Создатель YouTube соединил ностальгию и передовые технологии, объединив генеративный искусственный интеллект с ностальгической любовью к культовой игровой франшизе Pokémon от Nintendo, чтобы показать, как можно создать свой собственный Pokédex на базе искусственного интеллекта.
Во вселенной Pokémon покедекс — это цифровая энциклопедия, в которой записаны данные о видах разноцветных монстров, включая их черты, способности и места обитания. Тренеры используют Pokédex, чтобы отслеживать встречи с покемонами и узнавать о каждом виде.
Проект AI Pokédex — детище Абрахама Хаскина, бывшего инженера Google и ведущего YouTube-канала Abe’s Project. Они хотели создать реальную версию портативного устройства и воспользовались современными технологиями, чтобы заполнить этот пробел.
«В основном это было просто осознание того, что я могу это сделать», — сказал Хаскин в интервью TCN. «Я думаю, что в кино, мультфильмах и научной фантастике всегда есть крутые проекты, которые заставляют задуматься: Разве не было бы круто, если бы это существовало?»
Изначально игра была выпущена в 1996 году токийской компанией Game Freak под названием Pocket Monsters, а в США глобальный феномен Pokémon появился в 1998 году с выходом Pokémon Red и Blue на оригинальной консоли Game Boy, что совпало с запуском аниме-сериала на американском телевидении.
В прошлом Nintendo и The Pokémon Company выпускали различные реплики Pokédex, но это были простые игрушки, а не рабочие инструменты, воссоздающие реальные функции привычного гаджета из видеоигр и аниме.
Осознав, что технологии продвинулись достаточно далеко, чтобы сделать реальный покедекс возможным, Хаскин обратился к флагманской модели искусственного интеллекта OpenAI, ChatGPT, чтобы воплотить устройство в жизнь. DIY Pokédex, подключенный к локальной сети Wi-Fi, использует вызовы ChatGPT и API Pokémon — базу данных, созданную фанатами, — для идентификации отдельных существ, когда DIY Pokédex наводится на изображение или игрушку.
В демонстрационном ролике Хаскин показал, что DIY Pokédex способен идентифицировать полноцветного покемона на экране, но с игрушками и миниатюрами дело обстоит сложнее.
По словам Хаскина, в то время как использование технологии GPT-4 может быть дорогостоящим, если делать сотни обращений к системе, проект Pokémon стоит лишь копейки, когда речь идет о реализации ИИ.
«Если бы вы собирались сделать веб-приложение или что-то подобное, чтобы загрузить фотографию для распознавания покемонов, это, вероятно, стало бы очень дорого и довольно быстро», — сказал Хаскин, добавив, что для клонирования голоса в проекте использовался бесплатный уровень платформы Play HT audio generative AI.
Другой генеративный ИИ, использующий поп-культурную силу покемонов, — проект Технологического института Джорджии под названием POKE ‘LLMON, который использует ИИ для понимания и освоения сражений в игре Pokémon с человекоподобным мастерством.
Галлюцинации ИИ стали постоянной проблемой в индустрии ИИ после публичного запуска ChatGPT в начале прошлого года. Хаскин отметил, что, хотя в ходе проекта пришлось разбираться с причудами ChatGPT, ИИ не давал чрезмерных ответов или ответов, не связанных с покемонами.
«Он, конечно, нестабилен. На самом деле я подумывал о том, чтобы добавить функцию, вроде проверки, чтобы ChatGPT не задавал один и тот же вопрос дважды», — говорит Хаскин. «Потому что в некоторых случаях он просто ошибается и считает, что ничего не видит, как будто на этом изображении ничего нет».
Однако при повторном запросе, по словам Хаскина, ChatGPT даст правильный ответ. Это просто неотъемлемая часть работы с новыми технологиями, такими как генеративный ИИ и инструменты с большими языковыми моделями, такие как ChatGPT, Claude AI и Gemini.
Большая языковая модель (LLM) относится к ИИ, который генерирует человекоподобные ответы на основе пользовательских данных, что позволяет ему отвечать на вопросы, составлять тексты и генерировать изображения.
«В этих LLM есть некая мягкость; в них нет той жесткости, к которой вы привыкли при работе с компьютерными системами», — говорит Хаскин. «Так что есть некоторая доля плюс-минус, когда вам приходится иметь дело с этой нечеткостью», — говорят они. «Но хуже от этого не будет, потому что каждый запрос в ChatGPT — это независимое событие. Модель не обновляется и не учится у меня, так что это никак на нее не повлияет».
Возвращаясь к своей любви к ностальгии, Хаскинс сказал, что проект Pokédex может оказаться не последним проектом канала в области технологий 90-х годов.
«Мне очень нравится делать вещи, которые кажутся на грани возможного, и если есть другая вещь, которая осуществима, я определенно подумаю о том, чтобы сделать ее», — сказал Хаскин. «Я бы с удовольствием сделал несколько возрождений вещей, снятых людьми в 90-е годы. Я бы с удовольствием переделал и посмотрел, какие крутые вещи мы могли бы сделать с помощью современных технологий».
