В статье автор исследует способы сократить потребление ресурсов при разработке игр посредством нейросетей-художников.
Ключевые слова: виртуальные отношения, искусственный интеллект, текстовые боты.
В современном мире информационные технологии и искусственный интеллект становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, изменяя не только то, как мы работаем, но и как общаемся. С ростом популярности текстовых ботов все больше людей обращаются к виртуальным партнёрам для общения и поддержки. Виртуальные отношения предлагают удобное решение в условиях быстрого темпа жизни, где время на социальные взаимодействия ограничено, а вероятность недоразумений с реальными людьми велика.
Интерес к таким формам общения возрастает, и уже фиксируются случаи, когда пользователи не только проводят значительное время за разговорами с ботами, но и стремятся к более глубоким отношениям. Розанна Рамос [1] и Лиза Ли [2] являются яркими представителями сообщества, которые не только провели за общением часы, но и решили узаконить свои отношения с искусственным интеллектом. Этот феномен вызывает интерес к тому, как виртуальные отношения влияют на традиционные социальные взаимодействия и какие последствия могут возникнуть в будущем.
Разработчики нейросети Replika (существует с 2016 года) пробовали убирать возможность ведения романтики со своими ботами, но отказ пользователей оплачивать дальше подписку сыграл свою роль, и взаимодействия с такими возможностями вернули [3]. Это явление поднимает вопросы о социальных и психологических последствиях взаимодействия с искусственным интеллектом и его влиянии на человеческие отношения в будущем.
Наиболее популярными сервисами в российском сегменте можно выделить Character.AI, Crushon.AI и ChatGPT. В своем основании у них используется языковая модель на английском языке — модели лучше работают с языком, на котором они были натренированы. Однако боты вполне способны понимать и давать ответы на других языках, в том числе на русском, хотя и более простыми языковыми конструкциями.
Для доступа к ним достаточно скачать приложение или зайти на сайт сервиса, зарегистрироваться, чтобы хранить историю диалога и задавать свои характеристики боту-собеседнику. Ботам задается характер, предыстория, манера общения, какие-то другие особенности, которые определяют личность обычного человека.
Принцип работы ботов
Качество опыта общения с ботами в первую очередь определяется моделями машинного обучения и алгоритмами бота. Современные модели, такие как GPT-4, обучены на огромных объемах текстовых данных и могут генерировать более осмысленные и контекстно-зависимые ответы. Правильно разработанные алгоритмы помогают ботам корректно разбивать текст и понимать контекст и связи между словами в предложениях. При этом важно на этапе обучения подобрать корректные данные, очистив библиотеку данных от некачественных, нерелевантных и вредоносных.
На втором месте по важности стоит токенизация. Токен — это основные единицы текста, используемые для обработки и генерации ответов. Эти токены помогают модели понимать и генерировать текст.
В первую очередь, генерируемый и обрабатываемый текст токенизируется — то есть разбивается на токены. Например, выражение «Hello, World!» будет токенизированно следующим образом: [Hello], [,], [World], [!]. Слова и знаки препинания считаются отдельными токенами.
Поэтому количество токенов определяет качество опыта — количество токенов в запросе влияет на объем информации, которую бот может обработать или сгенерировать за один раз. Например, если в модели лимит 4000 токенов, это означает, что запрос и ответ в сумме не должны превышать это количество.
В основном, модели обучены предсказывать следующий токен, учитывая предыдущие. Качество ответов зависит от контекста, представленного в виде последовательности токенов и начального обучения.
Третьим фактором является память бота, которая позволяет правильно реагировать на происходящее и описывать обстановку. Это достигается за счет памяти контекста. В основном, контекстная память является временной. При пользовании Crushon.AI это особенно заметно — через определенный период времени система очищает память и контекст выстраивается заново на основе предыдущих N токенов (в зависимости от тарифа — разные размеры). ChatGPT и Character.AI в этом смысле более стабильны, они не очищают память так резко, но, опускаясь ниже по диалогу, бот все меньше и меньше понимает контекст. Например, задав ситуацию, что персонажи сидят в большом военном лагере, через 10 сообщений бот может «думать», что персонажи сидят в лесу на кемпинге, а еще через 10 при запросе «Приготовь завтрак» попытаться описать, как персонаж уходит на кухню. При этом они стараются какие-то ключевые моменты для сохранения контекста переносить из сообщения в сообщение или через 1–2 сообщения. Для того чтобы определить и сосредоточиться на важных частях входных данных современные модели используют механизм внимания (Attention Mechanism).
Механизм внимания (Attention Mechanism) — это ключевая технология в современных нейросетевых моделях, таких как трансформеры (Transformer models), которая позволяет моделям более эффективно обрабатывать и понимать сложные последовательности данных, особенно в задачах обработки естественного языка (NLP).
