ChatGPT może i nie uruchomi Dooma, ale za to chętnie sięgnie po dwururkę

Klastyczna strzelanka Doom, jest znana przez większość graczy. W dużej mierze wynika to z łatwości w jej portowaniu. Fanom udało się ją uruchomić na tak niecodziennym sprzęcie do grania, jak klocek Lego czy telegazeta. W zeszłym miesiącu Lauren Ramlan udowodniła, że można go odpalić nawet na bakteriach. Niedawno amerykański naukowiec Adrian de Wynter zdecydował się sprawdzić, jak z uruchomieniem Dooma poradzi sobie ChatGPT. Jak się okazało, sztuczna inteligencja nie była w stanie tego dokonać, za to chętnie postrzelała do demonów.

Zgodnie z wynikami badania, opublikowanymi przez Adriana de Wyntera, ChatGPT w podstawowej formie nie jest w stanie uruchomić Dooma. Wynika to z faktu, że nie ma on możliwości bezpośredniego wykonania kodu źródłowego gry. Tak wyjaśnił to naukowiec:

Dużo lepiej sztuczna inteligencja poradziła sobie z „graniem” w klasycznego Dooma. Było to możliwe dzięki wykorzystaniu modelu GPT-4V, nazywanym przez autora badania, komponentem Vision, który jest w stanie przyjmować informacje zarówno w formie tekstu, jak i obrazu. Naukowiec stworzył więc program, który najpierw wykonywał zrzuty ekranu i przesyłał je do GPT-4V. Następnie informacje pobrane z Vision są przekazywane do dwóch osobnych systemów, określonych jako Planner i Agent. Pierwszy z nich odpowiada za planowanie ruchów postaci, drugi zaś je wykonuje.

Według autora Adriana de Wyntera, ChatGPT był w stanie otwierać drzwi, walczyć z wrogami i strzelać z broni. Po wprowadzeniu dodatkowych informacji, na przykład mapy, sztuczna inteligencja mogła wykonywać te działania o wiele skuteczniej.

Jak jednak można było się spodziewać, pojawiło się również kilka problemów. Sztuczna inteligencja co prawda była w stanie grać, jednak nie potrafiła planować swoich działań w dłuższej perspektywie. Przykładowo, gdy przeciwnik wyszedł poza obszar widzenia postaci, ChatGPT zapominał o jego istnieniu i ruszał dalej. Dodatkowo, gdy twórca zapytał ChatGPT, dlaczego wykonuje określone działania, to czatbot podawał odpowiedzi, oparte o fałszywe założenia i zmyślał informacje, których nie posiadał.

Już wcześniej pojawiały się algorytmy, które umożliwiały przechodzenie gier bez udziału gracza. Czym więc różni się omawiane badanie ? Otóż, Adrian de Wynter nie uczył sztucznej inteligencji co powinna zrobić. Po prostu dał jej proste założenia, które miała wykonać. Pokazuje to, jak bardzo uniwersalne potrafią być obecne na rynku czatboty.

Jednak może rodzić to pewne obawy. Sam autor był bardzo zaskoczony, jak łatwo mógł stworzyć system, dzięki któremu czatbot decydował o strzelaniu jedynie na podstawie obrazu.