Imagine um mundo onde agentes de software computacionais simulam comportamentos humanos credíveis, um mundo onde artistas de IA pintam e autores escrevem, onde estes agentes de IA formam opiniões e iniciam conversas, e onde as memórias são sintetizadas em reflexões de nível superior para planear o comportamento. Este é o mundo dos agentes generativos. Neste artigo, vamos explorar o artigo inovador que apresenta os agentes generativos e as suas implicações no futuro dos jogos e outras aplicações.
Visão Geral do Artigo
Um novo e fascinante artigo de Stanford e da Google intitulado “Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior” apresenta os agentes generativos, agentes de software computacionais que simulam comportamentos humanos credíveis. Os investigadores criaram um mundo simulado no qual colocaram 25 agentes generativos, cada um com a sua própria personalidade.
Estes agentes acordam, preparam o pequeno-almoço, vão trabalhar e formam opiniões tal como os humanos. A parte fascinante é que estes agentes recordam e refletem sobre os dias passados enquanto planeiam os seus dias seguintes, utilizando memórias de interações que tiveram. Todos estes agentes são controlados por um modelo de linguagem grande, e a arquitetura estende esse modelo de linguagem grande para armazenar registos complexos das experiências dos agentes usando linguagem natural.
Os agentes produzem comportamentos sociais individuais e emergentes credíveis, tal como os humanos. Este trabalho tem implicações significativas para a indústria dos jogos, uma vez que permite que personagens não jogáveis (NPCs) em videojogos tenham o seu próprio caráter e personalidade, interagindo com os jogadores de forma mais natural.
Ambiente de Simulação: Smartville
Os autores simularam um pequeno mundo sandbox chamado Smartville, inspirado no popular jogo “The Sims”. Smartville consiste em espaços de coabitação, casas, cafés, bares, lojas, parques, universidades, supermercados e farmácias. A ideia era explorar como os comportamentos sociais poderiam surgir entre agentes de IA.
Três componentes principais foram incluídos na arquitetura dos agentes:
- Fluxo de Memória: Regista as experiências dos agentes.
- Reflexão: Sintetiza memórias em inferências de nível superior.
- Planeamento: Traduz conclusões em planos de ação.
Estas reflexões e planos influenciam o comportamento futuro dos agentes, permitindo-lhes tomar decisões de forma independente.
Criar Eventos e Interações no Jogo
Os agentes generativos podem simplificar o processo de criação de eventos e interações no jogo. Por exemplo, em vez de criar manualmente scripts para o comportamento de várias personagens para uma festa de Dia dos Namorados, é suficiente dizer a um agente que ele quer dar uma festa. Estes agentes podem interagir de forma independente uns com os outros, e o ambiente conseguiu espalhar a notícia sobre a festa e comparecer. Um agente até convida outro agente para um encontro na festa, tudo a partir de uma única sugestão inicial gerada pelo utilizador.
Personalidades e Interações dos Agentes
Os autores criaram uma descrição de um parágrafo em linguagem natural da identidade de cada agente, incluindo a sua profissão e relação com outros agentes. Estas descrições servem como memórias iniciais para o agente. Por exemplo, John Lin é descrito como um farmacêutico com a seguinte descrição:
“John Lin é um farmacêutico na The Vito Market and Pharmacy que adora ajudar as pessoas. Está sempre à procura de formas de tornar o processo de obtenção de medicação mais fácil para os seus clientes.”
Todas as interações destes agentes com o seu mundo e entre si são através de linguagem natural. Em cada marca de tempo, os agentes emitem uma declaração em linguagem natural descrevendo a sua ação atual, que é traduzida em movimentos atuais e apresentada na interface sandbox como um conjunto de emojis.
Controlar e Manipular Agentes
Embora estes agentes de IA sejam independentes e as suas interações aconteçam organicamente, os utilizadores também têm algum controlo. Existem duas formas de os utilizadores interagirem com o jogo:
- Comunicar com o agente através de conversa.
- Emitir diretivas para o agente sob a forma de uma voz interior, que controla o comportamento do agente.
Por exemplo, quando um utilizador diz como voz interior de John: “Vais concorrer contra o Sam nas próximas eleições”, John decide concorrer e partilha a sua candidatura com a sua esposa e filho. Isto demonstra como os utilizadores podem controlar e manipular o ambiente e o comportamento destes agentes.
Um Dia na Vida de um Agente
O dia de um agente começa com uma descrição de um único parágrafo, e o seu comportamento evolui à medida que interagem uns com os outros e com o mundo. Por exemplo, Jonathan acorda por volta das 7 da manhã, lava os dentes, toma um duche, prepara e toma o pequeno-almoço e verifica as notícias à mesa de jantar. O seu filho Eddie acorda e têm uma breve conversa antes de começarem o seu dia.
O comportamento dos agentes muda com base nas suas interações com outros agentes. A arquitetura dos agentes controla o comportamento de cada agente, permitindo-lhes perceber o seu ambiente e armazenar perceções no fluxo de memória. Quando precisam de realizar uma ação, recuperam informações do fluxo de memória e planeiam a sua próxima ação com base nessa informação. As memórias armazenadas também são usadas para alterar o comportamento dos agentes, permitindo-lhes refletir sobre memórias passadas e ajustar as suas interações com o ambiente e outros agentes.
Aplicações no Mundo Real
Para além de jogos e NPCs, os agentes generativos têm aplicações no mundo real. Por exemplo, se estiver a preparar-se para uma entrevista com uma pessoa ou personalidade difícil, pode usar agentes de IA para simular o seu comportamento e interagir com eles. Isto pode ajudá-lo a preparar-se para a entrevista ou outras situações sociais.
Demonstração Online
Embora a demonstração online não seja em tempo real e apresente uma reprodução pré-computada de uma simulação que já aconteceu, pode ver as interações e as diferentes atividades dos agentes. Pode selecionar um dos 25 agentes diferentes e ver o que o agente está a fazer num determinado momento. Este trabalho fascinante tem o potencial de mudar a indústria dos jogos e a forma como interagimos com diferentes agentes de IA, abrindo um mundo totalmente novo de possibilidades.
https://reverie.herokuapp.com/arXiv_Demo/
Em conclusão, os agentes generativos representam um avanço significativo no mundo da IA, oferecendo um vislumbre de um futuro onde o comportamento humano credível é simulado e interativo. Esta tecnologia promete revolucionar os jogos e outras aplicações, proporcionando infinitas oportunidades para experiências e interações impulsionadas pela IA.
Artigo de Investigação
https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf