الملخص:
أكملت GPT-6 Astra قرية Orc Novice "World of Warcraft" في 40 دقيقة دون وفيات. المفتاح هو
أنه لم يشاهد شاشة اللعبة مطلقًا، ولا حتى إطارًا واحدًا
. قام مشروع مفتوح المصدر يسمى Agent-Wow بتوصيله بخادم World of Warcraft الخاص.
Astra
لا تنظر إلى الشاشة، بل اقرأ حزم بيانات الشبكة مباشرة أسفل اللعبة
، توضيح العالم بأكمله من الداخل.ثم
يصنع أدواته الخاصة، ويتحقق من استراتيجياته، ويخطط لمساراته الخاصة
واستكمال المهام وبيع القمامة وتغيير الأسلحة وتعلم المهارات وإكمال "وادي المحاكمة" بأكمله والوصول إلى قرية سينجين.لقد حاول بعض الأشخاص استخدام الذكاء الاصطناعي للعب World of Warcraft من قبل.
يمكن العثور على العديد من المشاريع على GitHub، بما في ذلك تلك التي تستخدم OpenCV وPyTorch للتعرف البصري، وتلك التي تستخدم LLM ولقطات الشاشة للتحكم في الشخصيات، ولكنها في الأساس لم تبتعد عن المسار المرئي.
علاوة على ذلك، فإن معظم هذه المشاريع لا تزال في مرحلة "القدرة على تشغيل ومحاربة الوحوش"، ولا يوجد سجل لإكمال سلسلة المهام الكاملة.
لكن العميل الحالي-واو لم ير الشاشة، ولم يعلمه أحد كيفية اللعب. لقد اكتشفت اللعبة بنفسها من البيانات.
ماذا حدث خلال 40 دقيقة
إن Valley of Trials هي منطقة المبتدئين لسباق الأورك في World of Warcraft، وهي أيضًا الافتتاحية الأكثر كلاسيكية للعبة بأكملها.
منذ إطلاقها في عام 2004، قام ملايين اللاعبين بتقطيع أول خنزير بري لهم، وقاموا بمهمتهم الأولى، وتعلموا قاعدة البقاء المتمثلة في "بيع القمامة أولاً ثم القيام بالمهام".
استغرق الأمر من Astra 40 دقيقة لإكمال جميع المهام هنا.
يتقدم بشكل تسلسلي على طول سلسلة المهام السابقة دون تخطي أي خطوة. بعد الانتهاء من كل مهمة، يعود إلى NPC للعبور وقيادة المهمة التالية.
وفي الطريق، حكمت أيضًا على تلك التي ألقيت على أنها قمامة، وباعتها مقابل المال، واستبدلتها بأسلحة أفضل مما كانت عليه.
قبل دخول الكهف الأخير، فعل شيئًا لا يفعله سوى اللاعبين ذوي الخبرة، وركض إلى المدرب لتعلم مهارات جديدة.
وفي الوقت نفسه، يقبل أيضًا مهمتين في الكهف معًا. يمكنك القيام بالأمرين معًا في رحلة واحدة، مما يوفر عليك الرحلة.
لا ينعكس هذا النوع من عمليات "التحضير أولاً ثم الدخول إلى الحفرة، والقيام بمهام متعددة بالتوازي" في الكلمات السريعة. هذه هي الإستراتيجية المثالية التي استنتجتها Astra من بيانات المهمة ومناصب الشخصيات غير القابلة للعب.
وكانت هناك مفاجأة أخرى في المنتصف.
وجدت Astra أن هناك مناطق عديدة على الخريطة لا يوجد بها خاصية اكتشاف الاصطدام. تشير شبكة التنقل الخاصة باللعبة إلى أنه يمكنك المشي هناك، لكن التضاريس الفعلية يجب أن تحتوي على جدران. ذهبت مباشرة من خلال الجدار.
ذكر المطور أن هذا استغلال للأخطاء.
شبكة الملاحة ليست تمامًا مثل جسم الاصطدام الفعلي. أسترا لا تعرف أن هذا خطأ ولا تهتم. يتم الأمر فقط إذا كان الطريق ممكنًا.
لم تسجل أسترا أية وفيات في العملية برمتها. بعد كل شيء، إنها منطقة مبتدئة، والوحوش ليست صعبة حقا.
ولكن بالنسبة للعميل الذي لم يسبق له رؤية شاشة اللعبة، ولم يُطلب منه مطلقًا "تعلم المهارات قبل قتال الوحوش" أو "بيع معدات القمامة"، فيمكنه إكمال جميع المهام بشكل نظيف دون أن يتعثر أو يضيع أو يهرب لمحاربة الوحوش التي لا ينبغي أن يقاتلها. لقد تجاوزت هذه النتيجة نتيجة العديد من المبتدئين الحقيقيين.