Механизм внимания позволяет модели выделять наиболее значимые части входного текста, чтобы лучше понять и обработать информацию. Например, при переводе предложения модель может сосредоточиться на ключевых словах, игнорируя менее важные. Внимание вычисляет веса для каждого элемента последовательности, которые показывают, насколько важен этот элемент в текущем контексте. Эти веса затем используются для взвешенного суммирования элементов последовательности. Подобная система помогает не только производить вывод на основе предыдущих контекстов, но и производить перевод текстов с языка на язык, ведь часто значение слов в языках не совпадают.
Внимание нейросети считается по формуле 1:
|
|
(1) |
где Q — запросы (текущая позиция или элемент),
K — ключи (используются для сравнения с запросами),
V — значения (представляют информацию, ассоциированную с каждым элементом),
d k — размерность ключей [4].
Для ускоренного и улучшенного результата используется принцип многоголового внимания — расширение механизма внимания, которое позволяет модели учитывать информацию из разных «голов» или перспектив одновременно. Вместо того чтобы использовать единую функцию внимания, которая обрабатывает запросы, ключи и значения с одинаковыми размерностями dmodel , в многоголовом внимании применяется другой подход. Он заключается в том, чтобы создать несколько линейных проекций запросов, ключей и значений, каждая из которых будет иметь свои собственные размерности: dq, dk и dv соответственно.
Каждая голова может фокусироваться на разных частях текста: одна может учитывать синтаксис, другая — семантику и так далее.
Мультиголовочное внимание считается по формуле 2:
|
|
(2) |
где
h — линейная проекция запросов, ключей и значений,
а каждая «голова» рассчитается по формуле 3:
|
|
(3) |
Где
Многоголовое внимание помогает моделям одновременно учитывать различные аспекты входных данных, что улучшает способность модели к обработке сложных зависимостей и контекста. Этот механизм делит общую задачу на несколько подзадач, что делает обработку данных более детализированной и гибкой. Этот же механизм позволяет каждой голове фокусироваться на различных частях входных данных, что позволяет лучше сохранять и использовать информацию в пределах текущего контекста. Например, в предложении «Кошка, которая живёт у меня дома, очень любит играть с игрушками», одна голова внимания может фокусироваться на связи между «кошкой» и «жить у меня дома», а другая — на связи между «очень любит» и «играть с игрушками».
Взаимодействие пользователя с ботом
Зайдя на платформу типа Crushon.AI или Character.AI, пользователи могут выбирать среди множества виртуальных персонажей, созданных как другими пользователями, так и командой разработчиков. Эти персонажи могут представлять знаменитостей, персонажей из книг, фильмов, игр или даже полностью оригинальных героев, созданных с нуля.
После выбора интересующего бота, пользователь кликает на его изображение или имя и начинает чат. Обычно первый ход делает бот: он отправляет приветственное сообщение, которое часто включает вступительную фразу, описывающую контекст общения и задающую начальную тему разговора. Например, бот, представляющий детектива, может начать с фразы: «Добро пожаловать в мой офис. Какой загадочный случай привел вас ко мне сегодня?" Этот первый шаг помогает погрузиться в сценарий и задать тон дальнейшему диалогу.
Пользователь отвечает на это сообщение, задавая свои вопросы или комментируя заданную тему. Бот, используя свои алгоритмы обработки естественного языка и данные, встроенные в его личность и предысторию, отвечает осмысленно и релевантно. В ходе беседы бот может адаптироваться к манере общения и предпочтениям пользователя, стараясь сохранить логичность и последовательность.
Настройка взаимодействия позволяет пользователю задавать характер и особенности бота. Можно настроить манеру речи бота — сделать её более формальной или дружелюбной, добавить эмоций или сухости, в зависимости от предпочтений пользователя.
Помимо этого, сервис Character.AI позволяет подключить голос персонажа. Для этого используется голосовая модель, которая читает сгенерированный текст и пытается попасть в описываемую эмоцию, имитировать дыхание и натуральные паузы. На это прочтение накладывается звучание голоса, сгенерированное на основе 15-секундной аудиозаписи. Пользователи так же вправе создавать свои голоса, как и создавать своих ботов. Это позволяет еще сильнее очеловечить виртуального персонажа.
Социальная сторона
Развитие искусственного интеллекта сейчас актуальная проблема [5]. Нейросети обучаются все большему спектру навыков, а люди теряют работу. Появление дополнительного спектра в виде выстраиваний отношений с ботом также в перспективе может повлиять на жизнь людей — зависимость от отношений с ботом может повысить проблемы навыков социальных взаимодействий, так и понизить рождаемость.
