„Minecraft“ verwandelt sich in eine KI-Stadt und NPC-Bewohner spielen Rollenspiele wie echte Menschen

Bitte beachten Sie, dass dieser quadratische Mann die Stirn runzelt und über die Identität der „ungebetenen Gäste“ vor ihm nachdenkt.

Es stellte sich heraus, dass sie sich in einer gefährlichen Situation befand. Nachdem sie dies erkannt hatte, begann sie schnell eine mentale Suche nach einer Strategie zur Lösung des Problems.

Letztendlich beschloss sie, zunächst vom Tatort zu fliehen, dann so schnell wie möglich Hilfe zu suchen und sofort Maßnahmen zu ergreifen.

Gleichzeitig denkt auch das Gegenüber das Gleiche wie sie...

So eine Szene gibt es in „Minecraft“, in der alle Charaktere durch künstliche Intelligenz gesteuert werden.

Jeder von ihnen hat eine einzigartige Identität. Das zuvor erwähnte Mädchen ist beispielsweise eine 17-jährige, aber kluge und mutige Kurierin.

Sie haben die Fähigkeit, sich zu erinnern und zu denken und wie Menschen in dieser kleinen Stadt in „Minecraft“ zu leben.

Was sie antreibt, ist ein brandneues sprachbasiertes KI-Rollenspiel-Framework LARP, das für die offene Welt entwickelt wurde.

LA bezieht sich hier auf Language Agent und LARP ist die Abkürzung für Live Action Role Playing, was ein Wortspiel ist.

LARP weist im Vergleich zu herkömmlichen Agenten-Frameworks nicht nur eine höhere kognitive Komplexität auf, sondern verkleinert auch die Kluft zwischen Agenten und Open-World-Spielen Erforschen Sie es, während traditionelle Spielagenten oft eingesetzt werden, um bestimmte Ziele zu erreichen. Darüber hinaus liegt der Fokus von LARP darauf, die Simulation hervorzuheben und das Verhalten des Agenten

näher an den Menschen heranzuführen

Zu diesem Zweck haben die Forscher sogar einen Vergessensmechanismus eingeführt. Also, wie wird LARP umgesetzt? Finden Sie es bald heraus. Mehrmoduliger kollaborativer Kontrollagent

Die Struktur von LARP ist

modular

und umfasst insbesondere Kognition, Persönlichkeit, Gedächtnis, Entscheidungsfindung und andere Komponenten. Unter diesen besteht das Speichermodul aus drei Teilen: Langzeitgedächtnis, Arbeitsgedächtnis (Kurzzeitgedächtnis) und Speicherverarbeitungssystem.

Dabei werden die Umgebung und andere von der Figur beobachtete Informationen in Form natürlicher Sprache in das Speicherverarbeitungsmodul eingegeben und mit dem extrahierten Langzeitgedächtnis kombiniert, ein Arbeitsgedächtnis gebildet werden;

Dann wird das Arbeitsgedächtnis in das Entscheidungsmodul eingegeben, das letztendlich Entscheidungs- oder Dialoginhalte hervorbringt.

Eine Besonderheit des Entscheidungsmoduls besteht darin, dass es ein großes Ziel in Teilaufgaben zerlegt und das Sprachmodell verwendet, um die Ausführungsreihenfolge der Teilaufgaben zu bestimmen.

Die vom Modell getroffenen Entscheidungen werden durch Aufrufen der API über das Umgebungsinteraktionsmodul ausgeführt. Bei Bedarf wird auch das Backtracking-Modul zur Code-Rekonstruktion aufgerufen.

Nach erfolgreicher Ausführung werden die neuen Fähigkeiten des Charakters aktiviert gespeichert und werden zu neuem Langzeitgedächtnis.

Beim Abrufen des Langzeitgedächtnisses stellen sich die Charaktere Fragen auf der Grundlage des beobachteten Inhalts und durchsuchen die drei Dimensionen logische Aussagen, Vektorähnlichkeit und Satzähnlichkeit, um Antworten zu extrahieren.

Die logische Anweisung wird zum Abfragen des semantischen Gedächtnisses verwendet, und die beiden letzteren werden zum Abfragen des episodischen Gedächtnisses verwendet.

Das semantische Gedächtnis umfasst allgemeine Konzepte und Faktenwissen über die Welt, einschließlich Spielregeln und damit verbundener Weltanschauungen. Das episodische Gedächtnis umfasst spezifische Ereignisse im Spiel, die mit bestimmten Szenen und Erfahrungen zusammenhängen.

Der Inhalt des ersteren ist relativ fest, während sich der letztere basierend auf der Erfahrung des Agenten weiter ansammelt.

Um den LARP-gesteuerten Agenten einem echten Menschen ähnlicher zu machen, hat das Forschungsteam außerdem bewusst einen Vergessensmechanismus eingeführt, der sich im Laufe der Zeit verändert.

Wenn der Dämpfungsparameter σ einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, schlägt der Speicherabruf fehl und simuliert somit den Vergessensprozess. Die Berechnungsmethode von σ basiert auf den Gesetzen der Psychologie:

σ = αλN (1 + βt) – ψ

λ stellt die Bedeutung des Gedächtnisses dar, N stellt die Anzahl der Abrufe dar, t stellt die seit dem letzten Abruf verstrichene Zeit dar, ψ ist die eigene Vergessensrate des Charakters, α und β sind Skalierungsparameter

Diese Formel wurde vom Psychologen Wayne Wickelgren vorgeschlagen und ist a Eine Ergänzung zu Ebbinghaus‘ Vergessenskurve.

In Bezug auf die Charaktererstellung trainierten die Forscher vorab grundlegende Modelle anhand von Datensätzen, die unterschiedliche Persönlichkeiten widerspiegeln, und verwendeten speziell erstellte Befehlsdatensätze für die überwachte Feinabstimmung.

Gleichzeitig entwarf das Team auch mehrere Datensätze für die unterschiedlichen Fähigkeiten der Charaktere und trainierte ein Adaptionsmodell mit niedrigem Rang, das dynamisch in das Basismodell integriert wurde, um das Entscheidungsmodul bei der Generierung passender Inhalte zu unterstützen die Persönlichkeit.

Gleichzeitig werden in LARP auch Module zur Aktionsüberprüfung und Konfliktidentifizierung eingerichtet, um sicherzustellen, dass der vom Modell für den Agenten generierte Inhalt durch Spielumgebungsdaten und Vorwissensspezifikationen eingeschränkt wird.

Derzeit ist die GitHub-Seite von LARP eingerichtet, befindet sich jedoch noch in einer Short-Position und der Code wurde noch nicht veröffentlicht.

Mit der Vertiefung der Forschung an großen Modellen sind Experimente zur Agenten- und Schwarmintelligenz mittlerweile zu einer der beliebtesten Richtungen in der KI-Forschung geworden.

Zum Beispiel haben die Stanford AI Town, die letztes Jahr populär wurde, und die von der Tsinghua University ins Leben gerufenen „AI Game Company“ und „AI Werewolf“ den Menschen die Vorteile der Zusammenarbeit mit mehreren Agenten bewusst gemacht.

Weitere Informationen zu intelligenten Agenten finden Sie auch in den vom Qubit Think Tank herausgegebenen „Top Ten Frontier Technology Reports in 2023“, die auch eine ausführliche Einführung enthalten.

Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2312.17653

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