người chơi.
Martin thừa nhận những hạn chế của mô hình, cho rằng mô hình thường bị nhầm lẫn, tạo ra các sự kiện cốt truyện không có ý nghĩa logic và rằng “chúng ta còn lâu mới đạt được thực tế này”. Mặc dù vậy, Martin vẫn hy vọng rằng mô hình sẽ dẫn đến điều gì đó hữu ích trong tương lai. Martin cũng hy vọng rằng dự án có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách tạo ra câu chuyện tận dụng các khía cạnh khác nhau của trí tuệ như tưởng tượng và hiện thân.
“Nếu chúng ta có thể tạo ra một người điều khiển hang động trí tuệ nhân tạo thuyết phục, nó sẽ cho chúng ta biết thêm về cách chúng ta tạo ra và trải nghiệm những thế giới này,” Martin giải thích với Wired.
Cũng có thể lập luận rằng thách thức của việc đạt được một kỳ công khó khăn như tạo ra một người điều khiển hang động trí tuệ nhân tạo là lý do đủ để theo đuổi dự án. Noah Smith, giáo sư trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ tại Đại học Washington giải thích rằng các mục tiêu lớn đôi khi giúp tạo ra các ứng dụng có thể sử dụng, ngay cả khi thách thức chính không được hoàn thành trong một thời gian hợp lý.
“Đôi khi các mục tiêu thách thức lớn là hữu ích trong việc giúp nhiều nhà nghiên cứu di chuyển theo một hướng duy nhất. Và một số điều gì đó cũng hữu ích trong các ứng dụng thực tế.”
