در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال پیشرفت است و تاثیرات عمیقی بر صنایع مختلف دارد. یکی از حوزه‌های نوظهور و جذاب در این زمینه، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs) در تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه است. مقاله حاضر که توسط ی. سان، ج. ژائو، س. یو، و. وانگ و ایکس. ژو نوشته شده، به بررسی کاربرد LLMها در بازی‌های جنگی و شبیه‌سازی‌های نظامی می‌پردازد. این تحقیق، با عنوان انگلیسی “Self Generated Wargame AI: Double Layer Agent Task Planning Based on Large Language Model” و عنوان فارسی “هوش مصنوعی خودتولیدگر بازی جنگ: برنامه‌ریزی دو لایه وظایف عامل مبتنی بر مدل زبان بزرگ” به نوآوری در زمینه تصمیم‌گیری هوشمند با استفاده از LLMها می‌پردازد و نتایج قابل توجهی را ارائه می‌دهد.

این مقاله حاصل تلاش مشترک گروهی از محققان به رهبری ی. سان، ج. ژائو، س. یو، و. وانگ و ایکس. ژو است. زمینه تخصصی این محققان به طور کلی هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین است. تمرکز اصلی آن‌ها در این تحقیق، ادغام مدل‌های زبانی بزرگ در فرآیندهای تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی وظایف در محیط‌های شبیه‌سازی شده، به ویژه بازی‌های جنگی، بوده است.

این تحقیق در حوزه‌ای قرار می‌گیرد که به سرعت در حال رشد است و به دنبال استفاده از قدرت پردازش زبان طبیعی و درک زبان توسط LLMها برای ایجاد سیستم‌های هوشمندتر و کارآمدتر است.

چکیده این مقاله به این صورت است: مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT تاثیر شگرفی بر حوزه هوش مصنوعی داشته‌اند. با این حال، تمرکز اصلی آن‌ها بر پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، یادگیری ماشین و درک زبان طبیعی بوده است. این مقاله به طور نوآورانه‌ای مدل زبانی بزرگ را در زمینه تصمیم‌گیری هوشمند به کار می‌برد، مدل زبانی بزرگ را در مرکز تصمیم‌گیری قرار می‌دهد و معماری عاملی را با مدل زبانی بزرگ به عنوان هسته اصلی می‌سازد. بر این اساس، برنامه‌ریزی وظایف عامل دو لایه را پیشنهاد می‌کند، از طریق تعامل زبان طبیعی دستورات تصمیم‌گیری را صادر و اجرا می‌کند و از طریق محیط شبیه‌سازی بازی جنگ، اعتبارسنجی شبیه‌سازی را انجام می‌دهد. از طریق آزمایش شبیه‌سازی رویارویی بازی، مشخص شد که توانایی تصمیم‌گیری هوشمند مدل زبانی بزرگ به طور قابل توجهی قوی‌تر از هوش مصنوعی یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی قاعده‌مند است و هوش، درک‌پذیری و تعمیم‌پذیری همگی بهتر هستند. و از طریق آزمایش‌ها مشخص شد که هوش مدل زبانی بزرگ ارتباط نزدیکی با دستورات (prompt) دارد. این کار همچنین مدل زبانی بزرگ را از تعامل انسان و کامپیوتر به حوزه تصمیم‌گیری هوشمند گسترش می‌دهد، که ارزش و اهمیت مرجع مهمی برای توسعه تصمیم‌گیری هوشمند دارد.

به طور خلاصه، مقاله حاضر یک رویکرد نوآورانه برای استفاده از LLMها در بازی‌های جنگی و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک ارائه می‌دهد. این رویکرد شامل ساخت یک معماری عامل است که در آن LLM به عنوان هسته اصلی عمل می‌کند و با استفاده از زبان طبیعی، دستورات را صادر و اجرا می‌کند. این تحقیق نشان می‌دهد که LLMها می‌توانند در این زمینه عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی هوش مصنوعی مانند یادگیری تقویتی داشته باشند.

روش‌شناسی تحقیق در این مقاله شامل چندین مرحله کلیدی است:

• ساخت معماری عامل مبتنی بر LLM: محققان یک معماری عامل طراحی کرده‌اند که در آن یک LLM (به عنوان مثال، یک مدل مشابه ChatGPT) به عنوان هسته اصلی سیستم عمل می‌کند. این LLM مسئول دریافت اطلاعات، پردازش آن‌ها، تصمیم‌گیری و صدور دستورات است.
• برنامه‌ریزی وظایف دو لایه: این رویکرد شامل تقسیم فرآیند تصمیم‌گیری به دو لایه است: یک لایه برنامه‌ریزی استراتژیک و یک لایه اجرای تاکتیکی. این تقسیم‌بندی به LLM کمک می‌کند تا تصمیمات پیچیده را به صورت مرحله‌ای اتخاذ کند.
• استفاده از زبان طبیعی برای تعامل: LLM با محیط شبیه‌سازی شده از طریق زبان طبیعی تعامل می‌کند. به این معنی که دستورات و اطلاعات به صورت متن به LLM داده می‌شوند و پاسخ‌ها نیز به صورت متن دریافت می‌شوند. این امر امکان درک بهتر و انعطاف‌پذیری بیشتر را فراهم می‌کند.
• شبیه‌سازی بازی جنگ: محققان از یک محیط شبیه‌سازی بازی جنگ برای ارزیابی عملکرد سیستم خود استفاده کرده‌اند. این محیط شامل سناریوهای مختلف و دشمنان هوشمند است که عملکرد LLM را در شرایط واقعی آزمایش می‌کنند.
• مقایسه با روش‌های دیگر: عملکرد سیستم مبتنی بر LLM با روش‌های سنتی هوش مصنوعی مانند یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی قاعده‌مند مقایسه شده است. این مقایسه نشان می‌دهد که LLMها در برخی موارد عملکرد بهتری دارند.

