AI tạo ra sự tự nhận thức, "Kẻ cướp mộ" Laura thức tỉnh! Cuộc cách mạng trò chơi điện tử là đây

Nguồn bài viết: Xinzhiyuan

Chỉnh sửa: Aeneas Peaches

Một bậc thầy nước ngoài đã sử dụng ChatGPT để đưa khả năng tự nhận thức vào các tác nhân AI. Laura, người đã sinh ra "sự sống", đã thức tỉnh và bắt đầu tự mình vượt qua các cấp độ trong "Tomb Raider".

Trò chơi điện tử sẽ như thế nào nếu các nhân vật trong trò chơi được thổi hồn vào cuộc sống?

Trước đây, đây là trí tưởng tượng của nhiều người, nhưng giờ đây, với sự phát triển của các tác nhân AI, trí tưởng tượng này đã bắt đầu trở thành hiện thực.

Mới đây, một tác giả trên YouTube là Foxmaster đã thực hiện một video gốc của trò chơi kinh điển "Tomb Raider".

Và nhân vật nữ chính, Laura, thực sự là một đặc vụ AI có thể điều khiển nhân vật của cô ấy!

Có thể nói, bằng cách sử dụng nhiều công cụ AI khác nhau như thị giác máy, định vị, nhận dạng đối tượng, hoạt ảnh, văn bản và giọng nói, Foxmaster đã đưa cuộc sống kỹ thuật số vào các nhân vật trong trò chơi.

Chỉ vài ngày trước, Stanford Smart Body Town, vốn bùng nổ trong cộng đồng AI, đã chính thức mã nguồn mở. 25 đặc vụ AI với cá tính riêng sống, làm việc và kết bạn trong một thị trấn ảo hộp cát như "Thế giới phương Tây".

Vì vậy, có lẽ đây là tương lai của trò chơi điện tử?

** Nữ anh hùng "Tomb Raider" có ý thức**

Khái niệm xây dựng một AI ảo có thể chơi trò chơi đã phổ biến. Tuy nhiên, điều mà Formaster muốn làm là làm cho nhân vật này có cảm giác như người thật.

Vì vậy, anh ấy đã chọn trò chơi "Tomb Raider", nhân vật chính của trò chơi, Laura, là một nhân vật có cá tính mạnh mẽ và tính cách rõ ràng.

Và Formaste hy vọng rằng tính cách này sẽ có tác động đến kết quả cuối cùng của trò chơi.

Làm cách nào để nhân viên AI Lara Croft này thực sự tự nhận thức được trong trò chơi?

Sau khi khám phá các bước sau, Formaster cuối cùng đã thành công.

** Tìm hiểu các quy tắc của trò chơi **

Bước đầu yêu cầu cháu tìm hiểu luật chơi. "Tomb Raider" đã đưa ra một hướng dẫn, giải thích tất cả quá trình điều khiển trò chơi.

Tác giả đã yêu cầu Lara luyện tập theo cách nhất định và hoàn thành các phần hướng dẫn ở mỗi giai đoạn giống như một người chơi.

Hướng dẫn kết thúc khi Lara rời nhóm, vì vậy chương trình có thể được khởi động lại tại thời điểm đó để cải thiện.

Ban đầu, việc cải thiện Lara rất khó khăn.

Cô ấy đôi khi tỏ ra bối rối, đi vòng quanh bản đồ một cách ngẫu nhiên, và thậm chí đôi khi bị mắc kẹt trong thanh menu, nhìn chằm chằm vào la bàn của mình nhiều lần.

Để giải quyết vấn đề này, tác giả đã điều chỉnh lại đồng hồ chính trên máy ảo và tăng tốc quá trình chơi game lên 40 lần. Phương pháp này đã hoạt động và tác nhân AI cuối cùng đã hoàn thành hướng dẫn trong một thời gian tương đối tốt.

Tuy nhiên, có một vấn đề xảy ra: Lara thường bị mắc kẹt ở một nơi và mỗi cấp độ được tạo thành từ các phần tử tĩnh, vì vậy chỉ có một con đường tối ưu hóa.

Điều này có thể khiến cô ấy chỉ biết con đường nào không nên đi, thay vì đưa ra cách tiếp cận toàn diện hơn cho vấn đề. Nhưng điều mà tác giả hy vọng là Lara học cách tự khám phá quá trình thám hiểm.

Cho rằng kiến thức duy nhất mà Lara sở hữu là những gì được hiển thị trên màn hình cho mỗi cấp độ, các tác giả đã quan sát hành vi của những người chơi chưa bao giờ chơi trò chơi này.

Một số người sẽ đọc toàn bộ hướng dẫn và một số người sẽ khám phá môi trường xung quanh trước, và sự khác biệt trong những lựa chọn này được xác định bởi "tính cách" của những người khác nhau.

Chính thái độ này mà Lara cần phải học.

xác định vai trò

Để thiết lập kết nối với Lara cho AI, cần phải cho AI hiểu rằng cô ấy là một đống pixel. Sau khi người chơi là con người vào trò chơi, họ đột nhiên có ý thức như vậy.

Về vấn đề này, tác giả đã ghi lại 24 giờ video Lara di chuyển theo các hướng khác nhau từ nhiều góc độ khác nhau để tác nhân AI có thể nhận ra bất kỳ nhân vật nào.

Giống như một chiếc ô tô tự lái, có khả năng quay video 24 giờ với tốc độ 30 khung hình/giây, tạo ra 2.592.000 hình ảnh tham chiếu để nhận dạng biển báo giao thông.

Đầu tiên, các tác giả theo dõi các pixel chính của phần đầu, sau đó là các pixel chính của phần thân, để chọn các vùng có liên quan.

Để đảm bảo rằng Lara có mặt trong mọi hình ảnh, các tác giả đã yêu cầu chương trình xác định những hình ảnh không chứa bất kỳ điểm nổi bật nào.

Khi Lara chiếm toàn bộ màn hình hoặc khi có vật thể hai chiều cản đường cô, tác giả sử dụng tính năng chụp ảnh tầm nhìn AI để giúp nhận dạng Lara và kết quả đủ chính xác để nhận dạng nhân vật trên màn hình.

Tương tác môi trường

Một khi bạn có thể nhận ra Lara, bạn cần làm cho AI tương tác với môi trường.

Toàn bộ môi trường trò chơi bao gồm các khối giống nhau, tác giả nhập chúng vào khối, sau đó chụp môi trường từ mọi góc độ, sau đó chạy quy trình nhận dạng để tác nhân AI có thể nhận ra môi trường, giống như quy trình của người chơi diễn giải hình ảnh.

Các khu vực được đánh dấu màu đỏ là kết cấu không được công nhận. Tuy nhiên, AI vẫn thiếu ý thức muốn đi đâu đó và cần biết nơi đó cách môi trường xung quanh bao xa.

Thật thú vị, những khu vực không được nhận dạng này thường là những vị trí cách xa Lara hoặc những vị trí bị các đối tượng 2D khác che khuất.

Khi chúng ta quan sát hành vi của người chơi và nhìn thấy hình ảnh này, chúng ta có thể hiểu ngay rằng khu vực được chỉ bởi mũi tên là một lối vào.

Chúng tôi có thể không biết kích thước của căn phòng bên cạnh, nhưng chúng tôi biết nó tồn tại.

Tuy nhiên, nó cũng có thể là một ảo ảnh quang học. Khi chúng ta di chuyển, kết cấu của khu vực lối vào khác với những nơi khác, đây là đặc điểm của không gian 3D.

Do đó, tác nhân AI phải học cách di chuyển và so sánh. Về mặt tính toán, nhiều hình ảnh có thể được sử dụng để xác định kết cấu nào có kích thước ít thay đổi nhất.

Tại đây, bạn có thể sử dụng diện tích của các đa giác chính và chúng thay đổi chủ yếu dựa trên xác suất tỷ lệ thuận với khoảng cách giữa chúng.

### TƯỞNG TƯỢNG

Bây giờ AI đã biết cô ấy đang ở đâu, cô ấy phải quyết định nơi mình muốn đi tiếp theo.

Bằng cách nhận dạng kết cấu, có thể đưa cô ấy đến một vị trí cụ thể, tuy nhiên việc điều hướng một cấp độ yêu cầu một thứ đơn giản hơn.

Cách nhanh nhất để làm điều này là đơn giản hóa độ tương phản và xác định những thay đổi đột ngột về ánh sáng trong một khu vực. Tuy nhiên, người chơi không nhất thiết phải đến những nơi này.

Khi có nhiều sơ hở, AI phải thể hiện đủ sự quan tâm, nhưng không khiến cô ấy chết.

