Imagínese un mundo donde agentes de software computacionales simulen un comportamiento humano creíble, un mundo donde artistas de IA pinten y autores escriban, donde estos agentes de IA formen opiniones e inicien conversaciones, y donde los recuerdos se sinteticen en reflexiones de nivel superior para planificar el comportamiento. Este es el mundo de los agentes generativos. En este artículo, exploraremos el innovador artículo que presenta a los agentes generativos y sus implicaciones en el futuro de los juegos y otras aplicaciones.
Resumen del artículo
Un nuevo e interesante artículo de Stanford y Google titulado «Agentes generativos: simulacros interactivos del comportamiento humano» presenta a los agentes generativos, agentes de software computacionales que simulan un comportamiento humano creíble. Los investigadores crearon un mundo simulado en el que colocaron a 25 agentes generativos, cada uno con su propia personalidad.
Estos agentes se despiertan, preparan el desayuno, van a trabajar y forman opiniones como los humanos. Lo fascinante es que estos agentes recuerdan y reflexionan sobre los días pasados a medida que planifican sus próximos días, utilizando recuerdos de las interacciones que han tenido. Todos estos agentes están impulsados por un modelo de lenguaje grande, y la arquitectura extiende ese modelo de lenguaje grande para almacenar registros complejos de las experiencias de los agentes utilizando el lenguaje natural.
Los agentes producen comportamientos sociales individuales y emergentes creíbles, al igual que los humanos. Este trabajo tiene implicaciones significativas para la industria del juego, ya que permite que los personajes no jugables (NPC) en los videojuegos tengan su propio carácter y personalidad, interactuando con los jugadores de forma más natural.
Entorno de simulación: Smartville
Los autores simularon un pequeño mundo sandbox llamado Smartville, inspirado en el popular juego «Los Sims». Smartville consta de espacios de convivencia, casas, cafeterías, bares, tiendas, parques, universidades, supermercados y farmacias. La idea era explorar cómo podrían surgir comportamientos sociales entre los agentes de IA.
Se incluyeron tres componentes principales en la arquitectura de los agentes:
- Flujo de memoria: registra las experiencias de los agentes.
- Reflexión: sintetiza los recuerdos en inferencias de nivel superior.
- Planificación: traduce las conclusiones en planes de acción.
Estas reflexiones y planes influyen en el comportamiento futuro de los agentes, lo que les permite tomar medidas de forma independiente.
Creación de eventos e interacciones en el juego
Los agentes generativos pueden simplificar el proceso de creación de eventos e interacciones en el juego. Por ejemplo, en lugar de programar manualmente el comportamiento de varios personajes para una fiesta de San Valentín, es suficiente con decirle a un agente que quiere organizar una fiesta. Estos agentes pueden interactuar entre sí de forma independiente, y el entorno logró difundir la noticia de la fiesta y presentarse. Un agente incluso le pide a otro agente una cita para la fiesta, todo a partir de una única sugerencia inicial generada por el usuario.
Personalidades e interacciones de los agentes
Los autores crearon una descripción en lenguaje natural de un párrafo de la identidad de cada agente, incluida su ocupación y relación con otros agentes. Estas descripciones sirven como recuerdos iniciales para el agente. Por ejemplo, John Lin se describe como un farmacéutico con la siguiente descripción:
«John Lin es un farmacéutico en The Vito Market and Pharmacy al que le encanta ayudar a la gente. Siempre está buscando formas de facilitar el proceso de obtención de medicamentos para sus clientes».
Todas las interacciones de estos agentes con su mundo y entre ellos son a través del lenguaje natural. En cada marca de tiempo, los agentes emiten una declaración en lenguaje natural que describe su acción actual, que se traduce en movimientos actuales y se muestra en la interfaz del sandbox como un conjunto de emojis.
Control y manipulación de agentes
Aunque estos agentes de IA son independientes y sus interacciones se producen de forma orgánica, los usuarios también tienen cierto control. Hay dos formas en que los usuarios pueden interactuar con el juego:
- Comunicarse con el agente a través de la conversación.
- Dar directivas al agente en forma de una voz interior, que controla el comportamiento del agente.
Por ejemplo, cuando un usuario le dice a John como su voz interior: «Vas a competir contra Sam en las próximas elecciones», John decide presentarse y comparte su candidatura con su esposa e hijo. Esto demuestra cómo los usuarios pueden controlar y manipular el entorno y el comportamiento de estos agentes.
Un día en la vida de un agente
El día de un agente comienza con una descripción de un solo párrafo, y su comportamiento evoluciona a medida que interactúan entre sí y con el mundo. Por ejemplo, Jonathan se despierta alrededor de las 7 AM, se lava los dientes, se ducha, prepara y desayuna, y consulta las noticias en la mesa del comedor. Su hijo Eddie se despierta y tienen una breve conversación antes de comenzar su día.
El comportamiento de los agentes cambia en función de sus interacciones con otros agentes. La arquitectura de los agentes controla el comportamiento de cada agente, lo que les permite percibir su entorno y almacenar las percepciones en el flujo de memoria. Cuando necesitan realizar una acción, recuperan información del flujo de memoria y planifican su próxima acción en función de esa información. Los recuerdos almacenados también se utilizan para cambiar el comportamiento de los agentes, lo que les permite reflexionar sobre los recuerdos pasados y ajustar sus interacciones con el entorno y otros agentes.
Aplicaciones en el mundo real
Aparte de los juegos y los NPC, los agentes generativos tienen aplicaciones en el mundo real. Por ejemplo, si se está preparando para una entrevista con una persona o personalidad difícil, puede utilizar agentes de IA para simular su comportamiento e interactuar con ellos. Esto puede ayudarle a prepararse para la entrevista u otras situaciones sociales.
Demostración en línea
Aunque la demostración en línea no es en tiempo real y presenta una repetición precalculada de una simulación que ha ocurrido antes, puede ver las interacciones y las diferentes actividades de los agentes. Puede seleccionar uno de los 25 agentes diferentes y ver lo que el agente está haciendo en un momento dado. Este fascinante trabajo tiene el potencial de cambiar la industria del juego y la forma en que interactuamos con los diferentes agentes de IA, abriendo un mundo de posibilidades completamente nuevo.
https://reverie.herokuapp.com/arXiv_Demo/
En conclusión, los agentes generativos representan un avance significativo en el mundo de la IA, que ofrece una visión de un futuro en el que se simula un comportamiento humano creíble e interactivo. Esta tecnología promete revolucionar los juegos y otras aplicaciones, proporcionando infinitas oportunidades para experiencias e interacciones impulsadas por la IA.
Artículo de investigación
https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf