Следующая статья поможет вам: Раскрытие потенциала ИИ: как генеративные агенты формируют наше будущее
Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, исследователи из Стэнфордского университета разработали генеративные агенты, вычислительные программные агенты, способные правдоподобно имитировать поведение человека. Эти агенты могут выполнять различные действия, взаимодействовать друг с другом и даже проявлять уникальные личности. В этой статье мы рассмотрим внутреннюю работу генеративных агентов, их потенциальное применение и будущее этой инновационной технологии.
Что происходит с генеративными агентами?
Генеративные агенты используют передовую архитектуру, которая расширяет возможности LLM за счет захвата и обработки опыта агента на естественном языке. Этот инновационный подход состоит из трех ключевых компонентов:
-
Поток памяти: Документирование опыта Поток памяти служит основой архитектуры агента, тщательно записывая опыт агента для дальнейшего использования.
-
Отражение: Получение выводов более высокого уровня. Компонент отражения берет записанный опыт и синтезирует его в более сложные выводы, позволяя агенту учиться и адаптироваться с течением времени.
-
Планирование: Преобразование идей в действия Имея в своем распоряжении множество выводов более высокого уровня, компонент планирования преобразует эти идеи в действенные планы, позволяя агентам динамично реагировать на окружающую среду.
Стирание границ между реальностью и симуляцией: среда «песочницы»
Чтобы продемонстрировать возможности генеративных агентов, исследователи создали интерактивный среда песочницы напоминает популярную игру The Sims. В этой среде находятся 25 агентов, каждый со своим характером, предпочтениями, навыками и целями. Пользователи могут взаимодействовать с этими агентами, используя естественный язык, давая им команды или участвуя в их действиях. Среда динамично развивается, агенты влияют друг на друга и на свое окружение, обеспечивая богатую и захватывающую симуляцию человеческого поведения.
Агенты среды песочницы демонстрируют индивидуальное и социальное поведение, каждый со своей уникальной историей и личностью. Например, Алиса, начинающая художница, проводит свободное время, оттачивая свои навыки и пытаясь произвести впечатление на писателя Боба. Чарли, энтузиаст фитнеса, соревнуется с Дэйвом, другим тренером в тренажерном зале, а Ева, журналист, исследует различные темы и сотрудничает со своим другом-фотографом Фрэнком. Это всего лишь несколько примеров бесчисленных взаимодействий, которые могут происходить между генеративными агентами в среде песочницы.
Архитектурные основы: как генеративные агенты генерируют реалистичное поведение
Генеративные агенты используйте архитектуру, которая расширяет большую языковую модель (LLM), такую как GPT-3 или BERT, для хранения полной записи опыта агента на естественном языке. Эта архитектура включает три основных компонента: наблюдение, планирование и размышление. Эти компоненты работают вместе, позволяя генеративным агентам генерировать реалистичное и последовательное поведение, отражающее их личности, предпочтения, навыки и цели. Кроме того, эта архитектура позволяет общаться на естественном языке между пользователями, агентами и другими агентами.
Оценка правдоподобности: сравнение генеративных агентов с человеческими акторами
Исследователи провели оценочное исследование, чтобы оценить правдоподобность генеративных агентов по сравнению с актерами-людьми, агентами по сценарию и случайными агентами. Участники оценивали агентов по связности, последовательности, индивидуальности, эмоциям и т. д. Результаты показали, что генеративные агенты превзошли сценарных и случайных агентов по всем аспектам правдоподобности. Они также превзошли актеров-людей по связности и последовательности, хотя и уступили им по индивидуальности, эмоциям и социальности. Эти недостатки были связаны с ограничениями языковой модели и отсутствием невербальных сигналов в моделировании.
Изучение приложений и будущих перспектив генеративных агентов
Генеративные агенты обладают значительным потенциалом в различных областях. В сфере развлечений они могут создавать захватывающие виртуальные миры или интерактивные истории. Образовательные приложения включают обучение социальным навыкам или повышение культурной осведомленности. Кроме того, генеративные агенты могут использоваться в исследовательских целях, таких как изучение человеческого поведения или проверка гипотез.
Однако генеративные агенты не лишены ограничений. Они могут привести к ошибкам или несоответствиям из-за ограничений языковой модели или среды моделирования. Этические и социальные вопросы, включая конфиденциальность, согласие и ответственность, также должны быть рассмотрены.
Заключение: развитие ИИ с помощью генеративных агентов
В заключение, генеративные агенты представляют собой многообещающую область исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Путем слияния больших языковых моделей с интерактивными агентами в этой работе представлены архитектурные и интерактивные шаблоны, позволяющие реалистично моделировать поведение человека. Поскольку эта технология продолжает развиваться, потенциальные применения и будущее влияние генеративных агентов в различных областях, несомненно, огромны.
Цитаты:
Заинтересованы в ИИ? РАТ (откроется в новой вкладке) работает над инструментом анализа данных на основе ChatGPT, который может дать вам представление о данных с помощью естественного языка. Вы можете создавать красивые диаграммы и визуализации в кратчайшие сроки!
Заинтересованы? Вдохновленный? Получите доступ к информации о своих данных с помощью одной подсказки: RATH на базе ChatGPT уже открыт для бета-тестирования! Поднимитесь на борт и проверьте это!
