التكنولوجيا الأساسية شات جي بي تي، يمكن أن يفعل أكثر بكثير من مجرد الحديث. نعم، باحث في مجال الذكاء الاصطناعي في الشركة NVIDIA عملت Lynsey Fan مع الفريق على استخدام نموذج اللغة القوي GPT-4 (وهو "عقل" ChatGPT والعديد من التطبيقات والخدمات الأخرى) في لعبة Minecraft.
فريق NVIDIA أنشأ روبوتًا للعبة Minecraft يسمى Voyager يستخدم GPT-4 لحل المشكلات في اللعبة. يقوم نموذج اللغة بإنشاء مهام تساعد الوكيل على استكشاف اللعبة والتعليمات البرمجية التي تعمل على تحسين مهارات الروبوت داخل اللعبة بمرور الوقت. لا تلعب Voyager كإنسان، لكن يمكنها قراءة حالة اللعبة مباشرةً عبر واجهة برمجة التطبيقات (API). على سبيل المثال، يمكنه رؤية صنارة صيد في مخزونه ونهر قريب واستخدامه GPT-4، لاقتراح هدف للصيد من أجل التجربة. سيستخدم بعد ذلك هذا الهدف لجعل GPT-4 ينشئ الكود المطلوب للشخصية لتحقيق هذا الهدف.
الجزء الأكثر ابتكارًا في المشروع هو الكود الذي يولده GPT-4 لإضافة سلوك إلى Voyager. إذا لم يعمل الرمز المقترح في البداية بشكل مثالي ، فسيحاول الروبوت تحسينه واستخدام رسائل الخطأ والتعليقات من اللعبة ووصف الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة GPT-4 للقيام بذلك.
بمرور الوقت ، تنشئ Voyager مكتبة من الأكواد وتتعلم كيفية إنشاء أشياء أكثر تعقيدًا واستكشاف أجزاء أخرى من اللعبة. يوضح الرسم البياني الذي تم إنشاؤه بواسطة الباحثين مدى فاعليته مقارنةً بالتعديلات ماين كرافت. يسترد Voyager ثلاثة أضعاف عدد العناصر ، ويستكشف أكثر من ضعف المساحة ، وينشئ أدوات 15 مرة أسرع من وكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين. يقول لينسي فان إنه يمكن تحسين هذا النهج في المستقبل.
بينما تدهش روبوتات الدردشة مثل ChatGPT العالم ببلاغة ، حتى عند كتابة اللعبة (أو خاصة عند كتابة اللعبة) ، توضح Voyager الإمكانات الهائلة لنماذج اللغة لأداء إجراءات مفيدة على أجهزة الكمبيوتر. يمكن أن يؤدي استخدام نماذج اللغة بهذه الطريقة إلى أتمتة المهام المكتبية الروتينية وربما إضافة تقنيات فعالة من حيث التكلفة.
العملية التي يستخدمها Voyager مع GPT-4 لمعرفة كيفية القيام بالأشياء في ملف ماين كرافت، يمكن تكييفه مع مساعد برمجي يعمل على كيفية أتمتة المهام من خلال نظام التشغيل على جهاز الكمبيوتر أو الهاتف. حديثا Microsoft أعلن ويندوز 11 مساعد الطيار - ميزة نظام التشغيل التي ستستخدم التعلم الآلي وواجهات برمجة التطبيقات لأتمتة مهام معينة. قد تكون تجربة مثل هذه التكنولوجيا في لعبة مثل Minecraft ، حيث يمكن أن تسبب التعليمات البرمجية غير الكاملة ضررًا ضئيلًا نسبيًا ، فكرة جيدة.
مثير للاهتمام أيضًا:
لطالما كانت ألعاب الفيديو ساحة اختبار لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. مثال، AlphaGo، برنامج التعلم الآلي الذي أتقن لعبة الطاولة المتطورة للغاية Go في عام 2016 ، جرب يده في لعب ألعاب الفيديو Atari البسيطة. استخدم AlphaGo تقنية تسمى التعلم المعزز ، والتي تعلم الخوارزمية للعب اللعبة من خلال إعطائها ردود فعل إيجابية وسلبية ، مثل نتيجة اللعبة.
هذه الطريقة أكثر صعوبة للتحكم في الوكيل في الألعاب المفتوحة حيث لا توجد نقاط أو مجموعة أهداف ، وحيث قد تؤتي أفعال اللاعب ثمارها فقط بعد مرور بعض الوقت. ومع ذلك ، تعد Minecraft ساحة اختبار رائعة لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
اقرأ أيضا: