Google objašnjava kako njegov SIMA AI model može igrati video igre

Istraživači Google DeepMinda objavili su novo izvješće o AI modelu Scalable, Instructable, Multiworld Agent (SIMA) koji su razvili. Ovaj novi model je sve o video igrama, ali ne na pobjednički način na koji mislite.

Tvrtka je ušla u neke prilično duboke detalje o tome kako su njezini istraživači istrenirali model da prirodno igra videoigre baš kao što bismo vi i ja mogli. Ovaj model umjetne inteligencije, prema tvrtki, zapravo nije o pojedinačnim igrama, već o agentu umjetne inteligencije koji se može podučavati. Ili, kako možda mislite o tome, još jedan "igrač" u vašoj igri.

Google se udružio s vodećim razvojnim programerima igara na projektu kako bi obučavao SIMA-u u različitim vrstama svjetova igara kako bi mogao naučiti kako pravilno slijediti upute. Radio je s ljudima koji stoje iza No Man's Skya, Teardowna i šest drugih programera. Google je čak izgradio četiri istraživačka okruženja s Unityjem i jedno posebno nazvano Construction Lab za pomoć u istraživanju i načinu na koji AI model može razumjeti stvari poput manipuliranja objektima i navigacije svijetom. SIMA ne treba API za rad ili čak pristup izvornom kodu igre.

Neki drugi ciljevi SIMA-e uključuju učenje kako je jezik povezan s igranjem, opažanje i razumijevanje različitih okruženja, a zatim poduzimanje radnji za postizanje zadanog cilja. SIMA za ovaj zadatak koristi slike na ekranu i korisničke upute, kao i unose tipkovnice i miša. Google je obučavao SIMA-u za 600 vještina kao što su navigacija, penjanje po ljestvama i otvaranje karata, a sve se to može učiniti za 10 sekundi. To uključuje stvari poput "pronalaženja vode" ili "cijepanja drveća" u Valaheimu.

Ipak ima još posla za obaviti. Google planira obučiti SIMA za zadatke više razine koji zahtijevaju više planiranja.