Imaginez un monde où des agents logiciels computationnels simulent des comportements humains crédibles, un monde où des artistes de l’IA peignent et des auteurs écrivent, où ces agents d’IA se forgent des opinions et engagent des conversations, et où les souvenirs sont synthétisés en réflexions de niveau supérieur pour planifier les comportements. C’est le monde des agents génératifs. Dans cet article, nous allons explorer l’étude révolutionnaire qui introduit les agents génératifs et leurs implications sur l’avenir du jeu vidéo et d’autres applications.
Présentation de l’étude
Une nouvelle étude fascinante de Stanford et Google, intitulée « Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior » (Agents génératifs : simulacres interactifs de comportement humain), présente les agents génératifs, des agents logiciels computationnels qui simulent des comportements humains crédibles. Les chercheurs ont créé un monde simulé dans lequel ils ont placé 25 agents génératifs, chacun ayant sa propre personnalité.
Ces agents se réveillent, préparent le petit-déjeuner, vont au travail et se forgent des opinions, tout comme les humains. Le plus fascinant est que ces agents se souviennent des jours passés et y réfléchissent lorsqu’ils planifient leurs jours suivants, en utilisant les souvenirs des interactions qu’ils ont eues. Tous ces agents sont pilotés par un grand modèle linguistique, et l’architecture étend ce grand modèle linguistique pour stocker des enregistrements complexes des expériences des agents en utilisant le langage naturel.
Les agents produisent des comportements sociaux individuels et émergents crédibles, tout comme les humains. Ce travail a des implications importantes pour l’industrie du jeu vidéo, car il permet aux personnages non-joueurs (PNJ) des jeux vidéo d’avoir leur propre personnalité et leur propre caractère, interagissant ainsi avec les joueurs de manière plus naturelle.
Environnement de simulation : Smartville
Les auteurs ont simulé un petit monde de type bac à sable appelé Smartville, inspiré du jeu populaire « Les Sims ». Smartville se compose d’espaces de cohabitation, de maisons, de cafés, de bars, de magasins, de parcs, d’universités, d’épiceries et de pharmacies. L’idée était d’explorer comment les comportements sociaux pouvaient émerger parmi les agents d’IA.
Trois composantes principales ont été incluses dans l’architecture des agents :
- Flux de mémoire : enregistre les expériences des agents.
- Réflexion : synthétise les souvenirs en inférences de niveau supérieur.
- Planification : traduit les conclusions en plans d’action.
Ces réflexions et ces plans influencent le comportement futur des agents, leur permettant de prendre des mesures de manière indépendante.
Création d’événements et d’interactions dans le jeu
Les agents génératifs peuvent simplifier le processus de création d’événements et d’interactions dans le jeu. Par exemple, au lieu de scripter manuellement le comportement de plusieurs personnages pour une fête de la Saint-Valentin, il suffit de dire à un agent qu’il veut organiser une fête. Ces agents peuvent interagir indépendamment les uns avec les autres, et l’environnement a réussi à faire passer le mot de la fête et à s’y présenter. Un agent invite même un autre agent à un rendez-vous à la fête, le tout à partir d’une simple suggestion d’amorçage générée par l’utilisateur.
Personnalités et interactions des agents
Les auteurs ont créé une description en langage naturel d’un paragraphe de l’identité de chaque agent, y compris sa profession et sa relation avec les autres agents. Ces descriptions servent de souvenirs initiaux pour l’agent. Par exemple, John Lin est décrit comme un pharmacien ayant la description suivante :
« John Lin est un pharmacien au Vito Market and Pharmacy qui adore aider les gens. Il est toujours à la recherche de moyens de faciliter l’obtention de médicaments pour ses clients. »
Toutes les interactions de ces agents avec leur monde et entre eux se font par le biais du langage naturel. À chaque horodatage, les agents produisent une déclaration en langage naturel décrivant leur action actuelle, qui est traduite en mouvements actuels et affichée sur l’interface du bac à sable sous forme d’un ensemble d’émojis.
Contrôle et manipulation des agents
Bien que ces agents d’IA soient indépendants et que leurs interactions se produisent de manière organique, les utilisateurs ont également un certain contrôle. Il existe deux façons pour les utilisateurs d’interagir avec le jeu :
- Communiquer avec l’agent par le biais d’une conversation.
- Donner des directives à l’agent sous la forme d’une voix intérieure, qui contrôle le comportement de l’agent.
Par exemple, lorsqu’un utilisateur dit à John, en tant que voix intérieure, « Tu vas te présenter contre Sam aux prochaines élections », John décide de se présenter et partage sa candidature avec sa femme et son fils. Cela démontre comment les utilisateurs peuvent contrôler et manipuler l’environnement et le comportement de ces agents.
Une journée dans la vie d’un agent
La journée d’un agent commence par une description d’un seul paragraphe, et son comportement évolue au fur et à mesure qu’il interagit avec les autres et avec le monde. Par exemple, Jonathan se réveille vers 7 heures du matin, se brosse les dents, prend une douche, prépare et prend son petit-déjeuner, et consulte les nouvelles à la table à manger. Son fils Eddie se réveille, et ils ont une brève conversation avant de vaquer à leurs occupations.
Le comportement des agents change en fonction de leurs interactions avec les autres agents. L’architecture des agents contrôle le comportement de chaque agent, leur permettant de percevoir leur environnement et de stocker les perceptions dans le flux de mémoire. Lorsqu’ils doivent effectuer une action, ils récupèrent des informations du flux de mémoire et planifient leur prochaine action en fonction de ces informations. Les souvenirs stockés sont également utilisés pour modifier le comportement des agents, leur permettant de réfléchir aux souvenirs passés et d’adapter leurs interactions avec l’environnement et les autres agents.
Applications concrètes
Outre les jeux et les PNJ, les agents génératifs ont des applications concrètes. Par exemple, si vous vous préparez à un entretien avec une personne ou une personnalité difficile, vous pouvez utiliser des agents d’IA pour simuler son comportement et interagir avec elle. Cela peut vous aider à vous préparer à l’entretien ou à d’autres situations sociales.
Démonstration en ligne
Bien que la démonstration en ligne ne soit pas en temps réel et présente une relecture précalculée d’une simulation qui s’est déjà produite, vous pouvez voir les interactions et les différentes activités des agents. Vous pouvez sélectionner l’un des 25 agents différents et voir ce que l’agent fait à un moment donné. Ce travail fascinant a le potentiel de changer l’industrie du jeu vidéo et la façon dont nous interagissons avec les différents agents d’IA, ouvrant ainsi un tout nouveau monde de possibilités.
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En conclusion, les agents génératifs représentent une avancée significative dans le monde de l’IA, offrant un aperçu d’un avenir où un comportement humain crédible est simulé et interactif. Cette technologie promet de révolutionner le jeu vidéo et d’autres applications, offrant des possibilités infinies d’expériences et d’interactions basées sur l’IA.
Document de recherche
https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf