AI, безусловно, продвигается вперед, когда дело доходит до доминирования в играх, таких как Atari или сложных настольных игр, вроде Го. Но что, если агент искусственного интеллекта мог бы не только участвовать в игре, но и взаимодействовать с любым 3D окружением? Этот вопрос задало исследовательское объединение DeepMind компании Google в рамках своего последнего проекта, SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent).
В отличие от традиционных AI-агентов, обученных выигрывать игры, SIMA сосредоточен на реагировании на естественно-языковые команды в игровой среде, делая его потенциальным партнером для кооперативной игры. Хотя это пока что исследовательский проект, Google стремится разработать AI-агентов, которых можно обучать и с ними можно взаимодействовать в кооперативных игровых сценариях.
Команда обучила SIMA на девяти различных играх с открытым миром, начиная от космического исследования до безумия с веселым козлом, чтобы создать универсального AI-агента. Для того чтобы сделать SIMA максимально адаптивным, ему не был предоставлен привилегированный доступ к внутренним данным игры или к API управления. Вместо этого он исключительно полагался на ввод с экрана и предоставлял контроль клавиатуры и мыши как выходные данные. Такой выбор дизайна позволяет легко интегрировать SIMA в новые игры или среды с минимальной подготовкой и тестированием для возможности переноса.
Данные для обучения SIMA состоят из видеороликов с игровым процессом, аннотированных описаниями действий на естественном языке. Сосредотачиваясь на инструкциях, которые могут быть завершены менее чем за 10 секунд, исследователи избегают сложностей, которые возникают из-за более длительных инструкций. Кроме того, SIMA использует предварительно обученные модели, такие как SPARC и Phenaki, для интерпретации языковых и визуальных данных.
Проверив способности обучения SIMA, исследователи DeepMind дали ему почти 1,500 естественно-языковых задач из девяти различных категорий навыков. Эти задачи включали в себя движение, навигацию, сбор ресурсов и управление объектами. Производительность модели продемонстрировала потенциал для того, чтобы AI-агенты, вроде SIMA, могли стать ценными партнерами в кооперативных играх.
Способность отвечать на естественно-языковые команды и адаптироваться к различным игровым средам делает SIMA представителем захватывающего будущего для кооперативного взаимодействия в играх. Хотя еще есть работа по достижению способности прослушивания на уровне человека, это исследование открывает новые возможности для более помощнических и правдоподобных AI-агентов в любой игровой среде.
Часто Задаваемые Вопросы:
Что такое SIMA?
SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) это AI-агент, разработанный исследовательской группой DeepMind компании Google. В отличие от традиционных AI-агентов, направленных на победу в играх, SIMA обучен реагировать на естественно-языковые команды в игровой среде, что делает его потенциальным кооперативным партнером для игроков.
Как был обучен SIMA?
SIMA обучался на девяти различных играх с открытым миром, используя видеоролики с игровым процессом, аннотированные описаниями на естественном языке действий. Обучение сосредотачивалось на инструкциях, которые могли быть завершены менее чем за 10 секунд, чтобы избежать сложностей. Также использовались предварительно обученные модели для интерпретации языковых и визуальных данных.
Каковы потенциальные применения SIMA?
SIMA имеет потенциал быть интегрированным в различные игровые среды в качестве кооперативного партнера AI. Его способность понимать и реагировать на естественно-языковые команды открывает новые возможности для более иммерсивных и интерактивных игровых впечатлений.
Что отличает SIMA от других AI-агентов?
В отличие от традиционных AI-агентов, SIMA не имеет привилегированного доступа к внутренним данным игры или к API управления. Он полагается исключительно на ввод с экрана и предоставляет контроль клавиатуры и мыши в качестве выходных данных. Такой выбор дизайна позволяет легко интегрировать его в новые игры или среды с минимальной настройкой.
Основные Понятия и Определения:
1. AI-агент: Программное приложение или система, которая использует техники искусственного интеллекта для выполнения задач или принятия решений.
2. Естественный Язык: Человеческий язык на слух или письмено, используемый людьми для общения.
3. Игры с Открытым Миром: Видеоигры, предлагающие виртуальный мир или окружение для свободного исследования игроками, без строгого линейного игрового процесса.
4. Переносимость: Способность AI-системы применять свои знания или навыки в новых или различных ситуациях.
5. Предварительно обученные Модели: Модели AI, которые были обучены на больших объемах данных и могут быть использованы для конкретных задач без необходимости обширного обучения с нуля.
Предлагаемые Связанные Ссылки:
1. DeepMind — Официальный сайт исследовательской группы DeepMind компании Google.
2. Исследования DeepMind — Исследуйте другие исследовательские проекты DeepMind.
3. Искусственный Интеллект (AI) — Узнайте больше о понятии искусственного интеллекта.
4. Игры с Открытым Миром — Понимание характеристик и особенностей игр с открытым миром.
5. Перенос Обучения — Изучите понятие и преимущества переноса обучения в области AI.
Пожалуйста, обратите внимание, что предоставленные URL-адреса являются лишь примерами и должны быть заменены на действительные и актуальные ссылки.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve