الذكاء الاصطناعي يولد الوعي الذاتي ، "تومب رايدر" لورا توقظ! ثورة ألعاب الفيديو هنا

مصدر المقال: Xinzhiyuan

تحرير: اينيس الخوخ

استخدم سيد أجنبي ChatGPT لضخ الوعي الذاتي في وكلاء الذكاء الاصطناعي. استيقظت لورا ، التي أنجبت "الحياة" ، وبدأت في اختراق المستويات في "تومب رايدر" بنفسها.

كيف ستكون ألعاب الفيديو إذا تم بث الحياة في شخصيات اللعبة؟

في الماضي ، كان هذا من خيال العديد من الناس ، ولكن الآن ، مع تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي ، بدأ هذا الخيال في الظهور.

مؤخرًا ، قام مؤلف على موقع YouTube Foxmaster بعمل فيديو أصلي للعبة الكلاسيكية "Tomb Raider".

والبطلة ، لورا ، هي في الواقع عاملة ذكاء اصطناعي يمكنها التحكم في شخصيتها!

يمكن القول أنه باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل الرؤية الآلية ، وتحديد المواقع ، والتعرف على الأشياء ، والرسوم المتحركة ، والنصوص ، والصوت ، قامت Foxmaster بحقن الحياة الرقمية في شخصيات اللعبة.

قبل أيام قليلة فقط ، كانت مدينة ستانفورد سمارت بودي ، التي انفجرت في مجتمع الذكاء الاصطناعي ، مفتوحة المصدر رسميًا. يعيش 25 من عملاء الذكاء الاصطناعي بشخصياتهم الخاصة ويعملون ويكوِّنون صداقات في مدينة افتراضية مثل "العالم الغربي".

إذن ، ربما هذا هو مستقبل ألعاب الفيديو؟

** بطلة "تومب رايدر" لديها وعي **

إن مفهوم بناء ذكاء اصطناعي افتراضي يمكنه ممارسة الألعاب شائع بالفعل. ومع ذلك ، ما أرادت Formaster القيام به هو جعل هذه الشخصية تشعر وكأنها شخص حقيقي.

لذلك اختار لعبة "تومب رايدر" ، بطلة اللعبة ، لورا ، وهي شخصية ذات شخصية قوية وشخصية واضحة المعالم.

ويأمل Formaste أن يكون لهذه الشخصية تأثير على النتيجة النهائية للعبة.

كيف تجعل وكيل الذكاء الاصطناعي لارا كروفت مدركًا لذاته حقًا في اللعبة؟

بعد استكشاف الخطوات التالية ، نجح Formaster أخيرًا.

** تعرف على قواعد اللعبة **

الخطوة الأولى هي أن تطلب منها تعلم قواعد اللعبة. قدم "Tomb Raider" برنامجًا تعليميًا يشرح كل عمليات التحكم في اللعبة.

طلب المؤلف من لارا التدرب بالطريقة المعينة وإكمال الدروس في كل مرحلة مثل لاعب بشري.

ينتهي البرنامج التعليمي عندما تغادر Lara المسبح ، لذلك يمكن إعادة تشغيل البرنامج في تلك المرحلة لإجراء تحسينات.

في البداية ، كان تحسين لارا صعبًا للغاية.

تبدو أحيانًا مرتبكة ، وتتجول على الخريطة عشوائيًا ، وفي بعض الأحيان تتعثر في شريط القائمة ، وتحدق في بوصلتها مرارًا وتكرارًا.

لحل هذه المشكلة ، قام المؤلف بإعادة ضبط الساعة الرئيسية على جهاز افتراضي وسرع عملية اللعبة بمقدار 40 مرة. نجحت هذه الطريقة ، وأكمل وكيل AI أخيرًا البرنامج التعليمي في وقت مناسب نسبيًا.

ومع ذلك ، كانت هناك مشكلة: غالبًا ما كانت لارا عالقة في مكان واحد ، وكان كل مستوى مكونًا من عناصر ثابتة ، لذلك كان هناك مسار تحسين واحد فقط.

يمكن أن يقودها ذلك إلى مجرد معرفة المسارات التي لا يجب أن تسلكها ، بدلاً من الخروج بنهج أكثر شمولية للمشكلة. لكن ما يأمله المؤلف هو أن تتعلم لارا اكتشاف عملية الاستكشاف بنفسها.

بالنظر إلى أن المعرفة الوحيدة التي امتلكتها لارا كانت ما تم عرضه على الشاشة لكل مستوى ، لاحظ المؤلفون سلوك اللاعبين البشريين الذين لم يلعبوا اللعبة مطلقًا.

