Twórca YouTube łączy nostalgię i najnowocześniejszą technologię, łącząc generatywną sztuczną inteligencję z nostalgiczną miłością do kultowej serii gier Pokémon firmy Nintendo, aby pokazać, jak można zbudować własny Pokédex oparty na sztucznej inteligencji.
W uniwersum Pokémon, Pokédex to cyfrowa encyklopedia świata, która rejestruje dane na temat gatunków kolorowych potworów, w tym ich cech, umiejętności i siedlisk. Trenerzy używają Pokédexu do śledzenia swoich spotkań z Pokémonami i poznawania każdego gatunku.
Projekt AI Pokédex jest pomysłem Abrahama Haskina, byłego inżyniera Google i gospodarza kanału Abe’s Project na YouTube. Chcieli oni stworzyć rzeczywistą wersję urządzenia przenośnego i wykorzystali nowoczesne technologie, aby wypełnić tę pustkę.
„Chodziło głównie o uświadomienie sobie, że mogę to zrobić” – powiedział Haskin w wywiadzie dla TCN. „Myślę, że zawsze są fajne projekty w filmach, kreskówkach i science-fiction [które sprawiają, że myślisz]: „Czy nie byłoby wspaniale, gdyby to istniało?”
Oryginalnie wprowadzony w 1996 roku przez tokijską firmę Game Freak jako Pocket Monsters, globalny fenomen Pokémon pojawił się w Stanach Zjednoczonych w 1998 roku wraz z wydaniem Pokémon Red i Blue na oryginalnego Game Boya, co zbiegło się z premierą powiązanego serialu anime w amerykańskiej telewizji.
Nintendo i The Pokémon Company wypuściły w przeszłości różne repliki Pokédexu, ale były to proste zabawki – nie działające narzędzia, które odtwarzają rzeczywistą funkcjonalność znanego gadżetu z gier wideo i anime.
Zdając sobie sprawę, że technologia jest na tyle zaawansowana, że możliwe jest stworzenie prawdziwego Pokédexu, Haskin zwrócił się do flagowego modelu sztucznej inteligencji OpenAI, ChatGPT, aby ożywić urządzenie. DIY Pokédex, podłączony do lokalnej sieci Wi-Fi, wykorzystuje połączenia z ChatGPT i Pokémon API – bazą danych stworzoną przez fanów – do identyfikacji poszczególnych stworzeń, gdy DIY Pokédex jest skierowany na obraz lub zabawkę.
Pokédex Pokémon wydrukowany w 3D, zasilany sztuczną inteligencją. Image: Abraham Haskin
W wersji demonstracyjnej Haskin pokazał, że Pokédex DIY jest w stanie zidentyfikować pełnokolorowego Pokémona na ekranie, ale ma trudniejszy czas z zabawkami i miniaturami.
Haskin powiedział, że podczas gdy korzystanie z technologii GPT-4 może być kosztowne w przypadku wykonywania setek połączeń z systemem, projekt Pokémon kosztuje tylko grosze, jeśli chodzi o implementację sztucznej inteligencji.
„Gdybyś miał zamiar stworzyć aplikację internetową lub coś, co robiłoby to samo, aby przesłać zdjęcie w celu rozpoznania Pokémona, byłoby to prawdopodobnie dość drogie, dość szybko” – powiedział Haskin, dodając, że aspekt klonowania głosu w projekcie wykorzystywał darmową warstwę platformy generatywnej sztucznej inteligencji Play HT.
Kolejną generatywną sztuczną inteligencją, która wykorzystuje popkulturową moc Pokémonów, jest projekt Georgia Institute of Technology o nazwie POKE 'LLMON, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do zrozumienia i opanowania bitew w grze Pokémon z umiejętnościami podobnymi do ludzkich.
Halucynacje AI są stałym tematem w branży AI od czasu publicznego uruchomienia ChatGPT na początku ubiegłego roku. Haskin powiedział, że chociaż projekt wymagał radzenia sobie z dziwactwami ChatGPT, sztuczna inteligencja nie wróciła z nadmiernie niepokojącymi odpowiedziami lub odpowiedziami niezwiązanymi z Pokémonami.
„Na pewno jest nieobliczalna. W rzeczywistości myślałem o dodaniu funkcji, takiej jak sprawdzanie, aby zadać ChatGPT to samo pytanie dwa razy” – powiedział Haskin. „Ponieważ jakiś procent czasu jest po prostu błędny i myśli, że nic nie widzi – na tym obrazie nic nie ma”.
Jednak po ponownym zapytaniu Haskin powiedział, że ChatGPT odpowie poprawną odpowiedzią. To po prostu nieodłączna część radzenia sobie z nowymi technologiami, takimi jak generatywna sztuczna inteligencja i duże narzędzia do modelowania języka, takie jak ChatGPT, Claude AI i Gemini.
Duży model językowy (LLM) odnosi się do sztucznej inteligencji, która generuje odpowiedzi podobne do ludzkich na podstawie danych wprowadzanych przez użytkownika, umożliwiając mu odpowiadanie na pytania, komponowanie tekstów i generowanie obrazów.
„Te LLM mają w sobie pewną miękkość; nie mają tej sztywności, do której jesteś przyzwyczajony podczas pracy z systemami komputerowymi” – powiedział Haskin. „Jest więc trochę dawania i brania, gdzie trzeba trochę poradzić sobie z tą nieostrością” – dodali. „Ale nie będzie gorzej, ponieważ każdy monit do ChatGPT jest niezależnym wydarzeniem. Model nie aktualizuje się ani nie uczy ode mnie, więc i tak nie miałoby to na niego wpływu”.
Wracając do zamiłowania do nostalgii, Haskins powiedział, że projekt Pokédex może nie być ostatnim kultowym projektem technologicznym z lat 90. dla kanału.
„Naprawdę uwielbiam robić rzeczy, które wydają się być na krawędzi tego, co jest możliwe, a jeśli jest inna rzecz, która jest wykonalna, zdecydowanie pomyślałbym o zrobieniu tego” – powiedział Haskin. „Chciałbym zrobić kilka wznowień rzeczy, które ludzie zrobili w latach 90-tych. Chciałbym przerobić i zobaczyć, jakie fajne rzeczy moglibyśmy zrobić przy użyciu nowoczesnej technologii”.
