.jpg)
Sanal bir kasabayı yapay zekalarla doldurup onları serbest bırakırsanız ne olur? Görünüşe göre dişlerini fırçalıyorlar ve birbirlerine karşı çok iyiler! Ancak bu heyecan verici olmayan sonuç, bunu yapan araştırmacılar için iyi bir haber, çünkü onlar “insan davranışının inandırıcı simülakrları” üretmek istediler ve tam da bunu başardılar.
Deneyi anlatan makale, Stanford ve Google araştırmacıları tarafından, herhangi bir yerde hakem tarafından incelenmedi veya yayınlanmak üzere kabul edilmedi, ancak yine de ilginç bir okuma sağlıyor. Buradaki fikir, makine öğrenimi modellerindeki en son gelişmeleri, durumlarını dikkate alan ve yanıt olarak gerçekçi bir eylem çıkaran “üretken aracılar” üretmek için uygulayıp uygulayamayacaklarını görmekti.
Ve sahip oldukları şey bu kadar. Ancak yansıma, konuşma ve etkileşimin sevimli görüntülerine ve açıklamalarına kapılmadan önce, burada olup bitenlerin herhangi bir proto-Skynet türünden çok bir MUD üzerinde rol oynayan bir doğaçlama topluluğu gibi olduğunu anladığınızdan emin olalım. (Bir önceki cümleyi yalnızca Y kuşağı anlayacaktır.)
Bu küçük karakterler tam olarak göründükleri gibi değiller. Grafikler, temelde birden çok ChatGPT örneği arasındaki bir dizi konuşmanın görsel bir temsilidir. Temsilciler yukarı, aşağı, sola ve sağa yürümez veya onunla etkileşim kurmak için bir kabine yaklaşmaz. Tüm bunlar, her aracıya ait bilgileri sentezleyen ve düzenleyen karmaşık ve gizli bir metin katmanı aracılığıyla gerçekleşir.
Yirmi beş temsilci, 25 ChatGPT örneği, her biri, kurgusal bir kasabadaki bir kişinin rolünü oynamasına neden olan benzer biçimde biçimlendirilmiş bilgilerle yönlendirilir. Böyle bir kişi olan John Lin’in nasıl kurulduğu aşağıda açıklanmıştır:
John Lin, Willow Market and Pharmacy’de insanlara yardım etmeyi seven bir eczane satıcısıdır. Her zaman müşterileri için ilaç alma sürecini kolaylaştırmanın yollarını arıyor; John Lin, üniversite profesörü olan eşi Mei Lin ve müzik teorisi okuyan bir öğrenci olan oğlu Eddy Lin ile birlikte yaşıyor; John Lin ailesini çok seviyor; John Lin, komşu yaşlı çift Sam Moore ve Jennifer Moore’u birkaç yıldır tanıyor; John Lin, Sam Moore’un nazik ve hoş bir adam olduğunu düşünüyor…
Bu bilgilerle, temsilcilerden zaman ve koşullar göz önüne alındığında bir sonraki eylemlerini bulmaları istenir. Örneğin, John temsilcisine saatin sabah 8 olduğunu ve yeni uyandığını söyleyebilirler. O ne yapıyor? Dişlerini fırçalar, karısını öper (umarım bu sıradadır), giyinir ve mutfağa gider.
Bu arada, John’un oğlu Eddy’yi temsil eden tamamen bağımsız başka bir ChatGPT örneğine de kendi bilgileriyle yönlendirildi. O da kalkar, dişlerini fırçalar, sonra mutfağa gider.
Ve şimdi deneyin kapsayıcı yapısı devreye giriyor: John ve Eddy’yi temsil eden aracıların ikisi de aynı sanal alanda falan değil. Bunun yerine, John giyinmeyi bitirip mutfağa geçeceğini söylediğinde, deneysel çerçeve ona oğlu Eddy’nin orada olduğunu bildirir, çünkü kendi örneğinde Eddy, deneyde çakışan bir zamanda mutfağa taşınmaya karar vermiştir. -seviye “gün”, çeşitli eylemlerin ne kadar sürdüğüne ilişkin bir tahmine dayalıdır.
İkisi de aynı anda odada olduklarından, deney düzeneği onlara diğer kişinin orada olduğunu ve kimsenin oturmadığı bir masa olduğu, sobanın açık olduğu vb. bilgilerle birlikte onları bilgilendirir. sonraki?
John: Günaydın Eddy. İyi uyudun mu?
Eddy: Günaydın baba. Evet, harika uyudum.
John: Bu iyi. Bugün ne üzerinde çalışıyorsun?
Eddy: Sınıfım için yeni bir müzik bestesi üzerinde çalışıyorum. Bu hafta bitiyor, o yüzden bitirmeye çalışıyorum. Ama onunla çok eğleniyorum!
John: Kulağa harika geliyor!
