За последние несколько дней и без того разгоряченное сообщество искусственного интеллекта подожгло себя исследователями из Китая и Сингапура, которые противопоставили современный искусственный интеллект сложной видеоигре Red Dead Redemption II (RDR2). В исследовании под названием «На пути к общему компьютерному управлению: интеграция GPT-4V OpenAI с мультимодальным агентом CRADLE для Red Dead Redemption II в качестве примера» изучаются «алгоритмы выбора модели» для многопользовательской игры, изучающей видеоигру. Ред Мертвое Искупление II.
Общие сведения об управлении компьютером
Общее компьютерное управление (GCC) открывает путь к формированию общего искусственного интеллекта (AGI), где системы искусственного интеллекта доказывают свою способность быстро решать задачи с равной компетентностью и пониманием, продемонстрированным пользователями-людьми. Благодаря компьютерным системам ввода, которые включают визуальные и звуковые данные, ИИ играет роль человека, более владеющего компьютером. Более того, этот метод предоставляет ИИ средства решительного поведения в динамических ситуациях, то есть он проверяет воспроизводимость ИИ в процессе обучения, умело распознавая различную информацию и реагируя на нее без предварительного знания о среде, в которой он работает.
RDR2, GM, как его называют и известный своей богатой средой и неожиданными событиями, является нашей лучшей отправной точкой для этой исследовательской работы. В игре представлена смоделированная система управления персоналом со сложной системой управления и компонентами пользовательского интерфейса, начиная от интерактивных диалогов и заканчивая специальными внутриигровыми подсказками или указаниями, позволяющими сэкономить время и улучшить впечатления пользователя, что делает оценку ИИ достоверной.
Поведение и прогресс в играх с искусственным интеллектом
Сутью этого исследования является платформа CRADLE, которая представляет собой прототип системы искусственного интеллекта, спроектированной таким образом, что она не только имеет игровой процесс, но и в дальнейшем обрабатывает различные типы программных приложений. Цель CRADLE — познакомить ИИ со случайным игровым процессом посредством достижения целей; все это основано на шаблонах обучения человека, без малейшего представления о каких-либо внутренних состояниях или API.
Тем не менее, я не ожидал, что разработка пройдёт гладко. На некоторых работах, требующих быстрой визуально-пространственной обработки данных и принятия решений в режиме реального времени, ИИ сталкивался с такими трудностями, как сложные боевые задачи и карты помещений, состоящие из узких взаимосвязанных коридоров. Эти проблемы сделали очевидным разграничение между ментальной моделью системы искусственного интеллекта и моделью игрового движка, требующей детальной точности в решении таких двойных задач, как сходство человеческого зрения и понимания игровых объектов.
Будущие проблемы и последствия
Хотя все упомянутые проблемы были полностью синхронизированы с игровым процессом, CRADLE все же удалось завершить сюжетную часть, и в результате ее следует рассматривать как высшую точку в играх с искусственным интеллектом. Результаты исследования не только подчеркивают способность ИИ реализовывать эти интенсивные симуляции задач, но и говорят нам о аспектах, на которые еще можно опираться, особенно об аспектах развития хорошего пространственного распознавания и зрительного спектра.
ИИ настойчив, поскольку он развивается, его использование открывает новые горизонты, где игры становятся первоначальным яблоком раздора среди других, более глубоких проблем. Системы искусственного интеллекта, способные понимать системы на сложных платформах и реагировать на них, становятся инструментами прогресса в таких областях, как робототехника и стратегические системы реального времени. Представленное ниже исследование, несомненно, будет взято за основу для дальнейших исследований по улучшению функций искусственного интеллекта и выйдет за рамки применения общего компьютерного управления. Изучение и попытка решить существующие ограничения и сделать системы ИИ более разумными, отзывчивыми и умными помогут создать ресурс ИИ, который можно будет использовать в широких приложениях.
Эта статья первоначально появилась в Tom’s Hardware.
