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Come il gioco di ruolo di un drago può insegnare a un'IA a manipolare e persuadere
Un'IA che completa le missioni in un gioco di avventura testuale parlando con i personaggi ha imparato non solo come fare le cose, ma anche come ottenerle. altri fare cose. Il sistema è un passo verso macchine che possono usare il linguaggio come mezzo per raggiungere i propri obiettivi.
Prosa inutile: Modelli linguistici come GPT-3 sono bravi a imitare frasi scritte da esseri umani, a sfornare storie, blog falsi e post su Reddit . Ma non ha molto senso questa produzione prolifica al di là della produzione del testo stesso. Quando le persone usano il linguaggio, è maneggiato come uno strumento: le nostre parole convincono, comandano e manipolano; fanno ridere le persone e fanno piangere le persone.
Mescolare le cose: Per costruire un'IA che utilizzasse le parole per un motivo, i ricercatori del Georgia Institute of Technology di Atlanta e Facebook AI Research hanno combinato tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento per rinforzo, in cui i modelli di apprendimento automatico imparano come comportarsi per raggiungere determinati obiettivi. Entrambi questi campi hanno visto enormi progressi negli ultimi anni, ma c'è stata poca impollinazione incrociata tra i due.
Giochi di parole: Per testare il loro approccio, i ricercatori hanno addestrato il loro sistema in un gioco multiplayer basato su testo chiamato LUCE , sviluppato da Facebook l'anno scorso per studiare la comunicazione tra giocatori umani e AI. Il gioco è ambientato in un mondo a tema fantasy pieno di migliaia di oggetti, personaggi e luoghi in crowdsourcing descritti e con i quali si interagisce tramite testo sullo schermo. I giocatori (umani o computer) agiscono digitando comandi come abbracciare il mago, colpire il drago o rimuovere il cappello. Possono anche parlare con i personaggi controllati dal chatbot.
Ricerca del drago: Per dare alla loro intelligenza artificiale ragioni per fare le cose, i ricercatori hanno aggiunto circa 7.500 missioni in crowdsourcing, non incluse nella versione originale di LIGHT. Infine, hanno anche creato un grafico della conoscenza (un database di relazioni soggetto-verbo-oggetto) che ha fornito all'IA informazioni di buon senso sul mondo di gioco e le connessioni tra i suoi personaggi, come il principio che un commerciante si fiderà di una guardia solo se sono amici. Il gioco ora prevedeva azioni (come Vai sulle montagne e Mangia il cavaliere) da eseguire per completare le missioni (come Costruisci il più grande tesoro mai raggiunto da un drago).
dolce parlante: Mettendo insieme tutto questo, hanno addestrato l'IA a completare le missioni semplicemente usando il linguaggio. Per eseguire azioni, può digitare il comando per quell'azione o raggiungere lo stesso scopo parlando con altri personaggi. Ad esempio, se l'IA avesse bisogno di una spada, potrebbe scegliere di rubarne una o convincere un altro personaggio a consegnarne una.
Per ora, il sistema è un giocattolo. E i suoi modi possono essere schietti: a un certo punto, avendo bisogno di un secchio, dice semplicemente: dammi quel secchio o ti darò da mangiare al mio gatto! Ma confondere la PNL con l'apprendimento per rinforzo è un passo entusiasmante che potrebbe portare non solo a chatbot migliori in grado di discutere e persuadere, ma anche a quelli che hanno una comprensione molto più ricca di come funziona il nostro mondo pieno di lingue.