Les chatbots comme LaMDA de Google ou ChatGPT d'OpenAI ne sont ni sensibles ni intelligents. Néanmoins, les chercheurs pensent qu'ils peuvent utiliser ces grands modèles de langage pour simuler le comportement humain inspiré par l'un des premiers jeux informatiques les plus populaires au monde et certains codes d'IA. Le dernier effort dans ce sens vient de six informaticiens (cinq de l'Université de Stanford et un de Google Research, notamment Joon Sung Park, Joseph O'Brien, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang et Michael Bernstein). Le projet ressemble beaucoup à un hommage au jeu classique Les Sims, qui a fait ses débuts en 2000 et se poursuit chez EA dans diverses suites.Un groupe de chercheurs de l'Université de Stanford et de Google Research ont créé un monde virtuel miniature de style RPG similaire aux Sims, où 25 personnages, contrôlés par ChatGPT et un code personnalisé, vivent leur vie de manière indépendante avec un degré élevé de comportement réaliste. Ils ont publié un article sur leur expérience.
Ci-dessous le résumé de leur article :
Des proxys crédibles du comportement humain peuvent permettre des applications interactives allant des environnements immersifs aux espaces de répétition pour la communication interpersonnelle en passant par les outils de prototypage.
Dans cet article, nous introduisons des agents génératifs, des agents logiciels informatiques qui simulent un comportement humain crédible. Les agents génératifs se réveillent, préparent le petit-déjeuner et se rendent au travail ; les artistes peignent, tandis que les auteurs écrivent ; ils forment des opinions, se remarquent et engagent des conversations ; ils se souviennent et réfléchissent aux jours passés alors qu'ils planifient le lendemain.
Pour activer les agents génératifs, nous décrivons une architecture qui étend un grand modèle de langage pour stocker un enregistrement complet des expériences de l'agent en utilisant le langage naturel, synthétiser ces souvenirs au fil du temps en réflexions de niveau supérieur et les récupérer dynamiquement pour planifier le comportement. Nous instancions des agents génératifs pour remplir un environnement bac à sable interactif inspiré des Sims, où les utilisateurs finaux peuvent interagir avec une petite ville de vingt-cinq agents en utilisant le langage naturel.
Lors d'une évaluation, ces agents générateurs produisent des comportements sociaux émergents et individuels crédibles : par exemple, en partant d'une seule notion spécifiée par l'utilisateur selon laquelle un agent veut organiser une fête pour la Saint-Valentin, les agents diffusent de manière autonome des invitations à la fête au cours des deux prochaines jours, font de nouvelles connaissances, demandent des rencards pour la fête et se coordonnent pour aller ensemble à la fête au bon moment.
Nous démontrons par ablation que les composants de notre architecture d'agents - observation, planification et réflexion - contribuent chacun de manière critique à la crédibilité du comportement des agents. En fusionnant de grands modèles de langage avec des agents informatiques interactifs, ce travail introduit des modèles architecturaux et d'interaction pour permettre des simulations crédibles du comportement humain.
Dans cet article, nous introduisons des agents génératifs, des agents logiciels informatiques qui simulent un comportement humain crédible. Les agents génératifs se réveillent, préparent le petit-déjeuner et se rendent au travail ; les artistes peignent, tandis que les auteurs écrivent ; ils forment des opinions, se remarquent et engagent des conversations ; ils se souviennent et réfléchissent aux jours passés alors qu'ils planifient le lendemain.
Pour activer les agents génératifs, nous décrivons une architecture qui étend un grand modèle de langage pour stocker un enregistrement complet des expériences de l'agent en utilisant le langage naturel, synthétiser ces souvenirs au fil du temps en réflexions de niveau supérieur et les récupérer dynamiquement pour planifier le comportement. Nous instancions des agents génératifs pour remplir un environnement bac à sable interactif inspiré des Sims, où les utilisateurs finaux peuvent interagir avec une petite ville de vingt-cinq agents en utilisant le langage naturel.
Lors d'une évaluation, ces agents générateurs produisent des comportements sociaux émergents et individuels crédibles : par exemple, en partant d'une seule notion spécifiée par l'utilisateur selon laquelle un agent veut organiser une fête pour la Saint-Valentin, les agents diffusent de manière autonome des invitations à la fête au cours des deux prochaines jours, font de nouvelles connaissances, demandent des rencards pour la fête et se coordonnent pour aller ensemble à la fête au bon moment.
Nous démontrons par ablation que les composants de notre architecture d'agents - observation, planification et réflexion - contribuent chacun de manière critique à la crédibilité du comportement des agents. En fusionnant de grands modèles de langage avec des agents informatiques interactifs, ce travail introduit des modèles architecturaux et d'interaction pour permettre des simulations crédibles du comportement humain.
Les agents génératifs créent des simulacres crédibles du comportement humain pour des applications interactives. Dans ce travail, les chercheurs ont mis sur scène des agents génératifs en remplissant un environnement de bac à sable, rappelant Les Sims, avec vingt-cinq agents. Les utilisateurs peuvent observer et intervenir en tant qu'agents, ils planifient leurs journées, partagent des nouvelles, nouent des relations et coordonnent des activités de groupe.
Comme décrit dans leur article intitulé Generative Agents : Interactive Simulacra of Human Behavior (Agents génératifs : simulacres interactifs du comportement humain), les chercheurs ont développé une architecture logicielle qui « stocke, synthétise et applique des souvenirs pertinents pour générer un comportement crédible à l'aide d'un grand modèle de langage ».
Ou plus succinctement, ils ont intégré la mémoire, la réflexion (inférence à partir des souvenirs) et le code de planification à ChatGPT pour créer des agents génératifs - des personnalités simulées qui interagissent et poursuivent leurs propres objectifs en utilisant la communication textuelle dans une tentative de langage naturel.
Les jeux vidéo incluent des personnages contrôlés par ordinateur depuis les années 1970, mais jamais auparavant ils n'avaient été en mesure de simuler un environnement social avec la complexité du langage naturel qui pourrait maintenant être possible grâce à des modèles d'IA génératifs comme ChatGPT. Bien que la recherche du groupe ne soit pas nécessairement un « jeu », elle pourrait être le prototype d'un avenir où des personnages de RPG dynamiques interagissent de manière complexe et inattendue.
« Imaginez tuer un PNJ et revenir en ville et assister à des funérailles pour lui », a plaisanté un utilisateur de Twitter nommé Dennis Hansen en répondant à un fil de discussion sur les implications émergentes du journal. À en juger par cette recherche, ce n'est peut-être pas un scénario farfelu.
[TWITTER]<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">Imagine killing an NPC and coming back to the city and seeing a funeral for them 😩</p>— Dennis Hansen (@dennizor) <a href="https://twitter.com/dennizor/status/1645511465544155147?ref_src=twsrc%5Etfw">April 10, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script> [/TWITTER]
La vie à Smallville
Pour étudier le groupe d'agents de l'IA, les chercheurs ont créé une ville virtuelle appelée "Smallville", qui comprend des maisons, un café, un parc et une épicerie. À des fins d'interaction humaine, le monde est représenté à l'écran à partir d'une vue aérienne à l'aide de graphiques en pixels de style rétro rappelant un RPG japonais 16 bits classique.
Smallville abrite une communauté de 25 individus distincts, chacun représenté par un avatar de sprite de base. Pour...
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