اللاعبون الذين لا ينظرون إلى الشاشة
فيما يلي مقدمة لكيفية عمل Agent-Wow.
agent-wow هو إطار عمل مفتوح المصدر، والطبقة السفلية تدير خادم AzerothCore الخاص، وإصدار العميل هو 3.3.5a.
أولئك الذين هم على دراية بـ Warcraft يعرفون أن هذه هي النسخة النهائية من Wrath of the Lich King، عميل 2010.
الشيء المثير للاهتمام في Agent-Wow هو أنه لا يفعل شيئًا للذكاء الاصطناعي.
لا يحدد إطار العمل أي منطق للعبة، ولا يساعدك على هزيمة الوحوش، ولا يساعدك في العثور على المسارات، ولا يساعدك في قبول المهام.
إنه يكشف فقط عن نظام الوحدات، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتحديد القدرات التي يحتاجها وإنشائها بنفسه.
يقول المطورون أن نظام الوحدة هذا قد قلل من تعقيد Agent-Wow بمقدار أمر من حيث الحجم على الأقل.
الإطار بسيط، لكن النموذج ليس بسيطًا. لا تحتوي Astra على وحدة تحكم كاملة في الألعاب على الإطلاق، بل مجرد مجموعة من الأجزاء.
أول شيء فعلته هو بناء نظام إدراكي لنفسها.
يشترك في 28 نوعًا من رسائل الخادم، وكلها عبارة عن حزم بيانات ذات مستوى أدنى تبدأ بـ SMSG_*، وتغطي تحديثات الحالة العالمية، وحركة الكائنات، وإطلاق المهام، والقيم القتالية، وتأثيرات الهالة.
أثناء اللعبة، يتم استخدام برنامج Python النصي لاستطلاع هذه الرسائل بشكل مستمر وتحليل حزم البيانات الأصلية في نموذج عالمي يتم تحديثه باستمرار في الذاكرة.
ترى خنزيرًا بريًا يجري على الشاشة. ما تراه أسترا في حزمة البيانات هو رسالة حركة مخلوق، مع الإحداثيات والاتجاه والسرعة والصحة.
إنها تنظر إلى نفس العالم الذي تنظر إليه، ولكن من منظور مختلف تمامًا.
يتم استخراج معلومات المهمة مباشرة من ملف قاعدة بيانات SQL الخاص بـ AzerothCore.
تتوفر المتطلبات والسلاسل المسبقة وإحداثيات نقاط ظهور الشخصيات غير القابلة للعب لكل مهمة في قاعدة البيانات.
يقارن المطور ذلك بلاعب بشري يقضي ساعات في Wowhead بحثًا عن الاستراتيجيات. والفرق هو أن Astra تتخطى صفحة الويب وتقرأ ملف قاعدة البيانات الأصلي مباشرة.
ربما يكون اكتشاف المسار هو أفضل جزء من الأمر برمته.
قامت Astra بإنشاء برنامج C++ بنفسها، باستخدام مكتبة التنقل Detour لتحميل ملف mmaps الخاص بـ AzerothCore.
MMaps هي شبكة التنقل الخاصة بـ World of Warcraft، والتي تسجل الأماكن على الخريطة التي يمكن السير فيها، وهي الجدران، وأيها هي المياه.
يقبل البرنامج إحداثيات نقاط البداية والنهاية، ويحسب المسار الذي يمكن الوصول إليه، ويخرج سلسلة من نقاط المسار بتنسيق JSON.
تغلف Astra طبقة أخرى من لغة Python خارج هذا البرنامج لاستدعاء هذا الملف القابل للتنفيذ والحصول على المسار وإرسال حزم بيانات الجوال.
استخدم المطور كلمة مطالبة واحدة فقط من Codex لبدء العملية بأكملها
، يتم ضبط شدة الاستدلال على المستوى العالي الثاني، وتقوم Astra بكل شيء بنفسها، من الإدراك إلى الفعل إلى اكتشاف المسار.تتمثل خطة المطور التالية في اختبار شيئين. الأول هو معرفة ما إذا كان العميل يمكنه التدريب بشكل مستقل من المستوى 1 إلى المستوى 80، والآخر هو تقييم ما إذا كان بإمكان العديد من العملاء العمل معًا كفريق واحد للتغلب على صعوبة Icecrown Citadel Heroic.
قلعة Icecrown هي الزنزانة النهائية لـ Wrath of the Lich King. يتطلب الأمر فريقًا من 25 شخصًا للتحدي. كان تعقيد آلية رئيسها يعتبر ذروة لعبة World of Warcraft في ذلك الوقت.
يتطلب هذا الزنزانة من اللاعبين البشريين قضاء عدة أشهر في التدرب على المعدات وحفظ الاستراتيجيات والعمل معًا لاجتيازها.
الآن، يريد المطورون أن يقوم 25 من الذكاء الاصطناعي الذين لم يشاهدوا شاشة اللعبة من قبل بتجربتها.
التعليقات