ダンジョンマスター
キャラクターと話している間にテキストベースのアドベンチャーゲームでクエストを完了する人工知能は、それ自体で行動するだけでなく、他の人に何かを強制することも学びました。このようなシステムは、目標を達成する方法として自然な言語を使用できるマシンを作成するためのステップです。
GPT-3のような自然言語モデル処理アルゴリズムは、人間が書いた文章を模倣したり、ストーリー、偽のブログ、投稿を作成したりするのに最適です。しかし、この実り多い製品は、テキスト自体を作成する以外にはあまり意味がありません。人々が言語を使用するとき、彼らはそれをツールとして使用します。私たちの言葉は説得し、命令し、操作します。彼らは人々を笑わせ、泣かせます。
言葉をうまく利用するAIを作成するために、アトランタのジョージア工科大学とFacebook AI Researchの研究者は、自然言語処理と学習を組み合わせました。学習は、意図した目標を達成するために機械学習モデルを学習します。
ドラゴンと通信する方法は？
研究者たちは、人間とAIプレイヤーの間のコミュニケーションを研究するために、昨年Facebookによって開発されたLIGHTと呼ばれるテキストベースのマルチプレイヤーゲームでシステムをトレーニングしました。ゲームは、画面上のテキストで説明され、相互作用する何千ものクラウドソースのオブジェクト、キャラクター、場所で満たされたテーマのあるファンタジーの世界で行われます。プレイヤー（人間またはコンピューター）は、ウィザードを抱きしめる、ドラゴンを殺す、帽子を脱ぐなどのコマンドを選択して行動します。また、チャットボットによって制御されているキャラクターと話すこともできます。
このゲームの人工知能はドラゴンの役割を果たし、ドラゴンは金の蓄積などの特定の任務を受けました。タスクを成功させるには、他のテキストベースの冒険と同じように、特定のコマンドを入力するだけで、他のAIエージェントや実際のゲーマーと通信する必要がありました。
結果は少し奇妙で、ドラゴンはキャラクターにその願いを叶えるように強制する無意味な脅威を発しました。しかし、チームの調査によれば、AIは、異なる実際のキャラクター間のコミュニケーションの個々の特性を理解し始めたという事実により、依然として目標を達成しました。
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AIに何かをする理由を説明するために、研究者は、元のバージョンのLIGHTに含まれていない約7,500のクラウドソースクエストを追加しました。彼らはまた、ゲームの世界とそのキャラクター間の関係についてのAIの堅牢な情報を提供する知識グラフ（サブジェクト-関係-オブジェクトの関係のデータベース）を作成しました。たとえば、商人は友人である場合にのみ警備員を信頼するという原則。ゲームでは、「山に行く」や「騎士を食べる」などのアクションが導入されました。これらのアクションは、クエストを完了するために完了する必要があります（たとえば、「ドラゴンがこれまでに見つけた最大の宝物を建てる」）。
すべてをまとめると、開発者はAIをトレーニングして、自然な言語を使用してクエストを完了するようにしました。アクションのいずれかを実行するために、人は適切なコマンドを入力するか、他のキャラクターと話すことによって同じ結果を達成することができます。たとえば、AIが剣を必要とする場合、AIはそれを盗んだり、別のキャラクターにそれを返すように説得したりすることができます。
AI（青）で任務を遂行する人（灰色）間の対話の例。
もちろん、今日このシステムは単なるおもちゃです。そして、人工知能が実際のプレイヤーと通信する方法は非常に簡単に思えるかもしれません。ある時点で、バケットが必要になったときに、「このバケットをください。さもないと、猫に餌をあげます」とだけ書かれます。しかし、自然な言語処理と学習を組み合わせるのは刺激的なステップであり、議論や説得が可能なチャットボットだけでなく、言語に満ちた世界をよりよく理解しているチャットボットにもつながる可能性があります。
参考文献一覧：
- AIに目的の目標を教えるために、科学者はAIにRPGをプレイさせました[電子リソース]
- ドラゴンのロールプレイングがAIに操作と説得を教える方法// MIT Technology Review [電子リソース]
- ドラゴンをやる気にさせる方法：ファンタジーの世界で話したり行動したりするための目標駆動型エージェントの指導//開発者の公式レポート[電子リソース]