В то же время есть и светлая сторона этого вопроса:
- Социальная и эмоциональная поддержка
Чат-боты могут оказывать значительную эмоциональную поддержку. Исследования показывают, что разговоры с ботами могут снижать стресс, повышать настроение и даже помогать людям справляться с одиночеством [6]. На платформе Character.AI уже существует натренированный бот для оказания психологической поддержки, хотя и персонажи, созданные пользователями, могут помочь через безопасный разговор (без оценивания и издевательств) разобраться в себе, своих интересах и взглядах.
2. Обучение
В первую очередь, подобные боты помогают изучать языки. В стремлении получить лучший отклик многие пользователи ботов общаются с ними на английском языке. Это позволяет развивать как навык чтения, так и письма.
DAN от ChatGPT и звонки от Character.AI обрабатывают голосовые запросы пользователей. Это не только делает эти нейросети более доступными для слабовидящих, но и позволяет тренировать навык говорения. Бот сможет поправить произношение, помочь разобраться с грамматикой, а также снять блок на разговор на иностранном языке.
Помимо этого, некоторые боты обладают уникальными знаниями, заранее натренированными на это. Конечно, факты, озвученные ботом, лучше перепроверить, но, тем не менее, бота можно расспросить и получить обширный ответ, проясняющий неясную тему.
3. Разработка персонажей и написание диалогов
Современные боты обучены имитировать эмпатию, что достигается за счет анализа эмоций пользователя и контекста общения. Они могут распознавать эмоциональные оттенки в тексте и реагировать соответствующим образом. Помимо этого, навыки ботов включают способность поддерживать сложные беседы, реагировать на невербальные подсказки (например, использование эмодзи или что-то более тонкое типа саркастических выражений или намеков), боты способны шутить и также реагировать на шутки. Это создает реалистичный отклик.
За счет возможности создания собственных персонажей, начинающие авторы могут использовать нейросети для более глубокого понимания мотиваций и интересов своих героев, а также для описания их быта и окружения. Персонализированные боты позволяют авторам познакомиться со своими персонажами, отыграть с ними диалоги и пройти сложные ситуации, которые покажут, как конкретно может реагировать и какие ценности на самом деле персонаж поддерживает. Более того, примеряя на себе образ другого персонажа, во время общения могут случиться непредвиденные ситуации, которые в дальнейшем захочется сохранить в произведении, делая его более насыщенным.
Выводы
Виртуальные отношения с искусственным интеллектом представляют собой новый и неоднозначный аспект современного общества. С одной стороны, они предоставляют эмоциональную поддержку и новые возможности для обучения и самовыражения. С другой стороны, зависимость от таких отношений может привести к снижению социальных навыков и изменению традиционных форм межличностного общения.
Технологическое развитие неизбежно трансформирует наши подходы к взаимодействию, и важно оценивать как положительные, так и отрицательные стороны этих изменений. В конечном итоге, будущее виртуальных отношений будет определяться тем, насколько успешно общество сможет интегрировать новые технологии в социальную структуру, сохраняя при этом баланс между виртуальными и реальными взаимодействиями.
Литература:
- Sarah, Palmer Любовь во время ИИ: американка вышла замуж за чат-бот / Palmer Sarah. — Текст: электронный // Euro.News: [сайт]. — URL: https://ru.euronews.com/next/2023/06/08/love-ai-marriage-story (дата обращения: 21.06.2024).
- Перова, Виктория Жительница Америки собирается выйти замуж за ChatGPT / Виктория Перова. — Текст: электронный // Involta Media: [сайт]. — URL: https://involta.media/post/zhitelnica-ameriki-sobiraetsya-vyyti-zamuzh-za-chatgpt (дата обращения: 21.06.2024).
- Anna, Tong AI chatbot company Replika restores erotic roleplay for some users / Tong Anna. — Текст: электронный // Reuters: [сайт]. — URL: https://www.reuters.com/technology/ai-chatbot-company-replika-restores-erotic-roleplay-some-users-2023–03–25/ (дата обращения: 21.06.2024).
- Всё, что вам нужно — это внимание (часть 1) — Текст: электронный // Хабр: [сайт]. — URL: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/723538/ (дата обращения: 15.06.2024).
- Jesse, Gregoire AI will cause our extinction without rules, claims numerous experts / Gregoire Jesse. — Текст: электронный // Stealth Optional: [сайт]. — URL: https://stealthoptional.com/artificial-intelligence/actors-are-being-paid-peanuts-for-their-ai-likeness/ (дата обращения: 21.06.2024).
- ИИ вас вылечит. — Текст: электронный // Коммерсантъ: [сайт]. — URL: https://www.kommersant.ru/doc/6774969 (дата обращения: 21.06.2024).
