近年来，包括自然语言处理(NLP)技术在内的人工智能(AI)工具变得越来越复杂，并在各种任务中取得了优异的成绩。NLP技术是专门设计的，但近年来，包括自然语言处理(NLP)技术在内的人工智能(AI)工具变得越来越复杂，并在各种任务中取得了优异的成绩。NLP技术是专门为理解人类语言并产生适当的反应而设计的，从而实现人类与人类智能体之间的交流。
其他研究还介绍了面向对象的代理，它们可以自动导航虚拟或视频游戏环境。到目前为止，NLP技术和面向目标的agent通常是独立开发的，而不是组合成一个统一的方法。
来自佐治亚理工学院和脸书人工智能研究所的研究人员最近探索了为目标驱动代理配备NLP功能的可能性，以便他们可以与其他角色交谈，并在幻想游戏环境中完成所需的动作。他们的论文提前发表在arXiv上，说明这两种方法的结合可以取得显著的效果，游戏角色说话和行动的方式与他们的整体动机是一致的。
进行这项研究的研究人员之一Prithviraj Ammanabrolu告诉TechXplore:“与人类和其他代理沟通以实现目标的代理仍然是原始的。”“我们在假设目前大多数NLP任务和数据集是静态的情况下进行操作，因此我们忽略了大量的文献，这表明交互性和语言基础对于有效的语言学习是必要的。”训练AI智能体的主要方法之一是让他们在交互式模拟环境中练习技能。叙事游戏，也称为文本冒险游戏，对于训练目标驱动型和对话型智能体特别有用，因为它们可以进行各种与文字和动作相关的交互。
Ammanabrolu说：“交互式叙事游戏是一种模拟，其中代理人通过自然语言与世界进行交互——使用文本描述、命令和对话来“感知”、“行动”和“与世界对话。”作为这项工作的一部分，FAIR的ParlAI团队创建了LIGHT，这是一个大规模、众包的奇幻文字冒险游戏，你可以在这些世界中玩和扮演角色。这是我们实验的平台。"
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