AI Takes on ‘Red Dead Redemption II’: a Groundbreaking Study

Cryptopolitan · 2024-04-15T16:33:07.000Z

During the last few days, an already heated AI community has set itself on fire by the researchers coming from China and Singapore who have pitted the state-of-the-art artificial intelligence against the challenging video game Red Dead Redemption II (RDR2). The study, titled Towards General Computer Control: An Integration of OpenAI’s GPT-4V with CRADLE Multi-modal Agent for Red Dead Redemption II as a Case Study, studies the research of “model selection algorithms” for multiplayer game exploration of the video game, Red Dead Redemption II. Understanding General Computer Control General computer control (GCC) paves the way for forming Artificial General Intelligence (AGI) where AI systems prove their proficiency in handling tasks quickly with equal competence as well as understanding demonstrated by human users. With computer inputting systems that include visual and audial data, AI plays a more computer-proficient person role. Moreover, this technique provides the AI with a means of behaving decisively in dynamic situations, that is, it tests AI reproducibility as it goes through the learning process by aptly recognizing and reacting to various information without prior knowledge about the environment it operates. RDR2, GM as it is called and known for its rich environment and unexpected events, is our best starting point for this research work. The game presents a simulated personnel management system with a complex control system and user interface components ranging from interacting dialogues to special in-game prompts or guidance to save time and enhance the experience for the user, thus making the evaluation of AI credible. Behavior and Progress in AI Gaming The crux of this research is the CRADLE framework, which is a prototype AI system that is designed such that it not only has gameplay but handles different types of software applications later on. CRADLE aims to make the AI familiar with randomized gameplay through the attainment of goals; it’s all based on Human learning patterns without having a clue of any internal states or APIs. Nevertheless, I didn’t expect that development would pass without a hitch. On some jobs which required fast visuospatial awareness processing and real-time decisions, AI faced difficulties such as complicated battle missions and indoor maps made up of tight interconnected corridors. These challenges made obvious the demarcation between the mental model of the AI system and that of the game engine that required fine-grained accuracy in the handling of twin tasks as the similarity of human-like vision and understanding the game objects. Future challenges and implications Though all of the mentioned problems were completely synced within the gameplay, CRADLE still managed to complete the story part and as a result, it should be considered as a high watermark in AI gaming. The results from the study do not just highlight AI’s capacity to implement these intensive task simulations but also tell us the aspects that still can be built upon, particularly the aspects of developing good spatial recognition and visual spectrum. AI is persistent, as it evolves, its use catches new horizons, where gaming is the initial bone of contention among other, deeper challenges. AI systems capable of comprehending and reacting to systems in complex platforms, become tools for progress in areas like robotics and real-time strategic systems. Below study undeniably will be taken as the base for further research, to improve the functions of AI, and will break the limits of the application of General Computer Control. Studying and attempting to solve the existing limitations and make AI systems more sensible, responsive, and smart will help to create an AI resource that could be used in wide applications. This article originally appeared in Tom’s Hardware

În ultimele zile, o comunitate AI deja aprinsă s-a incendiat de către cercetătorii veniți din China și Singapore, care au pus în față inteligența artificială de ultimă generație cu jocul video provocator Red Dead Redemption II (RDR2). Studiul, intitulat Towards General Computer Control: An Integration of OpenAI's GPT-4V with CRADLE Multi-modal Agent for Red Dead Redemption II ca studiu de caz, studiază cercetarea „algoritmilor de selecție a modelelor” pentru explorarea jocului video multiplayer, Red Dead Redemption II.
Înțelegerea controlului general al computerului
Controlul general computerizat (GCC) deschide calea pentru formarea Inteligenței Generale Artificiale (AGI) în care sistemele AI își dovedesc competența în gestionarea rapidă a sarcinilor, cu competențe egale, precum și înțelegere demonstrată de utilizatorii umani. Cu sistemele de introducere pe computer care includ date vizuale și auditive, AI joacă un rol de persoană mai expertă în computer. Mai mult, această tehnică oferă AI un mijloc de a se comporta decisiv în situații dinamice, adică testează reproductibilitatea AI pe măsură ce trece prin procesul de învățare, recunoscând și reacționând în mod adecvat la diverse informații fără cunoștințe prealabile despre mediul în care operează.
RDR2, GM, așa cum este numit și cunoscut pentru mediul său bogat și evenimentele neașteptate, este cel mai bun punct de plecare al acestei lucrări de cercetare. Jocul prezintă un sistem simulat de management al personalului cu un sistem de control complex și componente ale interfeței cu utilizatorul, de la dialoguri de interacțiune la instrucțiuni sau îndrumări speciale în joc pentru a economisi timp și a îmbunătăți experiența utilizatorului, făcând astfel credibilă evaluarea AI.
Comportament și progres în jocurile AI
Cheia acestei cercetări este cadrul CRADLE, care este un sistem AI prototip care este proiectat astfel încât nu numai să aibă un joc, dar să gestioneze mai târziu diferite tipuri de aplicații software. CRADLE își propune să familiarizeze AI cu jocul randomizat prin atingerea obiectivelor; totul se bazează pe modele de învățare umană, fără a avea nicio idee despre nicio stare internă sau API.
Cu toate acestea, nu mă așteptam ca această dezvoltare să treacă fără probleme. La unele locuri de muncă care necesitau procesare rapidă a conștientizării vizuale și decizii în timp real, AI s-a confruntat cu dificultăți, cum ar fi misiuni de luptă complicate și hărți interioare formate din coridoare strânse interconectate. Aceste provocări au făcut evidentă demarcația dintre modelul mental al sistemului AI și cel al motorului de joc, care necesita o precizie fină în gestionarea sarcinilor duble, ca similitudine cu viziunea umană și înțelegerea obiectelor jocului.
Provocări și implicații viitoare
Deși toate problemele menționate au fost complet sincronizate în cadrul gameplay-ului, CRADLE a reușit totuși să finalizeze partea de poveste și, ca urmare, ar trebui să fie considerată ca un filigran ridicat în jocurile AI. Rezultatele studiului nu doar evidențiază capacitatea AI de a implementa aceste simulări intensive de sarcini, ci ne spun și aspectele pe care încă se pot construi, în special aspectele dezvoltării unei bune recunoașteri spațiale și a spectrului vizual.
Inteligența artificială este persistentă, pe măsură ce evoluează, utilizarea sa prinde noi orizonturi, unde jocurile sunt piesele inițiale ale discordiei, printre alte provocări mai profunde. Sistemele AI capabile să înțeleagă și să reacționeze la sistemele din platforme complexe, devin instrumente de progres în domenii precum robotica și sistemele strategice în timp real. Studiul de mai jos va fi indiscutabil luat ca bază pentru cercetări ulterioare, pentru a îmbunătăți funcțiile AI și va depăși limitele aplicării Controlului general pe computer. Studierea și încercarea de a rezolva limitările existente și de a face sistemele AI mai sensibile, receptive și inteligente va ajuta la crearea unei resurse AI care ar putea fi utilizată în aplicații largi.
Acest articol a apărut inițial în Tom’s Hardware

Explorați mai multe de la acest creator

Ultimele știri