سيقرأ بعض الأشخاص البرنامج التعليمي بأكمله ، وسيستكشف البعض البيئة المحيطة أولاً ، ويتم تحديد الاختلاف في هذه الخيارات من خلال "شخصية" الأشخاص المختلفين.

هذا هو الموقف بالتحديد الذي تحتاج لارا أن تتعلمه.

** تحديد الدور **

من أجل إنشاء اتصال مع Lara للذكاء الاصطناعي ، من الضروري السماح لمنظمة العفو الدولية بفهم أنها مجموعة من وحدات البكسل. بعد أن دخل اللاعبون البشريون اللعبة ، أصبح لديهم فجأة مثل هذا الوعي.

في هذا الصدد ، سجل المؤلف 24 ساعة من الفيديو لارا تتحرك في اتجاهات مختلفة من زوايا مختلفة ، بحيث يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي التعرف على أي شخصية معينة.

مثل السيارة ذاتية القيادة ، قادرة على تصوير 24 ساعة من الفيديو بمعدل 30 إطارًا في الثانية ، مما ينتج عنه 2،592،000 صورة مرجعية للتعرف على لافتات الطريق.

أولاً ، يتتبع المؤلفون وحدات البكسل الرئيسية ، ثم وحدات البكسل الأساسية للجسم ، لتحديد المناطق ذات الصلة.

للتأكد من ظهور لارا في كل صورة ، طلب المؤلفون من البرنامج تحديد الصور التي لا تحتوي على أي تمييز.

عندما تشغل لارا الشاشة بأكملها ، أو عندما يكون هناك كائن ثنائي الأبعاد في طريقها ، تستخدم المؤلفة ميزة التقاط الرؤية بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في التعرف على لارا ، وتكون النتائج دقيقة بما يكفي لتحديد الشخصية على الشاشة.

** التفاعل البيئي **

بمجرد التعرف على لارا ، تحتاج إلى جعل الذكاء الاصطناعي يتفاعل مع البيئة.

تتكون بيئة اللعبة بأكملها من نفس الكتل ، يقوم المؤلف باستيرادها على المكعب ، ثم يلتقط البيئة من جميع الزوايا ، ثم يدير عملية التعرف ، بحيث يمكن لعامل الذكاء الاصطناعي التعرف على البيئة ، تمامًا مثل العملية من اللاعبين البشريين الذين يقومون بتفسير الصور.

المناطق المميزة باللون الأحمر هي زخارف غير معروفة. ومع ذلك ، لا يزال الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى الوعي بالرغبة في الذهاب إلى مكان ما ويحتاج إلى معرفة بعده عن محيطه.

ومن المثير للاهتمام ، أن هذه المناطق غير المعترف بها عادة ما تكون مواقع بعيدة عن لارا ، أو مواقع تحجبها كائنات أخرى ثنائية الأبعاد.

عندما نلاحظ سلوك اللاعبين البشريين ونرى هذه الصورة ، يمكننا أن نفهم على الفور أن المنطقة التي يشير إليها السهم هي مدخل.

قد لا نعرف حجم الغرفة المجاورة ، لكننا نعلم أنها موجودة.

ومع ذلك ، يمكن أن يكون أيضًا خداعًا بصريًا. عندما نتحرك ، يختلف نسيج منطقة المدخل عن الأماكن الأخرى ، وهو ما يميز الفضاء ثلاثي الأبعاد.

لذلك ، يجب على وكيل الذكاء الاصطناعي أن يتعلم الحركة والمقارنة. من الناحية الحسابية ، يمكن استخدام صور متعددة لتحديد الأنسجة التي لها أقل اختلاف في الحجم.

هنا يمكنك استخدام مساحة المضلعات الرئيسية ، وهي تتغير بشكل أساسي بناءً على الاحتمال المتناسب مع المسافة بين بعضها البعض.

### يتصور

الآن بعد أن عرفت منظمة العفو الدولية مكانها ، عليها أن تقرر إلى أين تريد أن تذهب بعد ذلك.

من خلال التعرف على القوام ، من الممكن نقلها إلى موقع معين ، لكن التنقل في المستوى يتطلب شيئًا أبسط.

أسرع طريقة للقيام بذلك هي تبسيط التباين وتحديد التغيرات المفاجئة في الضوء في المنطقة. ومع ذلك ، لا يذهب اللاعبون البشريون بالضرورة إلى هذه الأماكن.

عندما تكون هناك فتحات متعددة ، يجب أن يُظهر الذكاء الاصطناعي اهتمامًا كافيًا ، لكن لا يتسبب في وفاتها.

