O mundo 'real': agentes de IA planejam festas e convidam uns aos outros para sair em uma cidade virtual de 16 bits

“Esta é a história real de 25 personagens de videogame escolhidos para viver em uma cidade e ter suas vidas gravadas… para descobrir o que acontece quando os computadores deixam de ser educados… e comece a cair na real. "

Pesquisadores do Google e de Stanford criaram recentemente uma nova espécie de reality show – com agentes de IA em vez de pessoas.

Usando o chatbot viral da OpenAI, ChatGPT, e algum código personalizado, eles geraram 25 personagens de IA com histórias, personalidades, memórias e motivações. Em seguida, os pesquisadores colocaram esses personagens em uma cidade de videogame de 16 bits - e os deixaram seguir com suas vidas. E daí parece acontece quando os computadores começam a ficar reais?

“Agentes geradores acordam, preparam o café da manhã e vão para o trabalho”, escreveram os pesquisadores em um papel pré-impresso postado no arXiv descrevendo o projeto. “Os artistas pintam, enquanto os autores escrevem; eles formam opiniões, notam uns aos outros e iniciam conversas; eles se lembram e refletem sobre os dias passados ​​enquanto planejam o dia seguinte.

Não é exatamente uma televisão fascinante, mas surpreendentemente realista para o que se resume a um enorme algoritmo de aprendizado de máquina... falando sozinho.

A cidade da IA, Smallville, é apenas o desenvolvimento mais recente em um momento fascinante para a IA. Enquanto a versão básica do ChatGPT aceita interações uma de cada vez—escreva um prompt, obtenha uma resposta—uma série de projetos secundários estão combinando o ChatGPT com outros programas para concluir automaticamente uma cascata de tarefas. Isso pode incluir fazer uma lista de tarefas e marcar os itens da lista um por um, pesquisar informações no Google e resumir os resultados, escrever e depurar código, até mesmo criticando e corrigindo a própria saída do ChatGPT.

São esses tipos de interações em cascata que fazem Smallville funcionar também. Os pesquisadores criaram uma série de algoritmos complementares que, juntos, potencializam agentes simples de IA que podem armazenar memórias e depois refletir, planejar e agir com base nessas memórias.

O primeiro passo é criar um personagem. Para fazer isso, os pesquisadores escrevem uma memória fundamental na forma de um prompt detalhado que descreve a personalidade, as motivações e a situação do personagem. Aqui está um exemplo abreviado do jornal: “John Lin é um lojista de farmácia no Willow Market and Pharmacy que adora ajudar as pessoas. Ele está sempre procurando maneiras de facilitar o processo de obtenção de medicamentos para seus clientes; John Lin está morando com sua esposa, Mei Lin, que é professora universitária, e seu filho, Eddy Lin, que estuda teoria musical.”

Mas a caracterização não é suficiente. Cada personagem também precisa de uma memória. Assim, a equipe criou um banco de dados chamado “fluxo de memória” que registra as experiências de um agente em linguagem cotidiana.

Ao acessar o fluxo de memória, um agente exibe as memórias mais recentes, importantes e relevantes. Eventos da mais alta “importância” são registrados como memórias separadas que os pesquisadores chamam de “reflexões”. Por fim, o agente cria planos usando um conjunto de prompts cada vez mais detalhados que dividem o dia em incrementos de tempo cada vez menores - cada plano de alto nível é dividido em etapas menores. Esses planos também são adicionados ao fluxo de memória para recuperação.

À medida que o agente passa o dia – traduzindo prompts de texto em ações e conversas com outros personagens do jogo – ele acessa seu fluxo de memória de experiências, reflexões e planos para informar cada ação e conversa. Enquanto isso, novas experiências alimentam o fluxo. O processo é bastante simples, mas quando combinado com os grandes modelos de linguagem do OpenAI por meio da interface ChatGPT, a saída é surpreendentemente complexa, até mesmo emergente.

Em um teste, a equipe instigou uma personagem, Isabella, a planejar uma festa de Dia dos Namorados e outra, Maria, a se apaixonar por um terceiro, Klaus. Isabella passou a convidar amigos e clientes para a festa, decorar o café e recrutar Maria, sua amiga, para ajudar. Maria comenta a festa com Klaus e o convida para ir com ela. Cinco agentes comparecem à festa - mas igualmente humanos - vários fogem ou simplesmente não aparecem.

Além das sementes iniciais - o plano da festa e a paixão - o resto surgiu por conta própria. “Os comportamentos sociais de espalhar a palavra, decorar, convidar uns aos outros, chegar à festa e interagir uns com os outros na festa foram iniciados pelo agente arquitetura”, escreveram os autores.

É notável que isso possa ser feito, na maior parte, simplesmente dividindo o ChatGPT em várias partes funcionais e personalidades e reproduzindo-as umas com as outras.

Os videogames são a aplicação mais óbvia desse tipo de interação crível e aberta, especialmente quando combinados com avatares de alta fidelidade. Personagens não-jogadores podem evoluir de interações com script para conversas com personalidades convincentes.

Os pesquisadores alertam que as pessoas podem ser tentadas a formar relacionamentos com personagens realistas—uma tendência que já está aqui- e os designers devem ter o cuidado de adicionar proteções de conteúdo e sempre negar quando um personagem é um agente. Outros riscos incluem aqueles aplicáveis ​​à IA generativa em geral, como a disseminação de desinformação e o excesso de confiança em agentes.

Essa abordagem pode não ser prático o suficiente para trabalhar em videogames convencionais ainda, mas sugere que esse futuro provavelmente chegará em breve.

O mesmo se aplica à tendência maior dos agentes. As implementações atuais ainda são limitadas, apesar do hype. Mas conectando vários algoritmos—completo com plugins e acesso à internet— pode permitir a criação de agentes capazes, semelhantes a assistentes, que podem executar tarefas de várias etapas em um prompt. A longo prazo, essa IA automatizada pode ser bastante útil, mas também representa o risco de algoritmos desalinhados causarem problemas imprevistos em escala.

Por enquanto, o que é mais óbvio é como a dança entre IA generativa e uma comunidade de desenvolvedores e pesquisadores continua a revelar novas direções e recursos surpreendentes – um ciclo de feedback que ainda não mostra sinais de desaceleração.

Crédito da imagem: “Agentes Geradores: Simulacros Interativos do Comportamento Humano,” Joon Sung Park, Joseph C. O'Brien, Carrie J. Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang, Michael S. Bernstein

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• Fonte: https://singularityhub.com/2023/04/16/the-real-world-ai-agents-plan-parties-and-ask-each-other-out-on-dates-in-16-bit-virtual-town/