Специалисты Массачусетского технологического института разработали компьютерную систему, способную самостоятельно обучаться игре в текстовый квест, не имея представления об основах языка. Система не всегда может пройти игру целиком, но хорошо справляется с некоторыми заданиями в ней и в процессе выясняет значение слов.
Исследователей особенно интересовала задача создания системы, способной делать умозаключения о синтаксисе, например, отличать отрицания от утверждений, сформулированных теми же словами. Поэтому авторы специально разработали текстовый квест, описывающий игровые ситуации с помощью подобных «проблемных» языковых конструкций. Система также тестировалась на квесте, созданном с помощью инструментария разработки игр Evennia.
Система действует по принципу глубокого обучения — многоэтапного преобразования исходных данных и оценки результатов по заданным критериям. При таком методе обучения не нужны начальные знания об обрабатываемых данных, например о том, что какие-то слова в языке означают отрицание.
Созданную систему сравнивали с двумя другими на основе стандартного алгоритма обработки естественного языка, когда текст представляется в виде набора слов без учета грамматики и порядка; анализируется только частота встречаемости. Во всех случаях система, основанная на методе глубокого обучения, справлялась с частичным прохождением игр лучше, чем стандартные алгоритмы.
