OpenAI propone un metodo per diluire la tossicità di GPT-3 Il team di OpenAI ha proposto un processo per adattare i modelli linguistici alla società per modificare il comportamento del modello linguistico. Di recente, GPT-3 di OpenAI ha fatto notizia dopo che il popolare gioco di avventura testuale multiplayer AI Dungeon ha preso una svolta oscura. Il gioco consentiva ai giocatori di utilizzare GPT-3 per generare trame. E si è scatenato l'inferno. Le narrazioni sono scivolate in un territorio perverso al confine con la pedofilia. Registrati per i prossimi workshop ML gratuiti  Anche in passato, GPT-3 aveva suscitato polemiche. Come i grandi modelli linguistici formati sui dati da Internet, il GPT-3 ha mostrato una tendenza a generare contenuti stereotipati, aveva confessato OpenAI. "Il modello ha la propensione a conservare e amplificare i pregiudizi che ha ereditato da qualsiasi parte della sua formazione, dai set di dati che abbiamo selezionato alle tecniche di formazione che abbiamo scelto", ha affermato il team . Tuttavia, il team ha proposto un processo per adattare i modelli linguistici alla società (PALMS) per modificare il comportamento del modello linguistico creando e perfezionando un set di dati mirato ai valori. Il set di dati viene quindi utilizzato per mettere a punto un modello linguistico migliore dei modelli di base. Hanno prestazioni migliori su due metriche quantitative: punteggio di tossicità e valutazioni umane; e una valutazione qualitativa metrica-co-occorrenza. Selezionare le categorie e delineare il comportamento desiderabileIl team ha selezionato le categorie che hanno avuto un impatto diretto sul benessere umano e ha descritto il comportamento desiderato associato. Il team, tuttavia, ha affermato che questo elenco non è esaustivo e, sebbene tutte le categorie siano state ponderate allo stesso modo, la priorità dipende dal contesto. Le diverse categorie includono: Abuso, violenza e minaccia : ciò include sia l'opposizione a tali minacce sia...
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Come un videogioco retrò è finito come una sfida definitiva per l'IA Il gioco è a tempo indeterminato: questo significa che ogni volta che un individuo ci gioca, il gioco ricomincia da zero in un mondo completamente nuovo. L'intelligenza artificiale è stata impiegata per risolvere i giochi per decenni. I giochi sono ottimi banchi di prova per l'apprendimento per rinforzo, e questo è stato fatto con i modelli di apprendimento automatico per un po' di tempo ormai. Ad esempio, attraverso i modelli DQN , l'intelligenza artificiale ha superato gli umani mentre giocava a giochi come Flappy Bird, un tempo molto popolare . Tali test di intelligenza artificiale sono stati eseguiti anche su classici come gli scacchi e il gioco Snake per dispositivi mobili .   Data l'abilità dell'intelligenza artificiale nel decifrare i giochi attraverso l'apprendimento per rinforzo, i ricercatori dell'ala AI di Facebook hanno deciso di sfruttare l'intelligenza artificiale per svelare quello che è considerato tra i giochi più impegnativi al mondo: l'immensamente complicato NetHack .  Un gioco difficile NetHack ha fatto il suo debutto nel 1987 e ha una grafica ingannevolmente semplice. È un gioco di avventura 'dungeon crawler' a turni dotato di grafica ASCII e scritto principalmente in C. I giocatori devono attraversare più di cinquanta livelli di dungeon per recuperare un amuleto magico con l'aiuto di diversi strumenti (e combattere i mostri lungo la strada ). Il gioco sembra abbastanza semplice: con un'atmosfera retrò e simboli come @ per visualizzare i giocatori, g per mostrare un goblin, $ per indicare l'oro e linee e punti per l'architettura del gioco. Tuttavia, NetHack è in fase di sviluppo attivo da quando è arrivato alla fine degli anni '80, con un team di sviluppatori in continua evoluzione che si espandeva su diverse sfaccettature del gioco. In questo modo sono stati consentiti codici scritti a mano che coprivano tutte le possibili scelte del giocatore.  Questo, alla fine, ha reso Net...
