Bayangkan sebuah dunia di mana agen perangkat lunak komputasi mensimulasikan perilaku manusia yang meyakinkan, dunia di mana seniman dan penulis AI melukis dan menulis, di mana agen-agen AI ini membentuk opini dan memulai percakapan, dan di mana ingatan disintesis menjadi refleksi tingkat tinggi untuk merencanakan perilaku. Inilah dunia agen generatif. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi makalah inovatif yang memperkenalkan agen generatif dan implikasinya pada masa depan industri game dan aplikasi lainnya.
Tinjauan Makalah
Sebuah makalah baru yang menarik dari Stanford dan Google berjudul “Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior” memperkenalkan agen generatif, agen perangkat lunak komputasi yang mensimulasikan perilaku manusia yang meyakinkan. Para peneliti menciptakan dunia simulasi di mana mereka menempatkan 25 agen generatif, masing-masing dengan kepribadiannya sendiri.
Agen-agen ini bangun tidur, memasak sarapan, pergi bekerja, dan membentuk opini seperti manusia. Hal yang menarik adalah agen-agen ini mengingat dan merefleksikan hari-hari sebelumnya saat mereka merencanakan hari-hari berikutnya, menggunakan ingatan interaksi yang pernah mereka lakukan. Semua agen ini digerakkan oleh model bahasa besar, dan arsitekturnya memperluas model bahasa besar tersebut untuk menyimpan catatan kompleks pengalaman agen menggunakan bahasa alami.
Agen-agen ini menghasilkan perilaku sosial individu dan emergent yang meyakinkan, seperti manusia. Karya ini memiliki implikasi signifikan bagi industri game, karena memungkinkan karakter non-pemain (NPC) dalam video game memiliki karakter dan kepribadian mereka sendiri, berinteraksi dengan pemain secara lebih alami.
Lingkungan Simulasi: Smartville
Para penulis mensimulasikan dunia sandbox kecil bernama Smartville, yang terinspirasi oleh game populer “The Sims.” Smartville terdiri dari ruang hidup bersama, rumah, kafe, bar, toko, taman, perguruan tinggi, toko kelontong, dan apotek. Idenya adalah untuk mengeksplorasi bagaimana perilaku sosial dapat muncul di antara agen-agen AI.
Tiga komponen utama disertakan dalam arsitektur agen:
- Memory Stream: Mencatat pengalaman agen.
- Refleksi: Mensintesis ingatan menjadi inferensi tingkat tinggi.
- Perencanaan: Menerjemahkan kesimpulan menjadi rencana tindakan.
Refleksi dan rencana ini memengaruhi perilaku agen di masa depan, memungkinkan mereka mengambil tindakan secara mandiri.
Menciptakan Acara dan Interaksi Dalam Game
Agen generatif dapat menyederhanakan proses pembuatan acara dan interaksi dalam game. Misalnya, alih-alih membuat skrip perilaku beberapa karakter secara manual untuk pesta Hari Valentine, cukup memberi tahu satu agen bahwa dia ingin mengadakan pesta. Agen-agen ini dapat berinteraksi satu sama lain secara mandiri, dan lingkungan berhasil menyebarkan berita tentang pesta dan muncul. Seorang agen bahkan mengajak agen lain berkencan ke pesta tersebut, semuanya dari satu saran awal yang dibuat pengguna.
Kepribadian dan Interaksi Agen
Para penulis membuat deskripsi bahasa alami satu paragraf tentang identitas setiap agen, termasuk pekerjaan dan hubungan mereka dengan agen lain. Deskripsi ini berfungsi sebagai ingatan awal bagi agen. Misalnya, John Lin digambarkan sebagai penjaga toko apotek dengan deskripsi berikut:
“John Lin adalah penjaga toko apotek di The Vito Market and Pharmacy yang senang membantu orang. Dia selalu mencari cara untuk membuat proses mendapatkan obat lebih mudah bagi pelanggannya.”
Semua interaksi agen-agen ini dengan dunia mereka dan di antara mereka sendiri adalah melalui bahasa alami. Pada setiap stempel waktu, agen mengeluarkan pernyataan bahasa alami yang menggambarkan tindakan mereka saat ini, yang diterjemahkan ke dalam gerakan saat ini dan ditampilkan pada antarmuka sandbox sebagai serangkaian emoji.
Mengontrol dan Memanipulasi Agen
Meskipun agen-agen AI ini independen dan interaksi mereka terjadi secara organik, pengguna juga memiliki kendali. Ada dua cara pengguna dapat berinteraksi dengan game:
- Berkomunikasi dengan agen melalui percakapan.
- Memberikan arahan kepada agen dalam bentuk suara hati, yang mengontrol perilaku agen.
Misalnya, ketika diberitahu oleh pengguna sebagai suara hati John, “Kamu akan mencalonkan diri melawan Sam dalam pemilihan mendatang,” John memutuskan untuk mencalonkan diri dan berbagi pencalonannya dengan istri dan putranya. Ini menunjukkan bagaimana pengguna dapat mengontrol dan memanipulasi lingkungan dan perilaku agen-agen ini.
Sehari dalam Kehidupan Agen
Hari seorang agen dimulai dengan deskripsi satu paragraf, dan perilaku mereka berkembang saat mereka berinteraksi satu sama lain dan dunia. Misalnya, Jonathan bangun sekitar pukul 7 pagi, menyikat gigi, mandi, menyiapkan dan makan sarapan, dan memeriksa berita di meja makan. Putranya Eddie bangun, dan mereka melakukan percakapan singkat sebelum menjalani hari mereka.
Perilaku agen berubah berdasarkan interaksi mereka dengan agen lain. Arsitektur agen mengontrol perilaku setiap agen, memungkinkan mereka memahami lingkungan mereka dan menyimpan persepsi dalam memory stream. Ketika mereka perlu melakukan suatu tindakan, mereka mengambil informasi dari memory stream dan merencanakan tindakan mereka selanjutnya berdasarkan informasi tersebut. Ingatan yang tersimpan juga digunakan untuk mengubah perilaku agen, memungkinkan mereka merefleksikan ingatan masa lalu dan menyesuaikan interaksi mereka dengan lingkungan dan agen lain.
Aplikasi Dunia Nyata
Selain game dan NPC, agen generatif memiliki aplikasi dunia nyata. Misalnya, jika Anda sedang mempersiapkan wawancara dengan orang atau kepribadian yang sulit, Anda dapat menggunakan agen AI untuk mensimulasikan perilaku mereka dan berinteraksi dengan mereka. Ini dapat membantu Anda mempersiapkan wawancara atau situasi sosial lainnya.
Demo Online
Meskipun demo online tidak real-time dan menyajikan replay pra-komputasi dari simulasi yang telah terjadi sebelumnya, Anda dapat melihat interaksi dan aktivitas agen yang berbeda. Anda dapat memilih salah satu dari 25 agen yang berbeda dan melihat apa yang agen tersebut lakukan pada waktu tertentu. Karya yang menarik ini berpotensi mengubah industri game dan cara kita berinteraksi dengan agen-agen AI yang berbeda, membuka dunia kemungkinan baru.
https://reverie.herokuapp.com/arXiv_Demo/
Kesimpulannya, agen generatif mewakili kemajuan signifikan dalam dunia AI, menawarkan pandangan sekilas ke masa depan di mana perilaku manusia yang meyakinkan disimulasikan dan interaktif. Teknologi ini menjanjikan untuk merevolusi game dan aplikasi lainnya, memberikan peluang tak terbatas untuk pengalaman dan interaksi yang didorong oleh AI.
Makalah Penelitian
https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf