Den "riktiga" världen: AI-agenter planerar fester och frågar ut varandra på dejter i 16-bitars virtuell stad

"Detta är den sanna historien om 25 tv-spelkaraktärer som valts ut för att bo i en stad och få sina liv inspelade ... för att ta reda på vad som händer när datorer slutar vara artiga ... och börja bli verklig. "

Forskare vid Google och Stanford skapade nyligen en ny slags dokusåpa – med AI-agenter istället för människor.

Med hjälp av OpenAIs virala chatbot ChatGPT och lite anpassad kod genererade de 25 AI-karaktärer med bakhistorier, personligheter, minnen och motivationer. Sedan släppte forskarna dessa karaktärer till en 16-bitars videospelsstad – och lät dem fortsätta med sina liv. Än sen då gör händer när datorer börjar bli verkliga?

"Generativa agenter vaknar, lagar frukost och går till jobbet," skrev forskarna i en förtryckspapper publiceras på arXiv som beskriver projektet. ”Konstnärer målar, medan författare skriver; de bildar åsikter och lägger märke till varandra och inleder samtal; de minns och reflekterar över dagar som gått när de planerar nästa dag.”

Inte precis fängslande tv, men förvånansvärt verklighetstrogen för vad som kokar ner till en enorm maskininlärningsalgoritm ... pratar med sig själv.

AI-staden, Smallville, är bara den senaste utvecklingen i ett fascinerande ögonblick för AI. Medan den grundläggande versionen av ChatGPT tar interaktioner en i taget - skriv en uppmaning, få ett svar -ett antal utlöpare projekt kombinerar ChatGPT med andra program för att automatiskt slutföra en kaskad av uppgifter. Dessa kan inkludera att göra en att göra-lista och bocka av objekt på listan en efter en, googla information och sammanfatta resultaten, skriva och felsöka kod, till och med kritisera och korrigera ChatGPTs egen utdata.

Det är den här typen av kaskadinteraktioner som gör att Smallville också fungerar. Forskarna har skapat en serie medföljande algoritmer som tillsammans driver enkla AI-agenter som kan lagra minnen och sedan reflektera, planera och agera utifrån dessa minnen.

Det första steget är att skapa en karaktär. För att göra detta skriver forskarna ett grundläggande minne i form av en detaljerad prompt som beskriver karaktärens personlighet, motivation och situation. Här är ett förkortat exempel från tidningen: "John Lin är en apotekshandlare på Willow Market and Pharmacy som älskar att hjälpa människor. Han letar alltid efter sätt att göra processen att få medicin lättare för sina kunder; John Lin bor tillsammans med sin fru, Mei Lin, som är universitetsprofessor, och sonen Eddy Lin, som studerar musikteori.”

Men karakterisering räcker inte. Varje karaktär behöver också ett minne. Så teamet skapade en databas som kallas "minnesströmmen" som loggar en agents upplevelser på vardagligt språk.

När en agent får åtkomst till minnesströmmen kommer de senaste, viktiga och relevanta minnena fram. Händelser av högsta "viktighet" registreras som separata minnen som forskarna kallar "reflektioner". Slutligen skapar agenten planer med hjälp av ett bo med allt mer detaljerade uppmaningar som delar upp dagen i mindre och mindre tidssteg – varje plan på hög nivå bryts alltså upp i mindre steg. Dessa planer läggs också till minnesströmmen för hämtning.

När agenten går igenom sin dag – översätter textuppmaningar till handlingar och konversationer med andra karaktärer i spelet – utnyttjar den sin minnesström av upplevelser, reflektioner och planer för att informera varje handling och konversation. Under tiden matas nya upplevelser tillbaka i strömmen. Processen är ganska enkel, men i kombination med OpenAI:s stora språkmodeller via ChatGPT-gränssnittet är resultatet förvånansvärt komplext, till och med framväxande.

I ett test fick teamet en karaktär, Isabella, att planera en alla hjärtans dag-fest och en annan, Maria, att bli kär i en tredje, Klaus. Isabella fortsatte med att bjuda in vänner och kunder till festen, dekorera kaféet och rekrytera Maria, hennes vän, för att hjälpa till. Maria nämner festen för Klaus och bjuder in honom att följa med henne. Fem agenter deltar på festen – men lika mänskliga – flera flagnar eller misslyckas helt enkelt att dyka upp.

Bortom de inledande fröerna – partiplanen och förälskelsen – dök resten upp av sig självt. "De sociala beteenden med att sprida ordet, dekorera, fråga ut varandra, komma till festen och interagera med varandra på festen, initierades av agentarkitekturen", skrev författarna.

Det är anmärkningsvärt att detta kan åstadkommas, för det mesta, genom att helt enkelt dela upp ChatGPT i ett antal funktionella delar och personligheter och spela upp dem från varandra.

Videospel är den mest uppenbara tillämpningen av denna typ av trovärdig, öppen interaktion, särskilt i kombination med högtrogna avatarer. Icke-spelare karaktärer kan utvecklas från manus interaktioner till samtal med övertygande personligheter.

Forskarna varnar för att människor kan frestas att bilda relationer med realistiska karaktärer -en trend som redan är här— och designers bör se till att lägga till skyddsräcken för innehåll och alltid avsäga sig när en karaktär är en agent. Andra risker inkluderar de som är tillämpliga på generativ AI i stort, såsom spridning av desinformation och övertilltro till agenter.

Detta tillvägagångssätt kanske inte är tillräckligt praktiskt att arbeta i vanliga videospel ännu, men det tyder på att en sådan framtid sannolikt kommer snart.

Detsamma gäller den större trenden inom agenter. Nuvarande implementeringar är fortfarande begränsade, trots hypen. Men att koppla ihop flera algoritmer—komplett med plugins och internetuppkoppling— kan tillåta skapandet av kapabla, assistentliknande agenter som kan utföra flerstegsuppgifter på en prompt. På längre sikt kan sådan automatiserad AI vara ganska användbar, men också innebära risken för felaktiga algoritmer som orsakar oväntade problem i stor skala.

För nu är det mest uppenbara hur dansen mellan generativ AI och en gemenskap av utvecklare och forskare fortsätter att dyka upp överraskande nya riktningar och möjligheter – en återkopplingsslinga som inte visar några tecken på att avta ännu.

Bildkredit: "Generativa agenter: Interactive Simulacra of Human Behavior," Joon Sung Park, Joseph C. O'Brien, Carrie J. Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang, Michael S. Bernstein

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
• Källa: 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/