Trong nhiều thập kỷ, các trò chơi phiêu lưu văn bản đã thu hút người chơi nhờ cốt truyện phong phú và thử thách giải đố. Giờ đây, một làn sóng nhà phát triển mới đang thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để cách mạng hóa thể loại cổ điển này, tạo ra những trải nghiệm linh hoạt và giàu trí tưởng tượng hơn bao giờ hết.
Sức Hút Và Hạn Chế Của Các Trò Chơi Phiêu Lưu Văn Bản Cổ Điển
Các trò chơi phiêu lưu văn bản truyền thống, còn được gọi là tiểu thuyết tương tác, luôn mang đến cho người chơi sự tự do vô song để khám phá các thế giới mô phỏng thông qua các lệnh văn bản. Không giống như các trò chơi đồ họa nơi tương tác bị giới hạn trong các tùy chọn định sẵn, trò chơi phiêu lưu văn bản cho phép người chơi gõ hầu hết mọi thứ họ có thể tưởng tượng. Điều này tạo ra một cảm giác chủ động độc đáo, ngay cả khi các hành động khả thi thực tế được lập trình cẩn thận bởi các nhà phát triển.
Cộng đồng công nhận cả điểm mạnh và điểm yếu của định dạng này. Trong khi các trò chơi phiêu lưu văn bản mang lại sự tự do tập trung đáng kinh ngạc, cho phép người chơi kiểm tra mọi chi tiết của môi trường, thì các điểm lựa chọn thực tế không nhiều hơn đáng kể so với các trò chơi phiêu lưu point-and-click. Ảo giác về những khả năng vô hạn xuất phát từ sự mơ hồ về khả năng khám phá - người chơi có thể tưởng tượng ra vô số hành động, nhưng chỉ một số lượng hạn chế thực sự hoạt động trong chương trình của trò chơi.
Biểu diễn phù hợp thực sự với các khái niệm này là nhật ký trò chuyện, hoặc quá trình nhận thức phần nào kỳ diệu của LLM.
LLM Với Vai Trò Quản Trò Sáng Tạo
Các nhà phát triển hiện đang khám phá cách LLM có thể nâng cao trò chơi phiêu lưu văn bản bằng cách đóng vai trò như một bộ phân tích cú pháp linh hoạt hơn và một đối tác sáng tạo. Một nhà phát triển đã tạo ra một nguyên mẫu trong đó LLM tạo ra các điểm cốt truyện phức tạp để phản hồi lại các đầu vào bất thường của người chơi, xây dựng các câu chuyện cyberpunk liên quan đến các thực thể AI được mã hóa vào chuông nhà thờ và các kỹ thuật hack phức tạp dựa trên cộng hưởng.
Tiềm năng của các trò chơi phiêu lưu văn bản được tăng cường bởi LLM vượt ra ngoài việc chỉ phân tích lệnh. Một số nhà phát triển hình dung việc sử dụng AI để tạo ra văn bản mô tả cho những chi tiết không quan trọng mà tác giả chưa lập trình, tạo ra các môi trường nhập vai hơn mà không yêu cầu triển khai thủ công tỉ mỉ. Những người khác xem LLM như công cụ để khuếch đại sự sáng tạo của con người, làm cho thế giới trò chơi cảm thấy tự nhiên và phản hồi tốt hơn với hành động của người chơi.
Thách Thức Về Tính Nhất Quán
Bất chấp những khả năng thú vị, các nhà phát triển phải đối mặt với những thách thức đáng kể khi sử dụng LLM cho trò chơi phiêu lưu văn bản. Vấn đề lớn nhất là duy trì tính nhất quán - LLM có xu hướng ảo giác và đi chệch kịch bản, có khả năng phá vỡ logic trò chơi và cơ chế câu đố. Như một nhà phát triển lưu ý, Tôi nhớ trong một trò chơi văn bản LLM nào đó lẽ ra phải là cuộc phiêu lưu trong hầm ngục thời trung cổ, tôi chỉ tuyên bố rằng tôi rút một khẩu shotgun từ túi và bắn chết mấy tên yêu tinh, và nó đã chấp nhận điều đó thay vì nói 'không'.
Sự thiếu hạn chế này có nghĩa là hai người chơi có thể trải nghiệm những trò chơi hoàn toàn khác nhau, làm suy yếu trải nghiệm văn hóa chung vốn định nghĩa các trò chơi phiêu lưu văn bản cổ điển. Mọi người nhớ những khoảnh khắc cụ thể từ các trò chơi như Zork hoặc Colossal Cave Adventure chính xác là vì mọi người đều gặp phải những thách thức và giải pháp giống nhau. Các trò chơi điều khiển bởi LLM có nguy cơ mất đi sự nhất quán này, khiến việc tạo ra các câu đố có giải pháp xác định hoặc duy trì một cốt truyện mạch lạc trở nên khó khăn.
Các Phương Pháp Kỹ Thuật Để Kiểm Soát LLM
Các nhà phát triển đang thử nghiệm các giải pháp kỹ thuật khác nhau để giữ cho LLM đi đúng hướng. Một số đang triển khai quản lý trạng thái trò chơi bên ngoài bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu như SQLite, nơi LLM đóng vai trò là giao diện ngôn ngữ cho logic trò chơi được xác định trước. Những người khác đang cố gắng hạn chế AI bằng cách cung cấp bối cảnh lịch sử chi tiết hoặc các khoảng thời gian cụ thể, điều này dường như giúp mô hình bám sát vào một thực tế nhất quán.
Những phương pháp triển vọng nhất coi LLM như một thành phần trong một hệ thống lớn hơn, thay vì là trọng tài duy nhất về trạng thái trò chơi. Bằng cách duy trì các chuyển đổi trạng thái chính thức một cách lập trình và sử dụng LLM chủ yếu cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trang trí mô tả, các nhà phát triển hy vọng sẽ tạo ra các trò chơi kết hợp sự linh hoạt của AI với logic đáng tin cậy của các trò chơi phiêu lưu văn bản truyền thống.
Công cụ phát triển để tạo trò chơi phiêu lưu dạng văn bản:
- Inform 6/7: Ngôn ngữ chuyên dụng cho tiểu thuyết tương tác
- TADS 3: Hệ thống phát triển trò chơi phiêu lưu dạng văn bản
- Lua: Ngôn ngữ đa mục đích phù hợp cho trò chơi phiêu lưu dạng văn bản
- Annual IFComp: Cuộc thi dành cho trò chơi phiêu lưu dạng văn bản mới (ifcomp.org)
Tương Lai Của Tiểu Thuyết Tương Tác Được Tăng Cường Bởi AI
Mặc dù công nghệ LLM hiện tại chưa sẵn sàng để thay thế các công cụ trò chơi phiêu lưu văn bản truyền thống, các thử nghiệm đang được tiến hành hướng tới một tương lai thú vị. Cộng đồng dường như đồng ý rằng chúng ta đang trên bờ vực khám phá ra các thể loại trò chơi mới pha trộn sự sáng tạo của con người với khả năng của AI. Thay vì thay thế hoàn toàn tác giả con người, LLM có thể đóng vai trò như một bộ khuếch đại sáng tạo, giúp các nhà phát triển xây dựng các thế giới phong phú hơn trong khi vẫn duy trì thiết kế cẩn thận khiến các câu đố trở nên thỏa mãn khi giải quyết.
Cộng đồng trò chơi phiêu lưu văn bản tiếp tục phát triển mạnh thông qua các nền tảng như Interactive Fiction Database và các cuộc thi hàng năm, đảm bảo rằng cả các phương pháp tiếp cận truyền thống và thử nghiệm đối với tiểu thuyết tương tác sẽ tiếp tục phát triển. Khi công nghệ AI được cải thiện, chúng ta có thể sớm thấy các trò chơi phiêu lưu văn bản thực sự giống như lập trình holodeck - phản hồi, giàu trí tưởng tượng và luôn bất ngờ, nhưng vẫn bám sát vào thiết kế trò chơi mạch lạc.
Tham khảo: The Greatness of Text Adventures