A.I.가 생성한 어드벤처 게임은 플레이할 때마다 스스로 다시 작성됩니다.

세계에서 가장 위험한 AI가 디자인한 어드벤처 게임은 무엇일까요? 같아? 신경과학 대학원생이 여러분의 궁금증을 돕기 위해 왔습니다.

올해 초 인공지능(AI)인 오픈AI(OpenAI)가 등장했다. 한때 Elon Musk의 후원을 받은 스타트업은 텍스트 생성 봇을 만들었습니다. 대중에게 공개하기에는 너무 위험함. GPT-2라고 불리는 이 알고리즘은 인간과 매우 유사한 텍스트를 생성하여 사람이 쓴 것처럼 설득력 있게 위장할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 신문 기사의 시작 부분을 입력하면 상상 속 인용문으로 완성된 나머지 부분을 꿈꿀 것입니다. 그 결과는 가짜 뉴스가 넘쳐나는 2019년 세계에 맞춰 맞춤 제작된 튜링 테스트였습니다.

물론 한니발 렉터(Hannibal Lecter), 히스 레저(Heath Ledger)의 조커(Joker) 또는 다른 최고 수준의 적대자처럼 GPT-2가 감옥에서 탈출하는 데 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. 몇 달 안에 그 버전이 출시되었습니다. 온라인에서 길을 찾았습니다 (당신은 할 수 여기에서 시험해 보세요.) 이제는 노스웨스턴 대학교 신경과학 대학원생이 만든 텍스트 어드벤처 게임의 기반을 형성했습니다. 네이선 휘트모어. GPT-2의 예측 신경망 프레임워크를 기반으로 구축 GPT 어드벤처 재생할 때마다 다시 작성하겠다고 약속합니다. 이는 도망자 AI가 통제하는 세계의 경계 내에서 플레이어가 원하는 것은 무엇이든 할 수 있는 절차적으로 생성된 게임 경험입니다.

그리고 그거 알아? Sarah와 John Connor가 The Terminator와 협력하여 Skynet을 상대한 이후로 세계에서 가장 위험한 인공 지능이 이렇게 재미있었던 적은 없었습니다.

스스로를 다시 쓰는 게임

"GPT-2는 기본적으로 매우 강력한 예측 텍스트 알고리즘입니다."라고 Whitmore는 Digital Trends에 말했습니다. “텍스트를 주면 다음에 무슨 일이 일어날지 예측하려고 합니다. 이것은 텍스트 어드벤처 게임에 정말 적합합니다. 플레이어의 현재 위치와 행동(예: '동쪽으로 가세요')을 입력한 다음 GPT-2에게 다음에 어떤 텍스트가 나올지 예측하도록 요청할 수 있습니다. 이는 해당 행동의 결과입니다. 그런 다음 플레이어가 또 다른 행동을 하면 게임이 됩니다.”

~ 안에 GPT 어드벤처, 게임의 텍스트 세계는 예측 GPT-2에 의해 생성됩니다. 즉, 방과 몬스터 모음을 미리 프로그래밍하는 대신 게임이 특정 위치에서 캐릭터를 시작한 다음 A.I를 사용합니다. 다음에 무슨 일이 일어나는지 알아내기 위해.

GPT-2를 세계에서 가장 위험한 던전 마스터로 만들기 위해 Whitmore는 플레이하는 사용자의 기록을 수집하는 것부터 시작했습니다. 조크 그리고 거대한 동굴 모험. 이러한 텍스트 기반 어드벤처 게임은 원래 Digital Equipment Corporation의 PDP-10 메인프레임용으로 1970년대 중반에 제작되었습니다. 컴퓨터는 냉장고만한 크기이며 우리 대부분이 휴대하고 다니는 장치보다 성능이 훨씬 떨어집니다. 주머니. 그는 올슨 스콧 카드(Orson Scott Card)의 공상과학 소설에 등장하는 인공 지능에 의해 실시간으로 생성되는 가상 게임인 마인드 게임(Mind Game)에서 영감을 받았습니다. 엔더의 게임.

"[게임을 만들기 위해] 게임 대본과 유사한 텍스트를 생성하도록 GPT-2를 훈련시켜야 했습니다."라고 Whitmore는 계속 말했습니다. “이 작업은 생성된 텍스트가 텍스트 어드벤처의 텍스트처럼 보일 때까지 GPT-2의 내부 매개변수를 자동으로 조정하는 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 이를 통해 GPT-2는 텍스트 어드벤처 게임의 메커니즘을 배울 수 있습니다. '플레이어가 동쪽을 보라고 하면 동쪽에 있는 물체를 묘사하세요.'와 같은 거죠.”

결과 게임은 기본 요소와 게임 플레이 메커니즘이 동일하여 모델로 삼은 수십 년 된 텍스트 어드벤처 게임과 매우 유사해 보이고 플레이됩니다. Whitmore는 그 과정에서 몇 가지 조정이 필요했음을 인정합니다. “이렇게 해도 GPT-2는 때때로 플레이어가 어디에 있는지 잊어버리는 등의 실수를 저지릅니다.”라고 그는 말했습니다. "그래서 더 일반적인 종류의 실수를 수정하고 게임을 더 플레이하기 쉽게 만들기 위해 수동으로 작성된 코드도 있습니다."

