Microsoft heeft opensourcesoftware ontwikkeld voor het trainen en testen van ai-agents. Dat gebeurt aan de hand van het TextWorld-project, waarmee gebruikers bijvoorbeeld text-based games oftewel tekstadventures kunnen genereren.
TextWorld is een Python-bibliotheek waarmee gebruikers tekstgames kunnen genereren en kunnen spelen, aldus Microsoft. Zo is het bijvoorbeeld mogelijk om van tevoren het aantal kamers en objecten te specificeren, net als de beoogde lengte en het doel van een spel. Gebruikers kunnen kiezen uit twee thema's: house en basic. Bij het eerste thema beschrijft de gekozen tekst de game alsof deze zich afspeelt in een huis. Vervolgens genereert de software een game in Inform7, die bijvoorbeeld lijkt op het spel Zork uit 1980.
Zo moet een speler tekst lezen en begrijpen om verder te komen door verschillende commando's in te voeren. Daarbij is het niet altijd duidelijk wat het doel precies is, stellen Microsoft-onderzoekers in een bijbehorende paper. Dat maakt dit soort games een omgeving die voor het trainen van agents met behulp van reinforcement learning geschikt is, aldus het bedrijf. Het zou vooral gaan om het combineren van deze leermethode met het begrijpen van natuurlijke taal, wat meer complexiteit met zich meebrengt.
Daar komt bij dat er verschillende beperkingen zijn die het voor een kunstmatige intelligentie moeilijk maken om de game te 'leren'. Een agent kan bijvoorbeeld alleen beschikken over de informatie die op dat moment aanwezig is. Daarnaast is er een grote state space en zijn er veel mogelijke acties, maar weinig juiste.
Microsoft is niet het enige bedrijf dat spellen met kunstmatige intelligentie combineert. Een bekend voorbeeld is Googles AlphaZero-project en de game Go; de organisatie OpenAI toonde onlangs zijn voortgang op het gebied van Dota 2.