Дисклеймер: Все совпадения случайны. Ни одна нейросеть не пострадала.

Всем привет. Решил запостить короткий обзор своего недавнего эксперимента по игровой симуляции с ИИ в игре "Карта сокровищ". Но сразу оговорюсь для тех, кто хватается за ключевые слова, не читая контекст: LLM — это языковые модели, а не настраиваемая кнопка выигрыша, поэтому никаких "тригерных" тем и примеров промптов в этом посте не будет.

Давно у меня зрела идея попробовать поиграть с ИИ во что-нибудь. На ум сразу приходят шахматы или го. А как на счёт настольных игр? На самом деле большинство современных моделей знают, пожалуй, 99% представленных на рынке настолок. И не просто могут сгенерировать общее описание, нагуглить отзывы и выдать среднюю оценку, — они неплохо ориентируются в правилах и даже уточняют, о какой редакции идёт речь.

Меня такое глубокое понимание контекста сильно обнадёжило. Но, все равно не было никакого представления, как это реализовать. Нельзя просто так взять и сказать модели: "Сейчас мы играем в то-то и то-то". Нужно было задать точку входа и игровой процесс адаптировать в подобие структурированной стенограммы. При этом совершенно было непонятно: как себя поведёт модель, что она будет запомнить, как она будет запоминать, как долго будет удерживать в памяти входные данные, как часто и какую информацию придётся повторять. И самое главное! Будет ли модель выдавать случайные ответы, или выстраивать логику игры согласно заданным условиям, чтобы достичь конечной цели.

Я боялся разочароваться — и в возможностях нейросетей и что мне не хватит навыков взаимодействия. К слову сказать я не какой-то там промпт-инжинер с горы, а обычный (как большинство) пользователь бесплатных тарифных планов. Поэтому я выбрал самую простую игру из своей коллекции и обсудил концепцию с самой моделью. Мы адаптировали правила, я подгрузил их в новую сессию и... началось.

Да, я предполагал, что это будет непросто. Партия в "Карту сокровищ", которая играется в среднем 20-30 минут, заняла... 5 часов!

Хотя такие затраты по времени объяснимы:

- Во-первых, не было никакого опыта, и структура взаимодействия выстраивалась прямо по ходу партии.

- Во-вторых, я не эксперт по этой игре и сам часто путался в эффектах карт, логично что мои запросы в свою очередь запутывали модель, а значит приходилось возвращаться.

- В-третьих, естественно все нужно было набирать на клавиатуре в режиме реального времени и тут никакой копипаст не работает, а это прям ну очень много текста.

По результатам одной партии трудно однозначно сказать, что было хорошо или что плохо. Это было необычно — не то же самое, как играть с противником человеком... Капитан Очевидность! Не было суеты и лишнего напряжения, хотя игра соревновательная и в некотором смысле даже конфликтная. Модель, с которой я работаю, изначально настроена на работу с художественным текстом и она, по ходу партии все время старалась придать игре некий художественный флёр, лирический оттенок. Это было чертовски мило! Очень комфортная игра получилась.

И да — я выиграл у Искусственного Интеллекта, хах!

Но я вырвался только в конце, а так почти всю партию, которая длилась 27 ходов, безнадёжно проигрывал. Играл честно, ибо не было смысла подтасовывать карты или подгадывать ходы, потому что тогда не было бы чистоты эксперимента и 5 часов были бы потрачены впустую. Модель удержала контекст до конца партии, но то, как она принимала решения, навсегда останется тайной — компании, разумеется, а не моей личной.

Вот такой интересный опыт. Держу в курсе ;)