Представьте себе мир, где вычислительные программные агенты имитируют правдоподобное человеческое поведение, мир, где ИИ-художники рисуют, а авторы пишут, где эти ИИ-агенты формируют мнения и инициируют разговоры, и где воспоминания синтезируются в рефлексии более высокого уровня для планирования поведения. Это мир генеративных агентов. В этой статье мы рассмотрим новаторскую работу, представляющую генеративных агентов, и их влияние на будущее игр и другие приложения.
Обзор статьи
В новой увлекательной статье Стэнфордского университета и Google под названием «Генеративные агенты: интерактивные симулякры человеческого поведения» представлены генеративные агенты — вычислительные программные агенты, которые имитируют правдоподобное человеческое поведение. Исследователи создали смоделированный мир, в котором разместили 25 генеративных агентов, каждый со своей индивидуальностью.
Эти агенты просыпаются, готовят завтрак, идут на работу и формируют мнения, как люди. Самое интересное, что эти агенты помнят и размышляют о прошлых днях, планируя свои следующие дни, используя воспоминания о взаимодействиях, которые у них были. Все эти агенты управляются большой языковой моделью, и архитектура расширяет эту большую языковую модель для хранения сложных записей об опыте агентов с использованием естественного языка.
Агенты демонстрируют правдоподобное индивидуальное и возникающее социальное поведение, как и люди. Эта работа имеет большое значение для игровой индустрии, поскольку позволяет неигровым персонажам (NPC) в видеоиграх иметь свой характер и индивидуальность, взаимодействуя с игроками более естественно.
Среда моделирования: Смартвилль
Авторы смоделировали небольшой мир-песочницу под названием Смартвилль, вдохновленный популярной игрой «The Sims». Смартвилль состоит из жилых помещений, домов, кафе, баров, магазинов, парков, колледжей, продуктовых магазинов и аптек. Идея заключалась в том, чтобы изучить, как социальное поведение может возникать среди ИИ-агентов.
В архитектуру агентов были включены три основных компонента:
- Поток памяти: записывает опыт агентов.
- Рефлексия: синтезирует воспоминания в выводы более высокого уровня.
- Планирование: преобразует выводы в планы действий.
Эти размышления и планы влияют на будущее поведение агентов, позволяя им действовать независимо.
Создание внутриигровых событий и взаимодействий
Генеративные агенты могут упростить процесс создания внутриигровых событий и взаимодействий. Например, вместо ручного написания сценариев поведения нескольких персонажей для вечеринки в честь Дня святого Валентина достаточно сказать одному агенту, что она хочет устроить вечеринку. Эти агенты могут независимо взаимодействовать друг с другом, и им удалось распространить информацию о вечеринке и появиться на ней. Один агент даже приглашает другого агента на свидание на вечеринку, и все это из одного предложения, сгенерированного пользователем.
Личности и взаимодействия агентов
Авторы создали описание личности каждого агента на естественном языке в одном абзаце, включая их род занятий и отношения с другими агентами. Эти описания служат отправными воспоминаниями для агента. Например, Джон Лин описывается как владелец аптеки следующим образом:
«Джон Лин — владелец аптеки в The Vito Market and Pharmacy, который любит помогать людям. Он всегда ищет способы облегчить процесс получения лекарств для своих клиентов».
Все взаимодействия этих агентов с их миром и между собой происходят через естественный язык. В каждой временной метке агенты выдают утверждение на естественном языке, описывающее их текущее действие, которое преобразуется в текущие движения и отображается в интерфейсе песочницы в виде набора смайликов.
Контроль и манипулирование агентами
Хотя эти ИИ-агенты независимы и их взаимодействие происходит органично, пользователи также имеют некоторый контроль. Есть два способа взаимодействия пользователей с игрой:
- Общаться с агентом посредством разговора.
- Отдавать агенту директивы в форме внутреннего голоса, который контролирует поведение агента.
Например, когда пользователь говорит Джону в качестве его внутреннего голоса: «Ты собираешься баллотироваться против Сэма на предстоящих выборах», Джон решает баллотироваться и делится своей кандидатурой со своей женой и сыном. Это демонстрирует, как пользователи могут контролировать и манипулировать окружающей средой и поведением этих агентов.
Один день из жизни агента
День агента начинается с описания в одном абзаце, и его поведение развивается по мере того, как он взаимодействует друг с другом и с миром. Например, Джонатан просыпается около 7 утра, чистит зубы, принимает душ, готовит и ест завтрак и проверяет новости за обеденным столом. Его сын Эдди просыпается, и они кратко беседуют перед тем, как заняться своими делами.
Поведение агентов меняется в зависимости от их взаимодействия с другими агентами. Архитектура агентов контролирует поведение каждого агента, позволяя им воспринимать свою среду и сохранять восприятие в потоке памяти. Когда им нужно выполнить действие, они извлекают информацию из потока памяти и планируют свое следующее действие на основе этой информации. Сохраненные воспоминания также используются для изменения поведения агентов, позволяя им размышлять о прошлых воспоминаниях и корректировать свои взаимодействия с окружающей средой и другими агентами.
Реальные приложения
Помимо игр и NPC, генеративные агенты имеют реальные приложения. Например, если вы готовитесь к собеседованию с трудным человеком или личностью, вы можете использовать ИИ-агентов для имитации их поведения и взаимодействия с ними. Это может помочь вам подготовиться к собеседованию или другим социальным ситуациям.
Онлайн-демо
Хотя онлайн-демо не работает в режиме реального времени и представляет собой предварительно вычисленное повторное воспроизведение симуляции, которая произошла раньше, вы можете увидеть взаимодействия и различные действия агентов. Вы можете выбрать одного из 25 различных агентов и посмотреть, что агент делает в любой момент времени. Эта увлекательная работа может изменить игровую индустрию и то, как мы взаимодействуем с различными ИИ-агентами, открывая совершенно новый мир возможностей.
https://reverie.herokuapp.com/arXiv_Demo/
В заключение, генеративные агенты представляют собой значительный прогресс в мире ИИ, предлагая заглянуть в будущее, где правдоподобное человеческое поведение моделируется и является интерактивным. Эта технология обещает произвести революцию в играх и других приложениях, предоставляя бесконечные возможности для опыта и взаимодействия, управляемых ИИ.
Научная статья
https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf