مايكروسوفت
التكنولوجيا التي تدعم ChatGPT لديها القدرة على القيام بأكثر من مجرد التحدث. عمل Linxi “Jim” Fan ، باحث الذكاء الاصطناعي في شركة Nvidia لصناعة الرقائق ، مع بعض الزملاء لابتكار طريقة لتعيين نموذج اللغة القوي GPT-4 – “العقول” وراء ChatGPT وعدد متزايد من التطبيقات والخدمات الأخرى – في الداخل . لعبة فيديو ممتلئة ماين كرافت.
أنشأ فريق Nvidia ، الذي ضم أنيما أناندكومار ، مديرة التعلم الآلي في الشركة والأستاذة في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ، ماين كرافت روبوت يسمى Voyager يستخدم GPT-4 لحل المشكلات داخل اللعبة. يولد نموذج اللغة أهدافًا تساعد الوكيل على استكشاف اللعبة ، والرمز الذي يحسن مهارة الروبوت في اللعبة بمرور الوقت.
لا تلعب Voyager اللعبة مثل أي شخص ، ولكن يمكنها قراءة حالة اللعبة مباشرةً ، عبر واجهة برمجة التطبيقات. قد ترى قضيب صيد في مخزونه ونهرًا قريبًا ، على سبيل المثال ، وتستخدم GPT-4 لاقتراح هدف القيام ببعض الصيد لاكتساب الخبرة. سيستخدم بعد ذلك هذا الهدف لجعل GPT-4 ينشئ الكود المطلوب لجعل الشخصية تحقق ذلك.
الجزء الأكثر حداثة في المشروع هو الكود الذي يولده GPT-4 لإضافة سلوكيات إلى Voyager. إذا لم يعمل الرمز المقترح في البداية بشكل مثالي ، فستحاول Voyager تحسينه باستخدام رسائل الخطأ ، وردود الفعل من اللعبة ، ووصف الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة GPT-4.
بمرور الوقت ، تنشئ Voyager مكتبة من الأكواد لتتعلم كيفية صنع أشياء معقدة بشكل متزايد واستكشاف المزيد من اللعبة. يوضح الرسم البياني الذي وضعه الباحثون مدى قدرته مقارنة بآخر ماين كرافت عملاء. تحصل Voyager على أكثر من ثلاثة أضعاف عدد العناصر ، وتستكشف أكثر من ضعف المسافة ، وتبني الأدوات 15 مرة أسرع من وكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين. يقول فان إن النهج قد يتحسن في المستقبل بإضافة طريقة للنظام لدمج المعلومات المرئية من اللعبة.
في حين أن روبوتات الدردشة مثل ChatGPT قد أبهرت العالم ببلاغة ومعرفة واضحة – حتى لو كانت غالبًا ما تصنع الأشياء – تُظهر Voyager الإمكانات الهائلة لنماذج اللغة لأداء إجراءات مفيدة على أجهزة الكمبيوتر. قد يؤدي استخدام نماذج اللغة بهذه الطريقة إلى أتمتة العديد من المهام المكتبية الروتينية ، مما قد يكون أحد أكبر التأثيرات الاقتصادية للتكنولوجيا.
العملية التي تستخدمها Voyager مع GPT-4 لمعرفة كيفية القيام بالأشياء ماين كرافت يمكن تكييفها مع مساعد برمجي يعمل على كيفية أتمتة المهام عبر نظام التشغيل على جهاز كمبيوتر أو هاتف. أضافت شركة OpenAI ، الشركة الناشئة التي أنشأت ChatGPT ، “مكونات إضافية” إلى الروبوت مما يسمح له بالتفاعل مع الخدمات عبر الإنترنت مثل تطبيق توصيل البقالة Instacart. مايكروسوفت التي تمتلك ماين كرافت، تقوم أيضًا بتدريب برامج الذكاء الاصطناعي لتشغيلها ، وقد أعلنت الشركة مؤخرًا عن Windows 11 Copilot ، وهي ميزة في نظام التشغيل ستستخدم التعلم الآلي وواجهات برمجة التطبيقات لأتمتة مهام معينة. قد يكون من الجيد تجربة هذا النوع من التكنولوجيا داخل لعبة كهذه ماين كرافتحيث يمكن أن تسبب الشفرة المعيبة ضررًا ضئيلًا نسبيًا.
لطالما كانت ألعاب الفيديو منصة اختبار لخوارزميات الذكاء الاصطناعي ، بالطبع. AlphaGo ، برنامج التعلم الآلي الذي أتقن لعبة اللوحة الدقيقة للغاية يذهب مرة أخرى في عام 2016 ، قطع أسنانه من خلال لعب ألعاب الفيديو أتاري البسيطة. استخدم AlphaGo تقنية تسمى التعلم المعزز ، والتي تدرب خوارزمية على ممارسة لعبة من خلال إعطائها ردود فعل إيجابية وسلبية ، على سبيل المثال من النتيجة داخل اللعبة.
يصعب على هذه الطريقة توجيه وكيل في لعبة مفتوحة مثل ماين كرافت، حيث لا توجد نقاط أو مجموعة أهداف وحيث قد لا تؤتي أفعال اللاعب ثمارها إلا بعد فترة طويلة. سواء كنت تعتقد أننا يجب أن نستعد لاحتواء التهديد الوجودي من الذكاء الاصطناعي الآن أم لا ، ماين كرافت يبدو وكأنه ملعب ممتاز للتكنولوجيا.
ظهرت هذه القصة في الأصل wired.com.
