A mesterséges intelligencia szerepjátékkal tanul célokat kitűzni

2020 / 11 / 22 / Justin Viktor
A mesterséges intelligencia szerepjátékkal tanul célokat kitűzni
Az olyan mesterséges intelligencia eszközök, mint a GPT-3 természetes nyelvi feldolgozási modell (NLP), felhasználhatók hangulatelemzéshez, nyelvfelismeréshez és meggyőző módon utánozhatják az emberi írást. Alapvetően természetesen mintákat tanulnak, sőt inkább csak másolnak, utánozzák őket, és közben nem értik, hogy valójában mit csinálnak.

RPG

Annak érdekében, hogy az MI valamiféle szándékkal használja a nyelvet, a Facebook AI Research és a Georgia Institute of Technology tudósai egy szerepjátékkal igyekeztek megtanítani erre az algoritmust - számolt be róla az MIT Technology Review. Az alapötlet szerint ha az MI-nek konkrét küldetések teljesítését szabják feladatul, akkor olyan célokat kell majd követnie, mint egy emberi játékosnak, és talán az emberi nyelv megértésében is fejlődhet.

GPT-3

A Generatív Pretrained Transformer legújabb verziója, a GPT-3 úgy tűnik, hogy mindenben és teljes mértékben felülmúlja elődeinek képességeit, hihetetlen 175 milliárd tanulási paraméterrel, amelyek lehetővé teszik, hogy az MI gyakorlatilag bármilyen feladatra képes legyen. Ezzel a GPT-3-t messze a legnagyobb nyelvi modell manapság, egy nagyságrenddel nagyobb, mint a Microsoft 17 milliárd paraméterű Turing-NLG nyelvi modellje. A GPT-3 API-hoz jelenleg csak meghívással lehet hozzáférni, de van várólista a teljes verzióhoz.

Ettől persze az MI-nek még mindig nem lesznek saját céljai és motivációja, csupán lemásolja azt a cselekvést, amit az emberek folytatnak miközben igyekeznek elérni saját céljaikat.

Tápolás, hoarding

Az elmélet kipróbálására a kutatók a LIGHT nevű szöveges, többjátékos szerepjátékban képezték ki a rendszert, melyet a Facebook tavaly fejlesztett ki az emberi és az AI-játékosok közötti kommunikáció tanulmányozására. A játék egy fantáziavilágban játszódik, amely tele van sok ezer összegyűjthető tárggyal, idegen karakterekkel és helyszínekkel, melyeket a képernyőn megjelenő szöveg ír le és kölcsönhatásba lehet lépni velük. A játékosok (emberi vagy számítógépes) olyan parancsok beírásával cselekednek, mint az „öleld meg a varázslót”, az „üsd meg a sárkányt” vagy a „vedd le a kalapot”. Természetesen beszélhetnek is a chatbot által vezérelt karakterekkel.

A szerepjátékban az MI egy sárkány karakterét irányította, és a siker érdekében specifikus parancsok megadásával beszélnie is kellett más MI irányította szereplőkkel, vagy a játékot játszó emberekkel, a szöveges kalandjátékoknál megszokott módon.

A mesterséges intelligencia feladattal való ellátásához a kutatók hozzávetőleg 7500 küldetést adtak a játékhoz, melyek nem szerepeltek a LIGHT eredeti változatában. Végül létrehoztak egy tudásgráfot (a tárgy-ige-tárgy kapcsolatok adatbázisa), mely az MI számára a játékmenet megértésével a szükséges alapvető ismereteket jelentette a játék világáról és a karakterek közötti kapcsolatokról. Például arról az elvről, hogy a kereskedő csak az őrben bízik ha barátok. A játék ezek után olyan feladatokat adott az MI-nek, mint például „menj a hegyekbe” és „egyél meg egy lovagot”, vagy „halmozd fel a sárkány által valaha összehordott legtöbb kincset”, a küldetések teljesítése érdekében.

Az eredmények némelyike meghökkentő lett, a sárkány értelmetlen fenyegetéseket fogalmazott meg, hogy rávegyen más szereplőket arra amit akart, egy helyütt például azt mondta:

"Add nekem azt a vödröt, különben megetetlek a macskámmal!"

A kutatás szerint végül az MI sikerrel járt, bár némi segítségre volt szüksége útközben. Az értékelés szerint még ennek a segítségnek a dacára is, az eredmények izgalmas bepillantást nyújtanak a jövő mesterséges intelligenciájába, amely képes lehet feldolgozni, hogy a szavak valójában mit jelentenek, és milyen hatással lehetnek a való világra. Az NLP felturbózása a megerősítő tanulással izgalmas lépés volt, ami jobb chatbotokhoz vezethet. Az MI ugyanis nem csupán azt tanulta meg, hogy hogyan beszélgessen a többi szereplővel, de azt is, hogy hogyan kell másokat rávenni arra amit ő szeretne tőlük.

(Forrás: MIT TechnologyReview Kép: Unsplash)

Ez is érdekelhet:

Itt lehet a nagy mesterséges intelligencia áttörés, a fotonokkal fénysebességre gyorsul a gépi tanulás

Holt nyelveket fejtenek meg, fordítanak le a gépi tanulás algoritmusai

Mesterséges intelligencia írt cikket a The Guardianbe. Áttörés vagy csak túlzó hype?

Szívbaj: a mesterséges intelligencia szól, ha hamarosan meghalunk

A Samsung bemutatta Neont, a világ első "mesterséges emberét" a CES-en

Az USA kiadta a mesterséges intelligencia tízparancsolatát

A Facebook mesterséges intelligenciája egyetemi szintű matematikai feladatokat old meg

A mesterséges intelligencia elveszi majd a művészek munkáját?


 


Így lettek a szexuális játékszerekből digitális kütyük
Így lettek a szexuális játékszerekből digitális kütyük
Lassan már senkit sem lep meg, hogy egy intim segédeszköznek legalább olyan jól kell tudnia csatlakoznia a wifihez vagy egy telefonhoz, mint a viselőjéhez, használójához.
Előfordult a valóságban, hogy egy utas vette át egy utasszállító repülőgép irányítását?
Előfordult a valóságban, hogy egy utas vette át egy utasszállító repülőgép irányítását?
Katasztrófafilmek visszatérő motívuma, hogy a pilóták elájulnak/meghalnak, így egy utasnak kell átvennie a gép irányítását, aki aztán a földi irányítás utasításai alapján biztonságosan landol a reptéren. Na de történt-e ehhez hasonló dolog a valóságban?
Ezek is érdekelhetnek
HELLO, EZ ITT A
RAKÉTA
Kövess minket a Facebookon!
A jövő legizgalmasabb cikkeit találod nálunk!
Hírlevél feliratkozás

Ne maradj le a jövőről! Iratkozz fel a hírlevelünkre, és minden héten elküldjük neked a legfrissebb és legérdekesebb híreket a technológia és a tudomány világából.



This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.