표면적으로 결과 게임은 단순합니다. 브라우저에서 재생됩니다(다음을 따를 수 있습니다). 여기에서 시작하기 위한 간단한 지침) 그리고, 달리 엔더의 게임의 마인드 게임에는 그래픽이 없습니다. Whitmore는 다음과 같이 말했습니다. “저는 이 신경망을 사용하여 다음을 기반으로 이미지를 자동으로 생성해 보았습니다. 이상한 결과를 낳은 장소 설명.” 그러나 이것들은 완성된 부분이 아닙니다. 제품.

하지만 그것이 창의적인가?

GPT 어드벤처 사람들이 AI를 사용할 때 발생하는 이상한 번영으로 가득 차 있기는 하지만 정말 재미있습니다. 예를 들어 다음 중 하나에 대한 새 스크립트를 생성하려면 J.D.의 독백 스크럽 또는 새로운 장 왕좌의 게임 소설. 소스 게임에 익숙하다면 아이디어와 개념 중 일부가 어디에서 추출되어 이상한 새로운 방식으로 혼합되었는지 확인할 수 있습니다.

하지만 실제로 이는 놀라운 사실을 암시합니다. 즉, 기계가 어느 정도 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다는 또 다른 증거입니다. 창의성을 발휘하다. 논리가 항상 적용되는 것은 아니지만 플레이어는 게임에 어떤 명령이든 입력할 수 있으며 대부분의 경우 다음 단계를 따르도록 노력합니다.

"게임플레이 관점에서 볼 때 멋진 점은 완전히 개방적일 수 있고 기본적으로 원하는 것은 무엇이든 할 수 있다는 것입니다."라고 Whitmore는 말했습니다. “동굴 대신 우주정거장을 탐험하는 버전을 시도해 봤습니다. '>바위를 먹어라' 또는 '>양을 타라'라고 말할 수 있고 게임은 그에 따라 진행되며 다음에 무슨 일이 일어날지 알아내려고 노력할 것입니다. GPT-2 모델에는 믿을 수 있는 방식으로 사용할 수 있는 충분한 '상식' 지식이 있기 때문에 누구도 귀찮게 프로그래밍하지 않을 이 모든 이상한 작업을 수행할 수 있습니다.”

"GPT-2 모델은 믿을 수 있는 방식으로 사용할 수 있는 충분한 '상식' 지식을 갖추고 있기 때문에 누구도 귀찮게 프로그래밍하지 않을 이 모든 이상한 작업을 수행할 수 있습니다."

창의적이라고 할까요? "'Apples to Apples'를 연주하는 사람이 창의적인 것처럼, 아주 기본적인 방식으로 창의적이라고 생각합니다."라고 Whitmore는 말했습니다. “오래된 어드벤처 게임의 요소를 가져와 매번 새롭고 흥미롭고 다른 것으로 재배치하는 것입니다. 그러나 실제로 전체적인 줄거리나 중요한 아이디어를 생성하는 것은 아닙니다. 창의성에는 다양한 종류가 있는데 그 중 하나는 새로운 환경을 생성하는 것이지만 다른 종류는 그렇지 않습니다. 바로 게임의 흥미로운 줄거리를 알아내는 것입니다.”

올바른 방향으로 나아가는 단계

궁극적으로, 텍스트 어드벤처 게임이 오늘날의 최첨단 3D 게임으로 이어지는 과정의 한 단계일 뿐인 것처럼(그리고 앞으로도 계속될 것입니다) GPT 어드벤처 AI 발전의 또 다른 데이터 포인트일 뿐입니다. 하지만 이는 매우 흥미로운 데이터 포인트입니다. Whitmore가 지적했듯이 이러한 도구가 이제 공개적으로 사용 가능하다는 사실이 모든 것을 더욱 재미있게 만듭니다.

“정말 멋진 점 중 하나는 GPT-2-simple 및 Google Colaboratory(읽기: Google의 Jupyter 노트북)와 같은 공개 도구가 있다는 것입니다. 클라우드에서 프로그램을 실행하고 Google 드라이브에 노트북을 저장하는 환경)을 사용하면 이러한 종류의 창의적인 작업을 정말 쉽게 수행할 수 있습니다. 일체 포함."

여기서 일이 어디로 가는지 추측하고 싶은 사람이 있나요? 도대체 만약 그렇다면 시뮬레이션 가설 사실입니다. 어쩌면 우리 모두는 이미 AI가 만든 대규모 어드벤처 게임에 참여하고 있을 수도 있습니다…

편집자의 추천

• AI가 결코 세상을 지배하지 못하는 이유
• 아날로그 AI? 이상하게 들리겠지만, 미래일 수도 있습니다
• 재미있는 공식: 기계가 생성한 유머가 AI의 성배인 이유
• 알고리즘 아키텍처: A.I. 우리를 위한 건물 디자인?
• 감정 감지 A.I. 여기 있습니다. 다음 면접에 나올 수도 있습니다.