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Genvid Technologies e Pipeworks Studios stanno svelando Rival Peak , un nuovo tipo di esperienza interattiva che è in parte un gioco e in parte un reality show. Il pubblico è composto da persone reali, ma i personaggi che stanno guardando non lo sono. Se sei confuso su questo, abbi pazienza, perché è un'idea piuttosto interessante. Il quasi reality show ha come protagonisti 12 personaggi di intelligenza artificiale che sono concorrenti in una competizione simile a Survivor ambientata in un animato Pacifico nord-occidentale. Il pubblico dal vivo può influenzare l'esito del concorso macinando i compiti e aiutando i loro personaggi preferiti. Lo spettacolo si svolgerà 24 ore al giorno, sette giorni alla settimana, e il suo ospite è Will Wheaton ( Star Trek: The Next Generation , TableTop board game show su YouTube). Sarà disponibile per giocare o guardare, se vuoi, su Facebook Watch. Il CEO di Genvid Jacob Navok ha dichiarato in un'intervista a GamesBeat che i concetti e la visione alla base del gioco sono in lavorazione da un decennio, prima alla sua prima startup Shinra Technologies e più recentemente a Genvid. È uno spettacolo disponibile solo attraverso le tecnologie del cloud gaming e dello streaming, ha affermato. Ma l'esecuzione dell'intero progetto è avvenuta principalmente negli ultimi sei mesi, ha detto. "Questo è come il culmine di un decennio di lavoro", ha detto Navok. "Abbiamo pensato a dove sta andando il futuro del cloud gaming. Questo è il primo vero gioco cloud nativo al mondo. Utilizza l'intelligenza artificiale in un data center e trasmette in streaming dal vivo attraverso la rete di Facebook ". Wheaton presenterà uno spettacolo di riepilogo settimanale che cattura gli eventi della scorsa settimana. Rival Peak inizierà la messa in onda alle 18:30 del Pacifico del 2 dicembre. Puoi seguire i diversi personaggi in 13 diversi live streaming interattivi che si svolgeranno tutto il tempo per una stagione di 12 settimane. Non devi scaricare nu...
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Questo modello AI può capire i videogiochi dalla copertina Recentemente, i ricercatori della Western Kentucky University hanno proposto un framework di apprendimento profondo multimodale che ha la capacità di classificare i generi di videogiochi in base alla copertina e alla descrizione testuale. I ricercatori hanno affermato che questa ricerca è il primo tentativo in assoluto di classificazione automatica dei generi utilizzando un approccio di apprendimento profondo . I videogiochi sono stati una delle forme di intrattenimento più diffuse, redditizie e importanti in tutto il mondo. Inoltre, il genere e i suoi sistemi di classificazione svolgono un ruolo significativo nello sviluppo dei videogiochi. Secondo i ricercatori, le copertine dei videogiochi e le descrizioni testuali sono solitamente la prima impressione per i suoi consumatori e spesso trasmettono informazioni importanti sui videogiochi. Tuttavia, i ricercatori spesso trovano difficile classificare i generi di videogiochi in base alla copertina e alla descrizione testuale a causa di vari motivi come un numero enorme di generi di videogiochi, molti dei quali non sono definiti concretamente; disegni di copertina; e descrizioni testuali che possono variare a causa di molti fattori esterni come paese, cultura e altri simili. Inoltre, con la crescente competitività nel settore dei videogiochi, i designer di copertine e i tipografi spingono i design delle copertine al limite nella speranza di attirare le vendite. Per mitigare tali problemi, i ricercatori hanno costruito questo nuovo framework di apprendimento profondo . La tecnologia dietroPer questo, i ricercatori miravano a sviluppare tre algoritmi di deep learning per il compito di classificazione del genere dei videogiochi, che sono- Un approccio basato sulle immagini utilizzando le copertine del giocoUn approccio basato sul testo che utilizza le descrizioni testualiUn approccio multimodale che utilizza sia le copertine del gioco che la ...
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Gli sviluppatori di giochi guardano all'intelligenza artificiale vocale per nuove opportunità creative La tecnologia di sintesi del suono, in particolare la sintesi vocale, è diventata molto più sofisticata negli ultimi anni. Sebbene la tecnologia di sintesi vocale sia in circolazione da decenni, la tecnologia è diventata molto più naturale. Gli algoritmi recenti possono richiedere solo poche ore di audio e sintetizzare campioni audio altamente realistici. Con l'avanzare della tecnologia, si aprono più applicazioni, comprese le possibilità nei media creativi. Recentemente, come riportato da VentureBeat , le società di videogiochi hanno iniziato a indagare sull'uso della generazione vocale AI per produrre dialoghi per i videogiochi. Una società, Leviathan Games , ha iniziato a implementare l'intelligenza artificiale vocale all'interno dei giochi che stanno attualmente sviluppando. Wyeth Ridgway, il proprietario di Leviathan Games, ha spiegato che l'IA vocale potrebbe cambiare il design del gioco in modi drammatici. Ridgway ha spiegato che l'uso dell'IA vocale nella progettazione di giochi è una tendenza emergente e l'ha confrontata con il cambiamento del software di animazione 3D nel corso dell'ultimo decennio, con aziende come Pixar che hanno creato software proprietario destinato a facilitare l'animazione e la modellazione. I metodi tradizionali di generazione del parlato funzionano aggiungendo file audio preregistrati insieme al volo, unendo insieme frasi da parole e frasi già esistenti. Questo metodo di generazione del parlato richiede la registrazione di centinaia di ore di dialoghi e l'etichettatura manuale dei clip audio. Suona anche un po 'innaturale poiché l'inflessione e l'enfasi tendono a spostarsi tra le parole. In confronto, l'intelligenza artificiale vocale all'avanguardia suona molto più naturale e opera in modo diverso. Voice AI si basa su reti neurali profonde. WaveNet è stata una delle prime AI in grado di generare campioni audio conv...
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