מודלים של בינה מלאכותית שמשחקים במשחקים קיימים כבר עשרות שנים, אבל הם בדרך כלל מתמחים במשחק אחד ומתמקדים בניצחון. חוקרים Google ל-Deepmind מטרה אחרת: ליצור מודל שילמד לשחק כמה משחקי תלת מימד כמו אדם, תוך שהוא עושה כמיטב יכולתו להבין ולפעול לפי ההוראות המילוליות שלך. הם הציגו את מודל ה- SIMA, ראשי תיבות של Scalable, Instructable, Multiworld Agent ונמצא כעת במחקר.
עם הזמן, SIMA תלמד לשחק בכל משחק וידאו, גם כאלו שאין להם נתיב ליניארי לסוף המשחק או משחקי עולם פתוח. למרות שהאלגוריתם לא נועד להחליף את אלגוריתמי המשחק הקיימים AI, אתה יכול לחשוב עליו דווקא כשותף ובן לוויה. הוא משלב לימוד שפה טבעית עם הבנת עולמות תלת מימד וזיהוי תמונות.
https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/1767918515585994818
החברה עבדה עם מפתחי משחקים שונים, כולל Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain ואחרים לאימון ובדיקת SIMA. החוקרים חיברו את SIMA למשחקים כמו No Man's Sky, Teardown, Valheim ו- Goat Simulator 3 כדי ללמד את סוכן הבינה המלאכותית את היסודות לשחק בהם.
הצוות בחר במשחקים שהם יותר פתוחים מאשר נרטיביים כדי לעזור ל- SIMA ללמוד מיומנויות משחק כלליות. אם שיחקת או צפית בהדרכות של Goat Simulator, אתה יודע שלעשות דברים אקראיים וספונטניים זה מה שהמשחק עוסק, והצוות אומר שזה בדיוק סוג הספונטניות שהם מקווים ללמד את SIMA.
לשם כך, הצוות יצר תחילה סביבה חדשה במנוע Unity. לאחר מכן Google הקליטו זוגות של שחקנים, אחד מוביל את המשחק והשני נותן הוראות מה לעשות הלאה, כדי להקליט את ההוראות המדוברות. לאחר מכן, השחקנים שיחקו בעצמם כדי להראות למה הפעולות שלהם מובילות במשחק. כל זה הוזנה ל- SIMA כדי שהסוכן יוכל ללמוד לחזות מה יקרה הלאה על המסך. נכון לעכשיו, ל- SIMA יש כ-600 מיומנויות בסיסיות כמו פנייה שמאלה או טיפוס במדרגות, אבל בסופו של דבר היא תלמד פונקציות מורכבות יותר.
SIMA אינו NPC עם בינה מלאכותית כמו ב NVIDIA ו-Convai, עוד שחקן במשחק שמשפיע על התוצאה. מנהל שותף בפרויקט SIMA, פרדריק בסה, אומר שעדיין מוקדם מדי לומר אילו יישומים סוכני AI כאלה עשויים למצוא במשחקים מחוץ למחקר. אבל גוגל אמרה את זה עם דגמים מתקדמים יותר AI SIMA תוכל בסופו של דבר לבצע משימות מורכבות יותר ולהפוך לשותף אידיאלי.
קרא גם: