Investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia y la unidad de inteligencia artificial de Facebook han comenzado a trabajar en agentes de inteligencia artificial con habilidades para el procesamiento del lenguaje natural.
Por lo general estos aspectos han sido investigados por separado.
En el trabajo realizado se utilizaron personajes en mundos de fantasía y se estudió como hablaban e interactuaban mientras buscaban cumplir con los objetivos que les habían sido impuestos.
Según los investigadores los juegos con narración interactiva, aquellas simulaciones en las que se actúa a través de comandos ingresados a través de texto, son particularmente útiles para el entrenamiento de agentes de conversación.
Para el desarrollo se creo LIGHT, un juego de fantasía a través de texto a gran escala. LIGHT incluye varios mundos de fantasía, con una variedad de personajes, lugares y objetos.
Misiones
Antes de entrenar a los agentes se creó una base de datos, LIGHT Quests, con misiones que podían ser asignadas a los personajes. Cada una de ellas ofrecía incentivos a corto, mediano y lago plazo.
Luego se le pidió a los jugadores de carne y hueso que probaran el juego y recolectaran información sobre sus acciones mientras intentaban completar estas misiones. Esto serviría como una primer fuente de información.
Utilizando estos datos se creó ATOMIC LIGHT es una versión modificada de ATOMIC, un sistema que compila datos para formar una especie de repositorio del sentido común.
El siguiente paso fue la creación de un sistema de aprendizaje automático que fue entrenado con las bases de datos de LIGHT Quests y Atomic LIGHT.
Un agente debía realizar acciones que fueran coherentes con el personaje que empleaba e interactuar con otros personajes para conseguir sus objetivos. Un segundo agente servia como compañero del primero mientras intentaba completar su misión.
Adicionalmete otra IA actuaba como un Dungeon Master, algo así como un director de juego, asignando puntajes según la naturalidad con la que hablaban los agentes.
Resultados
Las evaluaciones realizadas por el equipo de investigadores encontraron que los agentes actuaron y hablaron de forma consistente con sus personajes y motivaciones. Lo que ha demostrado el potencial que esta combinación de técnicas ofrece.
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