Trò chơi điện tử dựa trên văn bản được tạo bằng thuật toán GPT-2 mạnh mẽ của OpenAI

Một sinh viên nghiên cứu sinh về khoa học thần kinh tại Northwestern University gần đây đã tạo ra một trò chơi điện tử dựa trên văn bản, nơi văn bản mà người dùng đọc được hoàn toàn được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo chịu trách nhiệm tạo ra văn bản dựa trên thuật toán GPT-2 được tạo bởi OpenAI vào đầu năm nay.

Nhiều trò chơi máy tính đầu tiên không có đồ họa, thay vào đó, chúng sử dụng giao diện dựa trên văn bản. Những trò chơi phiêu lưu dựa trên văn bản này sẽ nhận lệnh từ người dùng và cung cấp một loạt các phản hồi đã được lập trình sẵn. Người dùng sẽ phải sử dụng lệnh văn bản để giải quyết câu đố và tiến bộ hơn trong trò chơi, một nhiệm vụ có thể chứng minh là đầy thách thức tùy thuộc vào sự tinh vi của trình phân tích văn bản. Trò chơi phiêu lưu dựa trên văn bản đầu tiên có một phạm vi rất hạn chế các lệnh có thể phản hồi.

Como báo cáo bởi ZME Science, Nathan Whitemore, một sinh viên nghiên cứu sinh về khoa học thần kinh từ Northwestern University, đã hồi sinh lại khái niệm trò chơi này, sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để tạo ra phản hồi trong thời gian thực, thay vì phản hồi đã được lập trình sẵn. Whitmore dường như đã được truyền cảm hứng để tạo ra dự án này bởi một Trò chơi Tâm trí xuất hiện trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng Trò chơi Ender, nơi phản hồi lại đầu vào của người dùng và thay đổi thế giới trò chơi xung quanh người dùng.

Thuật toán điều khiển trò chơi phiêu lưu dựa trên văn bản là thuật toán GPT2, được tạo bởi OpenAI. Thuật toán văn bản dự đoán này được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản, gọi là WebText, có kích thước hơn 40 GB và được lấy từ các liên kết Reddit. Kết quả là một thuật toán văn bản dự đoán cực kỳ hiệu quả, có thể tạo ra các đoạn văn bản nghe tự nhiên và thực tế, đạt được hiệu suất tốt nhất trong một số thử nghiệm ngôn ngữ khác nhau. Thuật toán OpenAI dường như quá hiệu quả trong việc tạo ra các câu chuyện giả mạo đến nỗi OpenAI đã do dự trong việc phát hành thuật toán cho công chúng, lo sợ nó sẽ bị lạm dụng. May mắn thay, Whitmore đã sử dụng thuật toán này cho một mục đích hoàn toàn vô hại hơn là tạo ra các bài báo giả mạo. ‘

Whitmore giải thích với Digital Trends rằng để tạo ra trò chơi, anh ta phải sửa đổi đầu ra GPT-2 bằng cách đào tạo nó rộng rãi trên một số kịch bản trò chơi phiêu lưu, sử dụng các thuật toán để điều chỉnh các tham số của GPT-2 cho đến khi văn bản đầu ra bởi thuật toán giống như văn bản của các trò chơi phiêu lưu.

Điều đặc biệt thú vị về trò chơi này là nó thực sự sáng tạo. Người dùng có thể nhập gần như bất kỳ văn bản nào họ có thể nghĩ ra, bất kể cài đặt hoặc ngữ cảnh cụ thể của trò chơi, và trò chơi sẽ cố gắng thích nghi và xác định nên xảy ra tiếp theo. Whitemore giải thích rằng bạn có thể nhập gần như bất kỳ lời nhắc ngẫu nhiên nào bạn muốn vì mô hình có đủ “cảm giác thông thường” để thích nghi với đầu vào.

Thuật toán GPT2 tùy chỉnh của Whitemore có một số hạn chế. Nó dễ dàng quên những thứ mà người dùng đã nói với nó, có một “bộ nhớ” ngắn. Nói cách khác, nó không bảo tồn ngữ cảnh của tình huống liên quan đến lệnh, như một trò chơi phiêu lưu dựa trên văn bản đã được lập trình sẵn, và như nhiều đoạn văn bản được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, văn bản được tạo ra không luôn luôn có ý nghĩa.

Tuy nhiên, chương trình này thực sự làm tốt việc mô phỏng cấu trúc và phong cách của các trò chơi phiêu lưu dựa trên văn bản, cung cấp cho người dùng các mô tả về cài đặt và thậm chí cung cấp cho họ các tùy chọn khác nhau để tương tác với môi trường mà nó đã tạo ra.

“Tôi nghĩ nó sáng tạo theo một cách rất cơ bản, giống như một người chơi ‘Apples to Apples’ là sáng tạo,” Whitmore giải thích. “Nó đang lấy những thứ từ các trò chơi phiêu lưu cũ và sắp xếp lại thành một thứ gì đó mới mẻ và thú vị và khác biệt mỗi lần. Nhưng nó không thực sự tạo ra một câu chuyện hoặc ý tưởng tổng thể. Có rất nhiều loại sáng tạo khác nhau và tôi nghĩ nó đang làm một loại: Tạo ra các môi trường mới, nhưng không phải các loại khác: Xác định một câu chuyện hấp dẫn cho một trò chơi.”

Dự án của Whitemore cũng dường như xác nhận rằng các thuật toán GPT-2 đủ mạnh để được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau ngoài việc tạo ra văn bản chỉ để đọc. Whitemore chứng minh rằng các thuật toán có thể được sử dụng trong một hệ thống cho phép người dùng phản hồi và phản hồi, và sẽ rất thú vị khi xem những ứng dụng phản hồi khác của GPT-2 sẽ xuất hiện trong tương lai.