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忘记国际象棋—真正的挑战是教AI玩D&D

《龙与地下城》等游戏的迷们知道,乐趣部分来自于富有创造力的Dungeon Master,这位全能的叙述者遵循故事情节,但可以自由发挥即兴创作以响应玩家的行为和骰子的命运。

对于人工智能来说,这种自发而又连贯的讲故事非常困难,即使AI已经掌握了更多受约束的棋类游戏,如国际象棋和围棋。最好的生成文本的AI程序通常会产生混乱且脱节的散文。因此,一些研究人员将自发的讲故事视为朝着更智能的机器前进的良好考验。

尝试构建一个人造的Dungeon Master的尝试提供了希望,即可以构建能够改善故事情节的机器。2018年,佐治亚理工学院的研究生拉拉·马丁(Lara Martin)正在寻找一种途径,让AI和人类共同发展叙事,并建议《地下城与龙》作为挑战的工具。她说:“过了一会儿,它打击了我。”“我去找顾问说,'我们基本上是在提议《地牢大师》,不是吗?'他停了一下,说:“是的,我想我们是!”

人工智能产生的叙事为我们寻求创造像我们一样聪明的机器提供了指导。马丁说,这比掌握诸如围棋或扑克之类的游戏更具挑战性,因为几乎所有可以想象的事情都可能在游戏中发生。

自2018年以来,马丁发表了工作,概述了制作AI地牢大师这一目标的进展。她的方法将最新的机器学习算法与更老式的基于规则的功能结合在一起。综上所述,人工智能系统可以始终如一地跟随故事的主题,从而实现不同的叙事。

马丁的最新工作是在本月人工智能促进协会举行的一次会议上提出的,它描述了一种算法,该算法使用“事件”的概念,该概念由主语,动词,宾语和其他元素组成。连贯的叙述。她在诸如Who Doctor,Futurama和The X-Files等科幻小说的故事情节上训练了该系统。然后,当输入一小段文本时,它将识别事件,并使用它们来塑造由神经网络绘制的情节的延续。在去年完成的另一个项目中,马丁开发了一种方法来引导语言模型适应特定事件,例如两个字符结婚。

不幸的是,这些系统仍然经常感到困惑,Martin认为它们不会成为一个好的DM。她说:“我们离实现这一目标还遥遥无期。”

华盛顿大学专门研究人工智能和语言的教授诺亚·史密斯(Noah Smith)说,马丁的工作反映出人们对将两种不同的人工智能方法结合在一起的兴趣日益浓厚:机器学习和基于规则的程序。而且,尽管史密斯还从未亲自玩过《龙与地下城》,但史密斯表示,打造令人信服的《地牢大师》似乎是一个值得挑战的挑战。

史密斯说:“有时宏伟的挑战目标有助于使许多研究人员朝一个方向发展。”“一些衍生出来的东西在更实际的应用中也很有用。”

保持令人信服的叙述仍然是现有语言算法面临的基本问题。

大型神经网络经过训练可以在从网上刮取的大量文本中查找统计模式,最近证明能够生成令人信服的文本摘要。2019年2月,AI公司OpenAI开发了一个名为GPT-2的工具,该工具能够响应简短提示生成叙述。GPT-2的输出有时看起来令人吃惊地连贯且富有创造力,但也不可避免地产生奇怪的胡言乱语。

尽管如此,GPT-2仍被用来开发一种Dungeon Master。2019年12月,杨百翰大学的本科生专门研究机器学习,尼克·沃尔顿(Nick Walton)使用GPT-2生成了文本冒险游戏AI Dungeon,以生成开放式场景。

沃尔顿说,他在建造AI地牢之前的几个月里第一次玩《龙与地下城》,而棋盘游戏就是灵感的一部分。他说:“《龙与地下城》的一件很酷的事情是,你可以做任何事情,而地牢大师可以决定由此发生的事情。”“与其他游戏相比,您可以如此有创造力。”

玩AI地牢通常更像是一次疯狂的即兴表演,而不是文字冒险,因为算法会朝着怪异的方向偏离,并很快失去剧情。沃尔顿说,即便如此,仍有超过130万人玩过他的游戏,有些人玩了30多个小时。他说:“肯定有一些用户喜欢他们的果酱,”“就像,这就是他们一直在等待的东西。”

实际上,尽管玩家目前可以通过Patreon向AI Dungeon捐款,但沃尔顿表示,他最近决定不加入自动驾驶汽车初创公司,而是将AI Dungeon投入商业活动。

新方法,例如马丁研究中概述的方法,可能有助于制作文字连贯游戏或更具连贯性和吸引力的《地牢大师》。但是,即使有可能构建出令人信服的AI Dungeon Master,也有专家警告说,这肯定不会反映出真正的智慧或对语言的掌握。那是因为这些程序没有将文本的含义连接到任何东西。

“问题在于自然语言处理远远不能从文本中提取或操纵含义,”英国剑桥大学从事人工智能和语言研究的教授西蒙妮·特费尔(Simone Teufel)说。“但是很容易欺骗自己以为正在发生'智能'事件。”

实际上,Tuefel认为,当前对统计,机器学习方法的痴迷最终将导致失望。她说:“第一波AI失败于1985年左右,因为它幼稚而雄心勃勃,并且没有意识到语言和交流是如此复杂。”“现在,第二波AI浪潮很快就会失败,因为使用了太多的诡计甚至自欺欺人的东西。”

不过,谁知道,由于Stranger Things风格的80年代怀旧,D&D经历了复兴,也许这款游戏甚至可以抓住公众的想象力,成为AI的下一个重大挑战。

马丁还希望,这种努力也能揭示出讲故事如何融入常识,体现力和想象力等智力要素的方式。她说:“如果我们可以创建一个令人信服的AI DM,它将告诉我们更多有关如何创建和体验这些世界的信息。”

任何因角色受到“置换野兽”或“胶状立方体”攻击而陷入僵局的人,都可能会发现人造地牢大师的乐趣,特别是如果他们正在努力寻找足够的人来寻求一个好的任务的时候,他们可能会发现这种乐趣。

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