Ví dụ, nếu một cái hố quá sâu, bạn không thể nhảy vào mà không bám vào các gờ xung quanh. Nếu có nước ở dưới đó, nó có thể đáng để mạo hiểm.

Người chơi con người biết khi nào nên nhảy, nhưng quá trình hành động của Lara đều bắt nguồn từ hướng dẫn, nó phải ước tính chính xác có bao nhiêu khối giữa nó và mục tiêu, liệu nó có nên lấy đà hay không và liệu nó có nên tạm dừng trước khi buông tay hay không .

Nói tóm lại, cô ấy phải đưa ra những đánh giá chính xác như một người chơi.

Nếu cô ấy biết trước kích thước của một cái lỗ, cô ấy sẽ chạy rất nhanh, điều này không đáp ứng được mong đợi của chúng tôi.

Để chị em thu thập thêm thông tin về môi trường, tác giả khuyến khích AI, nếu nghi ngờ thì nên xoay camera để thu thập thêm thông tin.

Nhưng trên thực tế, ngay cả khi đó, AI vẫn có thể bị mắc kẹt trong phòng.

Để khuyến khích cô ấy ra khỏi phòng, tác giả đã thêm một số quy tắc thu thập.

Ví dụ: mỗi khi cô ấy gặp một kết cấu chưa từng thấy trước khi khu vực đó trở thành ưu tiên, cô ấy phải di chuyển theo cách làm tăng kích thước của kết cấu đó trên màn hình.

Bằng cách này, cô ấy chỉ có thể tiến bộ qua cấp độ. Bởi vì có những kết cấu độc đáo ở mỗi cấp độ, cách duy nhất để mở khóa chúng là chuyển sang cấp độ tiếp theo.

Tóm lại, Lara liên tục phân tích những gì cô ấy nhìn thấy trên màn hình - kết cấu của các bề mặt khác nhau, cô ấy di chuyển cơ thể và xác định các điểm ưa thích mới (tức là kết cấu chưa có trong danh mục).

Trong quá trình này, cô ấy sẽ tiếp tục xác minh, để tìm ra kết cấu còn thiếu.

các môn thể thao

Tuy nhiên, ngay cả với những cải tiến đã nói ở trên, AI vẫn còn quá robot và mô hình hành động là rõ ràng.

Để cải thiện nó, các tác giả đã quan sát lại người chơi.

Điều gì quyết định cách một người chơi hành động trong một trò chơi? Đó là ký ức của chúng tôi, chúng tôi nhớ cách các hành động được kết hợp với nhau.

Do đó, quá trình này cũng cần được tích hợp vào AI, vì Lara phải nhận thức được khả năng thể thao của chính mình.

Để đạt được điều này, tác giả lưu các hành động của AI mỗi giây để huấn luyện nó, sau đó thêm một quy tắc cho phép nó thực hiện các hành động đã lưu này cùng một lúc.

Bằng cách này, các chuyển động của AI trở nên mượt mà hơn rất nhiều.

Ngoài ra, vì thời gian hồi chiêu của từng hành động đã được biết trước nên nó ngăn AI thực hiện các hành động không cần thiết khi vẫn đang hoạt động.

Trong hình ảnh bên dưới, ngọn lửa bùng phát trở lại nhanh đến mức phải nhảy một bước lớn mới vượt qua được.

May mắn thay, các kênh này được đơn giản hóa trực quan và rất dễ xác định các cạnh của khối.

AI biết rằng Lara sẽ luôn thực hiện bước nhảy chính xác khi phần đầu tiên của khối kích hoạt, giống như cách người chơi hiểu.

Tính cách tiêm ChatGPT

Tiếp theo, cần phải thấm nhuần tính cách của Lara vào đặc vụ AI. Tính cách dựa trên kinh nghiệm và trí nhớ, và sự kết hợp của những yếu tố này xác định nhân vật Lara.

Theo bối cảnh trò chơi, cô ấy là một nhà khảo cổ học nổi tiếng, không bao giờ sợ mạo hiểm và sẵn sàng nhận nhiệm vụ trên núi được giao mà không cần phần thưởng, tất cả đều vì tình yêu.

Ngoài ra, Lara rất giàu có và vừa chuyển đến một biệt thự với nội thất trang trí rất sang trọng và một phòng tập luyện trong nhà. Cô ấy cũng rất giỏi trong việc giảng dạy, bơi lội, leo núi và có sức bền rất dẻo dai.

