Zork

למה ב-MIT בנו מנתח חדש

הפיתוח התחיל במאי 1977 במעבדה למדעי המחשב של ⁦MIT⁩. עמדו מאחוריו טים אנדרסון (⁦Tim Anderson⁩), מארק בלנק (⁦Marc Blank⁩), ברוס דניאלס (⁦Bruce Daniels⁩) ודייב לבלינג (⁦Dave Lebling⁩). לפי ויקיפדיה, הם קיבלו השראה מ-⁦Colossal Cave Adventure⁩, אבל רצו לאפשר קלט מורכב יותר משתי המילים של אותו משחק. הגרסה הראשונה של לבלינג עדיין הייתה מוגבלת, וקרובה ברמתה ל-⁦Adventure⁩. הקבוצה המשיכה ופיתחה מנתח בשפת ⁦MDL⁩ (שפה דומה ל-⁦Lisp⁩, שרצה על מחשב ⁦PDP-10⁩). המנתח הזה הבין תארי פועל, מילות חיבור, מילות יחס ופעלים מורכבים, ולכן יכול היה לקבל פקודה כמו "⁦put the lamp and sword in the case⁩". עד יוני 1977 המשיכו להוסיף תכונות ולשפר את המנתח. החידה האחרונה נוספה בפברואר 1979. דייב לבלינג פתר גם בעיית עיצוב שהייתה ב-⁦Colossal Cave Adventure⁩. שם, הליכה בחושך נגמרה בנפילה לתהום ובמוות. הפתרון הזה לא התאים לחללים המגוונים יותר של ⁦Zork⁩. לבלינג אהב את סיפורי ⁦Dying Earth⁩ של הסופר ⁦Jack Vance⁩, ולקח משם שם של מפלצת שלא מתוארת בסיפורים, "⁦grue⁩". הוא הפך אותה לסכנה כללית בכל מקום חשוך. משם מגיע המשפט המפורסם "⁦It is pitch black. You are likely to be eaten by a grue.⁩"

מ-MIT לחברה מסחרית: Infocom

ב-1979 הקימו אנדרסון, בלנק ולבלינג את חברת ⁦Infocom⁩, יחד עם חברים נוספים מקבוצת המידול הדינמי (⁦Dynamic Modelling Group⁩) של ⁦MIT⁩. ג'ואל ברז (⁦Joel Berez⁩) הצטרף כדי לתכנן את הגרסאות למיקרו-מחשבים, ובהמשך היה לנשיא החברה. ⁦Zork I⁩ המסחרי יצא ב-1980 למחשב ⁦TRS-80⁩, ועד מהרה גם ל-⁦Apple II⁩. כך הפך מנתח שנבנה במעבדת מחקר אקדמית למוצר מדף שאפשר לקנות. לפי ויקיפדיה, ⁦Infocom⁩ נוסדה רשמית ב-22 ביוני 1979 בידי אנשי סגל וסטודנטים של ⁦MIT⁩, ובהם גם חוקר המחשוב הבכיר ⁦J. C. R. Licklider⁩. ב-13 ביוני 1986 קנתה חברת ⁦Activision⁩ את ⁦Infocom⁩ בכ-7.5 מיליון דולר, וב-1989 סגרה ⁦Activision⁩ את מחלקת ⁦Infocom⁩ לגמרי.

עדיין חוקים, לא למידה

חשוב להבהיר: היכולת של ⁦Zork⁩ "להבין" משפט שלם הייתה הישג הנדסי מרשים לזמנה, אבל היא נשארת התאמת תבניות, ולא בינה מלאכותית במובן של היום. המנתח מפרק את הקלט לפי דקדוק קשיח של חוקים שהוגדרו מראש. הוא מכיר אוצר מילים מוגבל, משייך כל מילה לקטגוריה תחבירית (פועל, שם עצם, מילת יחס), ובודק אם המשפט מתאים לתבנית פעולה ידועה. זה אב קדמון רחוק של עיבוד שפה טבעית (‏⁦NLP⁩‏) ושל זיהוי הכוונות של היום, והוא עדיין מבוסס חוקים. הוא לא גרסה מוקדמת שלהם.

2025: מיקרוסופט משחררת את הקוד

ב-20 בנובמבר 2025, בשבוע של כנס ⁦Microsoft Ignite⁩, הודיעו שניים ממיקרוסופט על פרסום קוד המקור של ⁦Zork I, II⁩ ו-⁦III⁩ ברישיון ⁦MIT⁩: סקוט הנסלמן (⁦Scott Hanselman⁩), בכיר בתחום קהילת המפתחים של החברה, וסטייסי האפנר (⁦Stacey Haffner⁩), מנהלת המשרד לקוד פתוח של החברה (‏⁦OSPO⁩‏). לפי ⁦The Register⁩, הקוד כתוב בשפת ⁦ZIL⁩ (‏⁦Zork Implementation Language⁩‏). אפשר להדר אותו בכלי בשם ⁦ZILF⁩, ולהריץ את הקובץ שמתקבל בתוכנה כמו ⁦Windows Frotz⁩. הנסלמן אמר שרצה "להפוך את ה-⁦ZIL⁩ לקוד פתוח כדי שמורים ותלמידים יוכלו להשתמש בו בשיעורים בלי חשש". המטרה הרשמית של ההודעה הייתה להעביר "קוד חשוב היסטורית" לידי תלמידים, מורים ומפתחים.

Zork כמבחן לסוכני AI של היום

כבר ב-2019 בנו חוקרי ⁦Microsoft Research⁩ (‏⁦Hausknecht⁩, ⁦Côté⁩, ⁦Yuan⁩ ו-⁦Ammanabrolu⁩‏) את ⁦Jericho⁩. זו סביבת קוד פתוח שבה סוכני למידה מחוזקת יכולים לשחק ב-32 הרפתקאות טקסט, ובהן ⁦Zork I⁩. לפי הבלוג הרשמי של ⁦Microsoft Research⁩, סוכן שבוחר פקודה של עד ארבע מילים מתוך אוצר מילים של כ-700 מילים עומד בפני "בחירה מתוך מיליארדי אפשרויות". ⁦Jericho⁩ מצמצם את מרחב הפעולות הזה בעזרת רשימת התבניות הפנימית של המשחק עצמו: ב-⁦Zork I⁩ הוא יורד מכ-240 מיליארד לכ-98 מיליון אפשרויות. גם אחרי הצמצום התוצאות חלשות. בממוצע על פני 32 המשחקים, סוכן אקראי השלים כ-1.8% מהמשחק, והאלגוריתם המוביל באותה עבודה (‏⁦DRRN⁩‏) הגיע לכ-10.7% בלבד. החוקרים כתבו במפורש ש"נדרש שיפור רב לפני שהאלגוריתמים האלה ואחרים יוכלו להשתוות לשחקנים אנושיים מיומנים במשחקים האלה". כך הפך מנתח החוקים מ-1977 לנקודת ייחוס, שמראה כמה עוד צריכים סוכני השפה הלומדים של היום להתקדם. עוד קודם לכן, ב-2018, בנו חוקרי ⁦Microsoft Research⁩ במונטריאול את ⁦TextWorld⁩, ספריית קוד פתוח דומה. מלבד הרצת משחקי טקסט קיימים, היא מאפשרת גם לבנות ביד משחקי טקסט חדשים, וגם לייצר אותם אוטומטית, כדי לאמן סוכנים.