Bir ebeveyn ve çocuk arasında ne güzel, normal bir etkileşim. Sonra Mei gelir ve aralarında hoş bir etkileşim olur. Ve bunların hepsi, tamamen ayrı sohbet robotlarına, hayali bir kasabada olsaydı ne yapacaklarını sorarak başarıldı. Bu kişi ve şöyle bir ailesi vardı Bu ve bir odadaydı Bu zaman, nerede Bu oluyordu… Gerçek bir insan olan “onlar” ne yapardı?
Böylece ChatGPT, bir kişinin bu durumda ne yapacağını tahmin eder ve bir metin macerası oynuyormuş gibi yanıtını verir. O zaman ona “zifiri karanlık, muhtemelen bir kurt tarafından yenileceksiniz” deseydiniz, muhtemelen bir meşale yaktığını söylerdi. Ancak bunun yerine deney, karakterlerin günlerini dakika dakika sürdürmelerini, yiyecek satın almalarını, parkta yürümelerini ve işe gitmelerini sağlıyor.
Görsel Kaynakları: Google / Stanford Üniversitesi
Kullanıcılar ayrıca, damlayan bir musluk veya bir parti planlama arzusu gibi olay ve koşullarda da yazabilir ve temsilciler uygun şekilde yanıt verir, çünkü onlar için herhangi bir metin gerçektir.
Tüm bunlar, ChatGPT’nin tüm bu örneklerini aracının acil durumlarının tüm ayrıntılarıyla zahmetli bir şekilde yönlendirerek gerçekleştirilir. İşte daha sonra Eddy ile karşılaştığında John’a bir istem:
13 Şubat 2023, 16:56.
John Lin’in durumu: John işten erken döndü.
Gözlem: John, Eddy’yi işyerinde kısa bir yürüyüş yaparken gördü.
John’un hafızasından ilgili bağlamın özeti:
Eddy Lin, John’un Lin’in oğludur. Eddy Lin, sınıfı için bir müzik bestesi üzerinde çalışıyor. Eddy Lin, düşünürken veya müzik dinlerken bahçede dolaşmayı sever.
John, Eddy’ye müzik besteleme projesini soruyor. Eddy’ye ne diyecekti?[Answer:] Hey Eddy, sınıfın için müzik besteleme projesi nasıl gidiyor?
Süreç çok uzun olduğu için örnekler hızla önemli şeyleri unutmaya başlar, bu nedenle deneysel çerçeve simülasyonun üstüne oturur ve onlara önemli şeyleri hatırlatır veya bunları daha taşınabilir parçalar halinde sentezler.
Örneğin, temsilciye parkta bir bankta oturan ve başka bir temsilciyle sohbet eden bir durum anlatıldıktan sonra, ancak aynı zamanda çimen ve bağlam ve bankta bir boş koltuk var… bunların hiçbiri önemli değil . Önemli olan ne? Temsilci için sayfalarca metin oluşturabilecek tüm bu gözlemlerden, “Eddie ve Fran arkadaş oldukları için onları parkta birlikte gördüğüm için” “yansımasına” sahip olabilirsiniz. Bu, aracının uzun vadeli “hafızasına” girilir – ChatGPT görüşmesinin dışında depolanan bir sürü şey – ve gerisi unutulabilir.
Peki, tüm bu saçmalıklar ne anlama geliyor? Elbette makalenin önerdiği gibi gerçek üretken etmenlerden daha az bir şey, ama aynı zamanda onları yaratmak için son derece zorlayıcı bir erken girişim. Cüce Kalesi elbette aynı şeyi yapıyor, ancak her olasılığı elle kodlayarak. Bu iyi ölçeklenmiyor!
ChatGPT gibi büyük bir dil modelinin bu tür bir işleme iyi yanıt vereceği açık değildi. Ne de olsa, keyfi kurgusal karakterleri uzun vadede taklit etmek veya bir kişinin gününün en akıl almaz detayları hakkında spekülasyon yapmak için tasarlanmamıştı. Ancak doğru bir şekilde – ve makul miktarda masajla – yalnızca bir ajan bunu yapmakla kalmaz, aynı zamanda onları bir tür sanal dioramada parça olarak kullandığınızda kırılmazlar.
Bunun, insan etkileşimlerinin simülasyonları için potansiyel olarak çok büyük etkileri vardır, ilgili olabilecekleri her yerde – elbette oyunlarda ve sanal ortamlarda önemlidirler, ancak bu yaklaşım bunun için hala korkunç derecede pratik değildir. Ancak önemli olan herkesin kullanabileceği veya oynayabileceği bir şey olması değil (yakında olacağından hiç şüphem yok), sistemin çalışıyor olmasıdır. AI’da şunu gördük: Bir şeyi kötü bir şekilde yapabiliyorsa, onu tamamen yapabiliyor olması, genellikle onu iyi yapmasının an meselesi olduğu anlamına gelir.
“Üretken Etmenler: İnsan Davranışının Etkileşimli Simülakrları” başlıklı makalenin tamamını buradan okuyabilirsiniz..