به عنوان مثال، تصور کنید که LLM باید یک حمله به پایگاه دشمن را برنامه‌ریزی کند. در لایه برنامه‌ریزی استراتژیک، LLM تعیین می‌کند که هدف اصلی چیست، چه منابعی در دسترس است و چه مسیرهایی برای حمله وجود دارد. در لایه اجرای تاکتیکی، LLM دستورات دقیق‌تری را صادر می‌کند، مانند “گروه آ به سمت پایگاه دشمن حرکت کند” یا “گروه ب از جناح راست حمله کند”.

نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که استفاده از LLMها در بازی‌های جنگی و شبیه‌سازی‌های نظامی مزایای قابل توجهی دارد:

• عملکرد بهتر در تصمیم‌گیری: سیستم مبتنی بر LLM در مقایسه با روش‌های سنتی هوش مصنوعی عملکرد بهتری در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و تاکتیکی دارد.
• درک‌پذیری و توضیح‌پذیری: استفاده از زبان طبیعی برای تعامل با LLM، فهمیدن دلیل اتخاذ یک تصمیم خاص را آسان‌تر می‌کند. این امر به ویژه در محیط‌های نظامی که نیاز به توجیه تصمیمات وجود دارد، مهم است.
• انعطاف‌پذیری و تعمیم‌پذیری: LLMها می‌توانند به راحتی به شرایط جدید و غیرمنتظره واکنش نشان دهند. آن‌ها همچنین می‌توانند دانش خود را از یک سناریو به سناریوهای دیگر تعمیم دهند.
• اهمیت دستورات (Prompt): تحقیق نشان داد که کیفیت و طراحی دستوراتی که به LLM داده می‌شود، تاثیر زیادی بر عملکرد آن دارد. دستورات دقیق و واضح منجر به تصمیمات بهتر می‌شوند.

برای مثال، در یک سناریوی شبیه‌سازی شده، LLM توانست با تحلیل اطلاعات مربوط به موقعیت دشمن،地形 (توپوگرافی) و منابع موجود، یک استراتژی حمله موثر را طراحی کند. این در حالی بود که سیستم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی در یافتن یک راه حل بهینه با مشکل مواجه شدند.

این تحقیق دارای کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف است:

• شبیه‌سازی‌های نظامی: LLMها می‌توانند برای آموزش پرسنل نظامی و آزمایش استراتژی‌های جدید در محیط‌های شبیه‌سازی شده استفاده شوند.
• بازی‌های جنگی: LLMها می‌توانند به عنوان حریفان هوشمند در بازی‌های جنگی عمل کنند و تجربه‌ای واقع‌گرایانه‌تر و چالش‌برانگیزتر را برای بازیکنان فراهم کنند.
• تصمیم‌گیری‌های استراتژیک: LLMها می‌توانند در سازمان‌های دولتی و خصوصی برای کمک به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در زمینه‌های مختلف مانند مدیریت بحران، برنامه‌ریزی شهری و سرمایه‌گذاری استفاده شوند.
• بهبود تعامل انسان و ماشین: این تحقیق نشان می‌دهد که استفاده از زبان طبیعی برای تعامل با سیستم‌های هوشمند می‌تواند کارایی و اثربخشی آن‌ها را افزایش دهد.

یکی از دستاوردهای مهم این تحقیق، ارائه یک چارچوب جدید برای استفاده از LLMها در تصمیم‌گیری‌های هوشمند است. این چارچوب می‌تواند به عنوان مبنایی برای توسعه سیستم‌های هوشمندتر و کارآمدتر در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد.

مقاله “هوش مصنوعی خودتولیدگر بازی جنگ: برنامه‌ریزی دو لایه وظایف عامل مبتنی بر مدل زبان بزرگ” یک گام مهم در جهت استفاده از LLMها در تصمیم‌گیری‌های هوشمند است. این تحقیق نشان می‌دهد که LLMها می‌توانند در بازی‌های جنگی و شبیه‌سازی‌های نظامی عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی هوش مصنوعی داشته باشند. همچنین، استفاده از زبان طبیعی برای تعامل با LLMها می‌تواند درک‌پذیری، انعطاف‌پذیری و تعمیم‌پذیری سیستم‌های هوشمند را افزایش دهد. با توجه به پتانسیل بالای LLMها، انتظار می‌رود که در آینده شاهد کاربردهای گسترده‌تری از این مدل‌ها در زمینه‌های مختلف باشیم.

به طور کلی، این مقاله نشان می‌دهد که LLMها می‌توانند نقش مهمی در توسعه هوش مصنوعی و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری ایفا کنند. با ادامه تحقیقات در این زمینه، می‌توان انتظار داشت که سیستم‌های هوشمندتری ایجاد شوند که قادر به حل مسائل پیچیده و ارائه راه حل‌های نوآورانه باشند.