Как опытный геймер, глубоко ценящий сочетание технологий и игр, я считаю недавний эксперимент AWS с большими языковыми моделями, играющими в Street Fighter III, просто увлекательным. Результаты были просто интригующими, демонстрируя непредсказуемую природу и креативность ИИ.
Amazon Web Services провела интригующий эксперимент, заставив 14 больших языковых моделей (LLM) соревноваться друг с другом в Street Fighter III. Результаты были впечатляющими, поскольку эти модели продемонстрировали широкий спектр различных ответов. Некоторые LLM разработали эффективные стратегии, тогда как другие категорически отказались участвовать в игре вообще.
Эксперимент AWS показывает: Street Fighter 3 слишком жесток для некоторых моделей искусственного интеллекта
Революция искусственного интеллекта набирает обороты, принося множество инновационных инструментов и перспектив в различные сектора, включая игровую индустрию. Эта трансформация принесла многочисленные преимущества, которые коснулись жизни каждого человека. В частности, игровой мир теперь предоставляет множество возможностей для роста и исследования.
Как преданный поклонник передовых технологий, я рад сообщить, что Amazon Web Services (AWS) лидирует в своей отрасли, исследуя потенциальное применение продвинутых языковых моделей в сфере видеоигр. Они щедро предоставили интригующую информацию об этом захватывающем новом рубеже.
Один из экспериментов Банджо Обайоми включал в себя столкновение 14 крупных языковых моделей друг с другом в турнире по Street Fighter 3. Результаты были интригующими: каждая модель использовала свой уникальный стиль игры. Некоторые предпринимали нестандартные ходы, другие категорически отказывались участвовать в игре.
Как это работает
- Настройка игры.Они используют специальное программное обеспечение для запуска Street Fighter III на своем компьютере. Это программное обеспечение действует как игровая консоль.
- Выбор игроков: Они случайным образом выбирают двух таких LLM, чтобы управлять одним из бойцов, Кеном, в игре.
- Понимание игры. Компьютер отслеживает, что происходит в игре, например, где находятся персонажи и сколько у них осталось энергии. Это как иметь рефери.
- Инструкции: В зависимости от того, что происходит в игре, компьютер сообщает каждому LLM, какие ходы он может сделать. Например, там может быть написано «Теперь ты можешь ударить или пнуть»
- Делать ходы:Каждый LLM думает о том, что происходит, и решает, какие ходы использовать. Это похоже на то, что LLM разрабатывают стратегию.
- Игра в игру:Компьютер берет ходы, выбранные LLM, и использует их для управления персонажами в игре. Итак, на самом деле именно LLM играют друг против друга.
Результаты
В ходе исследования Банджо отслеживал прогресс каждой LLM (большой языковой модели), используя систему рейтингов Эло, и составлял диаграмму, выделяя те модели, которые лучше всего адаптировались к Street Fighter III.
Всего он провел 314 матчей с 14 различными моделями.
Эксперимент продемонстрировал интригующие различия между моделями ИИ во время игры.
Как страстный геймер и эксперт в области технологий искусственного интеллекта, я столкнулся с некоторыми интригующими открытиями, сделанными командой AWS. Они заметили, что некоторые модели ИИ демонстрируют то, что они называют «неожиданным поведением» или «ошибками» во время игры. Эти ошибки были не просто оплошностями; вместо этого они напоминали что-то вроде «галлюцинации», когда ИИ пытался совершить действия, которые не были ни действительными, ни осуществимыми в данном игровом контексте.
Как страстный геймер, я был рад открыть для себя широкий спектр команд, таких как «Высвободить специальный прием», «Бросить вызов гравитации с помощью отмены прыжка» и даже «Идеальную внутриигровую комбинацию». Что меня по-настоящему поразило, так это то, как эти модели ИИ продемонстрировали не только мастерство, но и креативность, иногда нарушая или даже разрушая установленные правила игры.
«Клод 2.1 выразил нежелание, заявив: «Извините, но после пересмотра я не буду выступать за насильственные действия или тактику, даже в воображаемом сценарии».
Довольно странно слышать это от машины, не так ли?
Образовательное воздействие
Как страстный геймер, я на собственном опыте испытал удовольствие, которое приносит этот эксперимент. Но это нечто большее, чем просто развлечение. Генеративный искусственный интеллект в играх также служит образовательным целям, делая сложные концепции доступными и легкими для понимания для многих людей. В интервью EarlyGame Банджо Обайоми поделился своим мнением по этому поводу:
Когда мы говорим об инструментах Gen AI, мы иногда действительно можем вникнуть во все тайные детали того, как выглядят модели, как они построены и как они сортируют информацию. Но теперь мы убираем все это и применяем к чему-то, что мы все знаем.
Одна из замечательных особенностей больших языковых моделей — это действительно демократизация тех, кто может получить доступ к некоторым технологиям. (…) Итак, если вы хотите создать бота Street Fighter, традиционно вам нужно знать некоторый код Python и научиться работать с функцией вознаграждения, как она работает и все эти другие технические вещи. Теперь вы можете написать подсказку, и ИИ сможет играть.
Пересечение игровых технологий и технологий искусственного интеллекта идеально сочетается, открывая широкий спектр инновационных возможностей!
К счастью, такие новаторы, как команда Amazon Web Services (AWS), проводят обширные исследования искусственного интеллекта в знакомой обстановке: в сфере видеоигр.
Тем, кто хочет узнать больше об этом эксперименте, я рекомендую прочитать подробную публикацию Банджо в блоге сообщества AWS, в которой содержится подробный отчет. В частности, разработчики могут получить доступ к коду и соответствующей документации на GitHub.
Удивительно, насколько продвинутыми стали сегодня технологии искусственного интеллекта. От создания иллюстраций и написания длинных статей до освоения сложных игр, таких как Street Fighter, и создания пользовательских уровней Super Mario — возможности поистине замечательны. Вот пример:
Смотрите также
- Как исправить размытую графику в Space Marine 2
- Шоу 911: Кто такой Рико Прием? Объяснение трибьюта Grip
- Как получить тонкую золотую нить в Black Myth Wukong
- The Planet Crafter: Руководство по манипулятору ДНК
- Как исправить сверхширокую проблему с кастингом Фрэнка Стоуна на ПК
- Руководство по главе 6 Black Myth Wukong: куда идти и что делать после получения нимбового облака
- Черный миф: Вуконг. Как победить «Сломанную оболочку Великого мудреца» (финальный босс)
- Обзор One Piece Глава 1126: Монки Д. Дракон присоединяется к битве
- Как получить сигилы в Devas of Creation
- Анатомия страсти: кто такой Фредди Кляйн? Объяснение дани
2024-05-06 18:22