ИИ берется за «Red Dead Redemption II»: Прорывное исследование

В последние дни и без того напряженное сообщество ИИ было потрясено исследователями из Китая и Сингапура, которые поставили новейший искусственный интеллект против сложной видеоигры Red Dead Redemption II (RDR2). Исследование, озаглавленное «К общему компьютерному управлению: интеграция GPT-4V от OpenAI с мультимодальным агентом CRADLE для Red Dead Redemption II как пример исследования», изучает «алгоритмы выбора моделей» для исследования многопользовательской игры в видеоигре Red Dead Redemption II.

Понимание общего компьютерного управления

Общее компьютерное управление (GCC) прокладывает путь к формированию Общего искусственного интеллекта (AGI), где системы ИИ доказывают свою способность быстро выполнять задачи с такой же компетентностью и пониманием, как и человеческие пользователи. С системами ввода данных, включающими визуальные и аудиальные данные, ИИ играет более компьютерно-компетентную роль. Кроме того, этот метод дает ИИ средство действовать решительно в динамических ситуациях, то есть он тестирует воспроизводимость ИИ в процессе обучения, правильно распознавая и реагируя на различную информацию без предварительных знаний об окружающей среде, в которой он работает.

RDR2, известная как GM и славящаяся своей богатой атмосферой и неожиданными событиями, является нашей лучшей отправной точкой для данного исследования. Игра представляет собой симулированную систему управления персоналом со сложной системой управления и элементами пользовательского интерфейса, ranging от интерактивных диалогов до специальных внутриигровых подсказок или руководств, экономящих время и улучшающих пользовательский опыт, что делает оценку ИИ достоверной.

Поведение и прогресс в играх с ИИ

Суть этого исследования заключается в фреймворке CRADLE, который представляет собой прототип системы ИИ, разработанный таким образом, чтобы не только обеспечивать игровой процесс, но и впоследствии обрабатывать различные типы программного обеспечения. CRADLE стремится познакомить ИИ с рандомизированным игровым процессом через достижение целей; это основано на паттернах человеческого обучения без знания внутренних состояний или API.

Тем не менее, я не ожидал, что разработка пройдет гладко. В некоторых задачах, требующих быстрой зрительно-пространственной обработки и принятия решений в реальном времени, ИИ сталкивался с трудностями, такими как сложные боевые миссии и внутренние карты, состоящие из тесных взаимосвязанных коридоров. Эти проблемы сделали очевидной границу между ментальной моделью системы ИИ и игровым движком, что требовало высокой точности в обработке двойных задач, таких как сходство человеческого зрения и понимание игровых объектов.

Будущие вызовы и последствия

Хотя все упомянутые проблемы были полностью синхронизированы с игровым процессом, CRADLE все же смог завершить сюжетную часть, и поэтому его следует считать высоким достижением в играх с ИИ. Результаты исследования не только подчеркивают способность ИИ реализовывать эти интенсивные симуляции задач, но и указывают на аспекты, которые все еще можно развивать, особенно в области развития хорошего пространственного распознавания и визуального спектра.

ИИ неустанен, и по мере его развития его применение открывает новые горизонты, где игры являются первоначальной предметом спора среди других, более глубоких проблем. Системы ИИ, способные понимать и реагировать на системы в сложных платформах, становятся инструментами прогресса в таких областях, как робототехника и системы стратегического управления в реальном времени. Нижеизложенное исследование несомненно будет принято за основу для дальнейших исследований, чтобы улучшить функции ИИ и преодолеть ограничения применения Общего компьютерного управления. Изучение и попытка решить существующие ограничения и сделать системы ИИ более разумными, отзывчивыми и умными поможет создать ресурс ИИ, который можно использовать в широких приложениях.