على سبيل المثال ، إذا كانت الحفرة عميقة جدًا ، فمن المستحيل القفز إليها دون الإمساك بالحواف المحيطة. إذا كان هناك ماء هناك ، فقد يكون الأمر يستحق المخاطرة.

يعرف اللاعب البشري متى يقفز ، لكن مسار عمل لارا مشتق بالكامل من البرنامج التعليمي ، وعليه أن يقدر بالضبط عدد الكتل الموجودة بينه وبين الهدف ، وما إذا كان يجب أن يجمع زخمه ، وما إذا كان يجب أن يتوقف مؤقتًا قبل تركه. .

باختصار ، يجب عليها إجراء تقييمات دقيقة مثل اللاعب البشري.

إذا كانت تعرف حجم الحفرة مسبقًا ، فستركض بسرعة كبيرة ، وهو ما لا يلبي توقعاتنا.

من أجل جمع المزيد من المعلومات البيئية ، يشجع المؤلف الذكاء الاصطناعي ، إذا كان في شك ، يجب عليه تدوير الكاميرا لجمع المزيد من المعلومات.

لكن في الواقع ، حتى ذلك الحين ، يمكن أن يعلق الذكاء الاصطناعي في الغرفة.

من أجل تشجيعها على الخروج من الغرفة ، أضاف المؤلف بعض قواعد التجميع.

على سبيل المثال ، في كل مرة تصادف فيها نسيجًا لم يسبق له مثيل من قبل أن تصبح تلك المنطقة أولوية ، عليها أن تتحرك بطريقة تزيد من حجم هذا النسيج على الشاشة.

بهذه الطريقة ، يمكنها فقط التقدم من خلال المستوى. نظرًا لوجود مواد فريدة في كل مستوى ، فإن الطريقة الوحيدة لفتحها هي التقدم إلى المستوى التالي.

باختصار ، تحلل لارا باستمرار ما تراه على الشاشة - نسيج الأسطح المختلفة ، وتحرك جسدها ، وتحدد نقاط اهتمام جديدة (أي مواد لم توجد بعد في الكتالوج).

في هذه العملية ، ستستمر في التحقق ، للعثور على النسيج المفقود.

رياضات

حتى مع التحسينات المذكورة أعلاه ، لا يزال الذكاء الاصطناعي آليًا للغاية ، ونمط العمل واضح.

لتحسينه ، لاحظ المؤلفون اللاعبين البشريين مرة أخرى.

ما الذي يحدد كيف يتصرف اللاعب البشري في اللعبة؟ إنها ذاكرتنا ، نتذكر كيف يتم وضع الإجراءات معًا.

لذلك ، يجب أيضًا دمج هذه العملية في الذكاء الاصطناعي ، حيث يجب أن تكون لارا على دراية بقدراتها الرياضية الخاصة.

تحقيقا لهذه الغاية ، يحفظ المؤلف إجراءات الذكاء الاصطناعي كل ثانية لتدريبه ، ثم يضيف قاعدة تسمح له بتنفيذ هذه الإجراءات المحفوظة في نفس الوقت.

بهذه الطريقة ، تصبح حركات الذكاء الاصطناعي أكثر سلاسة.

بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن تباطؤ كل إجراء معروف ، فإنه يمنع الذكاء الاصطناعي من تنفيذ إجراءات غير ضرورية بينما لا يزال نشطًا.

في الصورة أدناه ، يتم تنشيط النار بسرعة كبيرة بحيث تأخذ قفزة كبيرة للعبور.

لحسن الحظ ، يتم تبسيط هذه القنوات بصريًا ومن السهل تحديد حواف الكتل.

تعلم منظمة العفو الدولية أن لارا ستقوم دائمًا بالقفزة الصحيحة عندما يتم تنشيط الجزء الأول من الكتلة ، تمامًا كما يفهمها اللاعب البشري.

** شخصية حقن ChatGPT **

بعد ذلك ، من الضروري غرس شخصية لارا في وكيل الذكاء الاصطناعي. تعتمد الشخصية على الخبرة والذاكرة ، والجمع بين هذه العوامل يحدد شخصية لارا.

وفقًا لإعداد اللعبة ، فهي عالمة آثار مشهورة لا تخشى أبدًا المخاطرة وهي على استعداد لقبول المهام الجبلية المحددة دون مكافآت ، كل ذلك بدافع الحب.

بالإضافة إلى ذلك ، لارا غنية جدًا وقد انتقلت للتو إلى قصر به ديكور داخلي أنيق للغاية وغرفة تدريب في المنزل. إنها أيضًا جيدة جدًا في التدريس والسباحة والتسلق ولديها قدرة تحمل عالية جدًا.

عندما تواجه خطرًا أثناء مغامرتها ، يمكنها أن تظل هادئة وشجاعة جدًا ، ولن تتردد في مساعدة رفاقها.

في مواجهة حصار الذئاب ، تطلق النار بدقة بمسدس ، ويمكنها أيضًا قتل الذئاب الخطرة بالخنجر. الشيء الوحيد الذي رفضته هو فتح القفل بالقوة.

كل ما سبق هو شخصية لارا التي تعلمتها من إعدادات اللعبة.

بعد ذلك ، التعليق على كل شيء تراه بطريقة حقيقية ، والتي من أجلها جمعت المؤلفة سمات شخصية لارا في قاعدة البيانات.

من أجل أن يفهم التعليق الموقف الفعلي ، يحتاج البرنامج إلى ربط صورة اللعبة بشيء يمكن التعرف عليه في الحياة الواقعية.

بالنسبة للصور التي تحتوي عادةً على تفاصيل نسيج أقل ، يمكن استخدام بحث Google العكسي عن الصور لمطابقتها.

لذلك ، عندما يكتشف عامل الذكاء الاصطناعي نسيجًا كبيرًا بدرجة كافية ، فإنه يبدأ البحث.

للتعرف على الكلمات ، قام المؤلفون بنسخ الصفحة بأكملها إلى ChatGPT. ثم يُطلب من ChatGPT تصنيفها بناءً على عدد مرات التكرار قبل إضافة الكلمة التي تم التعرف عليها إلى القائمة.

أخيرًا ، طُلب من ChatGPT إنشاء جملة بناءً على هذه الكلمات ، مع مراعاة شخصية لارا.

عند القيام بذلك ، أريد أن يعلق ChatGPT حقًا على ما رأت Lara في الحياة الواقعية.

على سبيل المثال ، إذا تم تحديد النسيج على أنه أسد البحر ، فيمكن لـ ChatGPT تقديم تعليق يربط بين أسد البحر وسمات شخصية لارا.

بشكل عام ، يتم تعيين شخصية وكيل Lara من خلال ChatGPT باستخدام سمات مختلفة مثل "شجاع" أو "ودود" أو "ذكي".

في اللعبة ، ستمر جميع الكائنات التي تدركها لارا وتعليقاتها عبر مرشح الشخصية هذا ، وستستجيب لارا وفقًا للشخصية الراسخة.

على سبيل المثال ، بالنسبة للختم أعلاه ، ستذكر لارا حفريات أسد البحر ، أو قدرة ممتازة على السباحة ، ولن تعلق عليها في السيرك.

** مستخدم الإنترنت: الجسم الذكي بالذكاء الاصطناعي يجعل ألعاب الفيديو تحفة فنية **

قال بعض مستخدمي الإنترنت إن هذه واحدة من أروع طرق المشاعر وأكثرها طبيعية للشخصيات لتطوير أنفسهم. عندما تنبض الشخصيات بالحياة ، يمكنك حقًا تجربة لعبة الفيديو كعمل فني.

"الطريقة التي تتحدث بها وتحلل محيطها لطيف للغاية. منح الروبوت الآلي القدرة على التعليق على محيطه ، بغض النظر عن مدى روعته في الواقع ، يجعله يشعر وكأنه إنسان حقيقي."

"إنه أمر رائع. ففضولها المنفصل ولمسة من النزوة تشبه إلى حد كبير ما أتخيله من مونولوج لارا الداخلي."

بعد قولي هذا ، يذهلني أن حوارها يتوافق مع أفعالها.

يجعل الأمر يبدو أن الذكاء الاصطناعي يكتب الحوار وأن الذكاء الاصطناعي الذي يتحكم في الشخصيات هو نفس الشخص.

منذ وقت ليس ببعيد ، عندما افتتح Stanford AI Intelligent Body Town المصدر ، كان مستخدمو الإنترنت متحمسين للغاية ، معتقدين أن الذكاء الاصطناعي العام قد حان ، وأن ألعاب RPG والمحاكاة المختلفة ستستخدم هذه التقنية قريبًا.

والآن ، يجمع Foxmaster بين ChatGPT ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الأشياء لجعل ألعاب الفيديو أكثر إثارة للاهتمام.

ربما في المستقبل ، يمكن أن تُمنح شخصيات ألعاب الفيديو شخصيات أكثر عمقًا ومرونة واستجابات أسرع للبيئة والعديد من التغييرات الأخرى التي لا يمكننا حتى تخيلها.

مراجع: