어떻게 '던전 앤 드래곤'이 지저귐 봇을 받아 들였는 지

트윗을 리트 윗 던전 앤 드래곤 기반 비디오 게임 네버 윈터 '트위터 - 네버 윈터에서 네가 끝까지 만날 방법에 대한 음유 시인의 이야기로 리트 윗!'- 계정에서 자동으로 무작위로 바일 릿으로 회신합니다. D & D 모험. 프로필 사진이 깎인 묘비로 장식되어 있습니다.

그러나 자동화 된 프로그램이 어떻게하면 겉으로보기에 독특한 응답을 줄 수 있는지 정확히 알 수 있습니까? 그리고 왜 공식이 D & D 같은 속성 네버 윈터 트위터 봇을 사용하여 무엇인가를 홍보하는 데 관심이 있습니까?

크리 에이 티브 코딩 회사 인 Feel Train의 Courtney Stanton과 Darius Kazemi에게 많은 디버깅과 신중한 고려가 필요합니다. 퍼펙트 월드 D & D MMO는 2013 년부터 PC에서 나왔다. 게시자는 PlayStation 4의 최신 버전을 다른 방식으로 홍보하기를 원했고, Stanton과 Kazemi에게 마케팅 도구의 두 배가되는 스토리 텔링 바드를 현실로 만들어 주었다..

"나는 바드 작문을 정말 좋아했습니다."라고 Kazemi가 개인화 된 주춧돌을 만드는 데 필요한 맞춤 그래픽을 프로그래밍하는 동안 로봇의 서사적 목소리를 처리 한 Stanton은 말합니다. "나는 Mallory Archer와 같은 그녀를 생각 해냈다. 궁수, 그러나 영국 묘지 여행 가이드로. 그것은 제가 일종의 착륙을 한 목소리였습니다. 알다시피, 매우 droll."

Feel Train 자체가 캐치 올 레이블을 거부합니다. 본질적으로 Stanton과 Kazemi의 연구는 사람들이 인터넷상의 어떤 것들과 상호 작용하는 방식에 인류의 갈가리 찢김을 가져 오기를 희망하며, 캐릭터 기반의 것 D & D 봇은 철학과 완벽하게 어울립니다.

"재미있는 기술 데모와 실제로 사람들과 공감하는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다."라고 스탠튼은 말합니다. "실종 된 것은 서사 구성 요소입니다. 우리가하는 일은 인터넷에서 많은 사람들이 정말로 신경 쓸 수있는 뭔가를 만들고 있다는 것입니다."

네버 윈터 기분이 좋은 기차가 처음이 아니었다. D & D 문자. 올해 초에 그들은 Wizards of the Coast 공식 트위터 계정을 수개월 동안 인수 한 점쟁이 로봇 인 Madame Eva를 만들었습니다. Strahd의 저주, 회사의 Gothic 공포 시리즈 Ravenloft의 새로운 분할 지불금.

장기간의 선수들은 원래 1983 년 레이븐 로프트 (Ravenloft) 캠페인에서 마담 에바 (Mattame Eva)를 기억할 것입니다.이 캠페인은 타로 카드와 같은 타로 카드에서 카드를 가져와 플레이어의 운명을 읽을 수있게 해줍니다. 에 대한 Strahd의 저주 이 회사는 소셜 미디어를 통해 팬과 상호 작용하는 동안 캐릭터를 다시 불러오는 데 관심이있었습니다.

"우리는 정비공을 사용하고 싶었습니다. 트위터에서 행운의 종류가 무작위로 나타났습니다."마법사의 커뮤니케이션 매니저 인 그레그 티토 (Treg)는 말합니다. 초기 아이디어는 회사의 소셜 미디어 관리자가 1 시간 동안 온라인으로 접속하도록하는 것입니다 그가 실제로 운을 읽을 수있는 카드 덱에서 끌어낼 것입니다.

"사람들은 그걸 벗어 버릴거야."그가 말한다.

아이디어가 공식적으로 제안되었을 때 운이 어떻게 든 자동화 될 수 있다는 제안이 제기되었습니다.

"나는 오랫동안 그를 트위터에 따라 왔기 때문에 다리우스의 일에 대해 내 두뇌를 가졌습니다."라고 티토는 말합니다. "해리 포터 (Harry Potter)의 네 집을 사용했던 그의 정렬 모자 (Hatting Pot)를 기억합니다. 봇에 답장을하면 어떤 집에 있었는지 말할 것이고 무작위로 붙여진 운이 맞는 두모를 만들 것입니다. 나는 그 점에 매우 감명을 받았다."

Tito가 Kazemi와 Stanton에 연락했을 때, 그들은 전망에 대해 매우 흥분했습니다. 마법사는 Feel Train을 디자인 문서로 보내고 모든 사람들이 봇이 어떤 매개 변수를 조작 할 것인지를 작업하기 시작했습니다.

"우리는 Tarokka 카드 Ravenloft의 테마와 느낌과 일치하는 미친듯한 스타일의 구문을 만드는 데 그들과 함께 작업했습니다. Strahd의 저주 "라고 그는 말합니다.

근본적으로 마담 ​​에바 (그리고 나중에, 어떻게 네버 윈터 봇) 기능은 일련의 Google 스프레드 시트에서 단어 (형용사, 동사, 위치 및 문자)를 가져와 무작위로 추출하여 여러 맞춤형 서체 템플릿 중 하나에 배치하는 것입니다. 그런 다음 적절한 문법을 ​​사용하여 셀 수없는 조합 중 하나를 생성하는 구문 분석 프로그램을 실행합니다.

등장 인물의 도전 외에도 에바 마담과 같은 봇이나 네버 윈터 사전에 작성되지 않은 내용은 모두 그릴 수 없습니다.

"로봇이 서로 옆에 두 단어를 놓을 수는 없다는 말은 당신이 어떤 점에서 '이 단어는이 단어 옆에 올 수 있습니다.'라고 말하지 않았습니다."라고 Kazemi는 말합니다. "그래서 코트니가 스프레드 시트에 앉아 형용사와 동사를 채우고 다가올 때, 그녀는 갈 것입니다. '좋아,이 모든 단어는이 모든 단어 옆에 괜찮아 보일거야.'

쓰기 과정의 그런 측면은 직관적이지만 여전히 많은 편집 작업이 필요합니다.

여러 번 네버 윈터 프로젝트에서, Courtney에게 300 개의 샘플 짹짹 목록을 만들어 줄 것입니다. "우리가 죽음에 처한 누군가에 대해 이야기하는이 템플릿과 마찬가지로, 그것은 옳은 것처럼 들립니다. 우리가 'the'를 가지고있는 것처럼 보였습니다. 그 곳에서 우리는 'a'를 가져야한다고 생각했습니다."

봇이 단어 조합으로부터 천만 가지의 가능한 응답을 받았다고해도 사전 스크립팅 된 서술 요소가있는 폐쇄 형 봇의 장점은 Microsoft의 실패한 실험 인 Tay와 같은 예측할 수없는 가능성이 없다는 것입니다. 봇은 성적으로 빠르게 진화했습니다. 올해 초 무수한 불쾌한 반응으로 새로운 정보를 끌어와 트럼프를 지원하는 가려움증을 의심스럽게 생각합니다.

"테일러는 불행한 일이었다"고 카 제미는 말한다. "Microsoft Research에서 제작되었으며 Microsoft Research는 제품을 공개하지 않습니다. 그들은 연구하는 데 익숙합니다. 그래서 그들은 나쁜 말을 걸러 내고 그런 것들을 걸러내는 것과 같은 상식적인 것들을 많이 갖고 있지 않았다고 생각합니다."

Feel Train이 가지고있는 조치를 취함으로써 이러한 일이 발생하지 않도록하는 것이 쉽습니다.

"그 결과의 어느 것도 네버 윈터 봇이 나치와 관련이있다 "고 말했다. "소스 자료가 아니기 때문에 그럴 수 없습니다."

카 제미 (Kazemi)는 소셜 미디어에있는 많은 사람들이 자신의 매개 변수를 이해하고있을뿐만 아니라 다른 종류의 봇에 대해서도 배우기 시작했다고 말한다.그러나 그들과의 상호 작용이 일상적인 사건으로 간주되기 전에 갈 길은 있습니다.

"모든 사람들이 로맨스 서적과 스릴러, 어린이 책 등을 알고 있다는 것은 책이 아닙니다."라고 그는 말합니다. "하지만 매년마다 봇의 팬이되는 사람들이 점점 늘어나고 있다고 생각합니다."

Stanton에게 봇을 만드는 가장 좋은 방법은 다른 사람들이 어떻게 반응 하는지를 확인하는 것입니다.

"사람들이 우리가 만드는 봇에서 벗어나는 것들과 어떻게 상호 작용 하는지를 정말로보고 싶습니다."라고 그녀는 말합니다. "나는 항상 그들이 그 일에 대해 어떻게 느끼는지에 관심이있다."

반면 Kazemi는 봇 스스로를 가장 매력적인면으로 생각합니다.

"나는 인간이 아닌 무언가에 사람들이 대면하는 것에 관심이있다. 그 시합에서, "그는 말합니다. "지금은 봇과 대화하는 것이 외계인과 대화 할 수있는 가장 가까운 방법이라고 생각합니다. 정말 재미 있다고 생각합니다."

미래에 관해서는 D & D 프로젝트에서 Feel Train은 서사와 함께 합성 방법을 탐색하기 위해 봇을 계속 사용하는 것을 좋아합니다.

"가장 재미있는 것들 중 하나 D & D 캐릭터 제작입니다. 나는 그걸로 무언가를하고 싶다 "고 Kazemi는 말한다. "내 말은, 사람들은 하나, 아마도 두 번의 세션을 D & D 그 자체만으로도 캐릭터 생성이 가능합니다. 그리고 물론 그것은 트위터 봇이 정말로 잘하는 것을 생성합니다. 정말 멋질 것 같아."