Khi gặp nguy hiểm trong cuộc phiêu lưu của mình, cô ấy có thể giữ bình tĩnh và rất dũng cảm, và sẽ không ngần ngại giúp đỡ những người bạn đồng hành của mình.

Đối mặt với sự bao vây của đàn sói, cô ấy dùng súng bắn chính xác, đồng thời có thể giết chết những con sói nguy hiểm bằng dao găm. Điều duy nhất cô từ chối là mở khóa cưỡng bức.

Tất cả những điều trên là tính cách của Lara học được từ cài đặt trò chơi.

Tiếp theo, là bình luận về mọi thứ cô ấy nhìn thấy một cách xác thực, mà tác giả đã tổng hợp các đặc điểm tính cách của Lara trong cơ sở dữ liệu.

Để phần bình luận hiểu được tình huống thực tế, chương trình cần liên kết hình ảnh trò chơi với một thứ gì đó có thể nhận dạng được trong đời thực.

Đối với những hình ảnh thường có ít chi tiết kết cấu hơn, có thể sử dụng tìm kiếm hình ảnh ngược của Google để khớp chúng.

Do đó, khi tác nhân AI phát hiện một kết cấu đủ lớn, nó sẽ bắt đầu tìm kiếm.

Để nhận dạng các từ, các tác giả đã sao chép toàn bộ trang vào ChatGPT. ChatGPT sau đó được yêu cầu phân loại nó dựa trên số lần xuất hiện trước khi thêm từ được nhận dạng vào danh sách.

Cuối cùng, ChatGPT được yêu cầu tạo một câu dựa trên những từ này, có tính đến tính cách của Lara.

Khi làm như vậy, tôi muốn ChatGPT thực sự bình luận về những gì Lara đã thấy trong cuộc sống thực.

Ví dụ: nếu kết cấu được xác định là sư tử biển, ChatGPT có thể đưa ra nhận xét liên kết sư tử biển với đặc điểm tính cách của Lara.

Nói chung, tính cách của đặc vụ Lara được thiết lập thông qua ChatGPT bằng nhiều thuộc tính khác nhau như "dũng cảm", "thân thiện" hoặc "thông minh".

Trong trò chơi, tất cả các đối tượng mà Lara nhận thức và bình luận sẽ đi qua bộ lọc tính cách này và Lara sẽ phản hồi theo tính cách đã thiết lập.

Ví dụ, đối với hải cẩu ở trên, Lara sẽ đề cập đến hóa thạch của sư tử biển, hoặc khả năng bơi lội tuyệt vời và sẽ không bình luận về nó trong rạp xiếc.

Cư dân mạng: Cơ thể thông minh AI biến trò chơi điện tử thành tác phẩm nghệ thuật

Một số cư dân mạng cho rằng đây là một trong những cách tạo cảm giác thú vị và tự nhiên nhất để nhân vật phát triển bản thân. Khi các nhân vật trở nên sống động, bạn có thể thực sự trải nghiệm trò chơi điện tử như một tác phẩm nghệ thuật.

"Cách cô ấy nói và phân tích môi trường xung quanh thật đáng yêu. Cung cấp cho bot AI khả năng nhận xét về môi trường xung quanh cô ấy, bất kể nó thực sự tốt đến đâu, sẽ khiến cô ấy có cảm giác như một con người thực sự."

"Thật hấp dẫn. Sự tò mò vô tư và một chút hay thay đổi của cô ấy giống một cách kỳ lạ với những gì tôi tưởng tượng về đoạn độc thoại nội tâm của Lara."

Điều đó đang được nói, tôi ngạc nhiên rằng cuộc đối thoại của cô ấy phù hợp với hành động của cô ấy.

Nó tạo cảm giác như AI viết lời thoại và AI điều khiển nhân vật là cùng một người.

Cách đây không lâu, khi Stanford AI Intelligent Body Town mở nguồn, cư dân mạng đã rất phấn khích, cho rằng AGI đã đến, các game nhập vai và mô phỏng sẽ sớm sử dụng công nghệ này.

Và giờ đây, Foxmaster kết hợp ChatGPT, thị giác máy tính và nhận dạng đối tượng để làm cho trò chơi điện tử trở nên thú vị hơn.

Có lẽ trong tương lai, các nhân vật trò chơi điện tử có thể được phú cho những tính cách sâu sắc hơn, linh hoạt hơn, phản ứng nhanh hơn với môi trường và nhiều thay đổi khác mà chúng ta thậm chí không thể tưởng tượng được.

Người giới thiệu: