Основна технологија ЦхатГПТ, може учинити много више од пуког разговора. Да, истраживач вештачке интелигенције у компанији NVIDIA Линсеи Фан је са тимом радио на коришћењу моћног ГПТ-4 језичког модела (то је „мозак“ ЦхатГПТ-а и многих других апликација и услуга) у игри Минецрафт.
Тим NVIDIA креирао је Минецрафт бот под називом Воиагер који користи ГПТ-4 за решавање проблема у игри. Језички модел генерише задатке који помажу агенту да истражује игру и код који временом побољшава вештине бота у игри. Воиагер не игра као човек, али може да чита стање игре директно, преко АПИ-ја. На пример, може да види штап за пецање у свом инвентару и оближњу реку и да га користи РУЦЕНТЕР-КСНУМКС, да предложи циљ пецања за искуство. Затим ће користити тај циљ да ГПТ-4 генерише код потребан да би лик постигао тај циљ.
Најиновативнији део пројекта је код који ГПТ-4 генерише за додавање понашања Воиагер-у. Ако првобитно предложени код не ради савршено, бот ће покушати да га побољша и за то ће користити поруке о грешци, повратне информације из игре и опис кода који генерише ГПТ-4.
Временом, Воиагер гради библиотеку кода и учи да креира сложеније ствари и истражује друге делове игре. Графикон који су направили истраживачи показује колико је ефикаснији у поређењу са модовима Минецрафт. Воиагер преузима три пута више предмета, истражује више него двоструко веће подручје и ствара алате 15 пута брже од других агената АИ. Линсеи Фан каже да се овај приступ може побољшати у будућности.
Док чет-ботови попут ЦхатГПТ-а задивљују свет својом елоквенцијом, чак и када пишу игру (или посебно када пишу игру), Воиагер демонстрира огроман потенцијал језичких модела за обављање корисних радњи на рачунарима. Коришћење језичких модела на овај начин могло би аутоматизовати рутинске канцеларијске задатке и потенцијално додати технологије исплативости.
Процес који Воиагер користи са ГПТ-4 да би открио како да ради ствари у Минецрафт, може се прилагодити за софтверског асистента који ради на томе како да аутоматизује задатке преко оперативног система на рачунару или телефону. Ново Microsoft најавио Виндовс 11 Цопилот – функција оперативног система која ће користити машинско учење и АПИ-је за аутоматизацију одређених задатака. Експериментисање са таквом технологијом у игри као што је Минецрафт, где несавршени код може да направи релативно малу штету, може бити добра идеја.
Такође занимљиво:
Видео игре су дуго биле полигон за тестирање алгоритама вештачке интелигенције. пример, АлпхаГо, програм за машинско учење који је савладао веома софистицирану игру на плочи Го 2016. године, окушао се у игрању једноставних Атари видео игара. АлпхаГо је користио технику која се зове учење са појачањем, која учи алгоритам да игра игру дајући јој позитивне и негативне повратне информације, као што је резултат игре.
Овим методом је теже контролисати агента у отвореним играма где нема резултата или скупа голова и где се акције играча могу исплатити тек после неког времена. Међутим, Минецрафт је одличан полигон за тестирање АИ технологија.
Прочитајте такође: