INTERAZIONE AGENTE CONVERSAZIONALE-MACCHINA: STUDIO DI UN LARGE LANGUAGE MODEL IN UN GIOCO BASATO SU TESTO

Il Natural Language Processing (NLP) ha mostrato un notevole potenziale nell’ambito delle simulazioni e dei giochi, soprattutto attraverso l'uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4. Questo lavoro esplora l’impiego degli LLM nelle simulazioni di gioco, con un focus specifico sul calcio come caso di studio. La ricerca esamina le applicazioni degli LLM nella creazione di agenti conversazionali per giochi interattivi, nella generazione di contenuti e trame, e nell’analisi strategica delle interazioni tra gli agenti. Inoltre, vengono discusse le principali sfide associate all'utilizzo degli LLM, come la coerenza, il ragionamento logico e l'affidabilità delle informazioni generate. La configurazione sperimentale si concentra sullo sviluppo di un framework per simulare partite di calcio, in cui gli LLM assumono ruoli strategici e tattici, interagendo tra loro per replicare dinamiche di gioco reali. L'analisi dei risultati, sia qualitativa che quantitativa, evidenzia le potenzialità e le limitazioni delle simulazioni basate su LLM. In particolare, vengono confrontati gli approcci adottati dagli agenti nei vari aspetti del gioco, come il passaggio, il dribbling e l'intercettazione. Nonostante le difficoltà nell'affrontare dinamiche complesse e nel rappresentare visivamente il gioco, i risultati suggeriscono che gli LLM possiedono un potenziale significativo per sviluppare agenti intelligenti in scenari strategici complessi. Infine, vengono esplorate le direzioni future per migliorare l’efficacia e l'affidabilità delle simulazioni, con implicazioni per il futuro delle simulazioni interattive nei giochi.