Tehnologia inteligentei artificiale a parcurs un drum lung in ceea ce priveste dominarea jocurilor precum Atari sau jocuri de strategie complexe precum Go. Dar ce s-ar intampla daca un agent AI ar putea nu doar juca un joc, ci si interactiona cu orice mediu tridimensional? Aceasta este intrebarea la care grupul de cercetare DeepMind al Google a incercat sa raspunda cu ultimul lor proiect, SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent).
Spre deosebire de agentii AI traditionali, antrenati sa castige jocuri, SIMA este concentrat pe raspunsul la comenzi exprimate in limbaj natural intr-un mediu de joc, facandu-l un partener cooperant potential pentru jucatori. Desi inca este un proiect de cercetare, Google isi propune sa dezvolte agenti AI care pot fi instructati si cu care se poate comunica in scenarii de joc cooperant.
Echipa a antrenat SIMA pe noua jocuri diverse open-world, de la explorarea spatiului cosmic la haosul capricios al caprei, pentru a crea un agent AI generalizabil. Pentru a face SIMA cat mai adaptabil posibil, acesta nu are acces privilegiat la datele interne ale unui joc sau la API-urile de control. In schimb, se bazeaza exclusiv pe pixelii afisati pe ecran ca input si ofera comenzi prin tastatura si mouse ca output. Aceasta alegere de design permite integrarea lui SIMA in noi jocuri sau medii cu un setup si un test minim pentru transferabilitate.
Datele de antrenare pentru SIMA constau in videoclipuri ale jocului efectuate de oameni, anotate cu descrieri in limbaj natural ale actiunilor care au loc. Concentrandu-se pe instructiuni care pot fi finalizate in mai putin de 10 secunde, cercetatorii evita complexitatea care apare in urma instructiunilor pe termen lung. In plus, SIMA foloseste modele pre-antrenate precum SPARC si Phenaki pentru a interpreta datele de limbaj si vizuale.
In testarea capacităților de învățare ale lui SIMA, cercetătorii DeepMind i-au dat aproape 1,500 de sarcini în limbaj natural din nouă categorii de abilități diferite. Aceste sarcini includeau miscare, navigare, colectare de resurse și gestionarea obiectelor. Performanța modelului demonstrează potențialul pentru agentii AI precum SIMA de a fi parteneri cooperanti valorosi in jocuri.
Cu capacitatea sa de a raspunde la comenzi exprimate in limbaj natural si de a se adapta la diverse medii de joc, SIMA reprezinta un viitor interesant pentru interactiunile cooperante in jocuri. Cu toate ca mai sunt progrese de facut pentru a atinge abilitatile de ascultare la nivel uman, aceasta cercetare deschide noi posibilitati pentru agenti AI mai utili si credibili in orice mediu de joc.
Intrebari Frecvente:
Ce este SIMA?
SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) este un agent AI dezvoltat de grupul de cercetare DeepMind al Google. Spre deosebire de agentii AI traditionali concentrati pe castigarea jocurilor, SIMA este antrenat pentru a raspunde la comenzi exprimate in limbaj natural intr-un mediu de joc, fiind un partener cooperant potential pentru jucatori.
Cum a fost antrenat SIMA?
SIMA a fost antrenat pe noua jocuri open-world diferite, folosind videoclipuri ale jocului efectuate de oameni anotate cu descrieri in limbaj natural ale actiunilor. Antrenamentul s-a concentrat pe instructiuni care pot fi finalizate in mai putin de 10 secunde pentru a evita complexitatea. Modele pre-antrenate au fost de asemenea folosite pentru a interpreta datele de limbaj si vizuale.
Care sunt aplicatiile potentiale ale lui SIMA?
SIMA are potentialul de a fi integrat in diverse medii de joc ca un partener AI cooperant. Capacitatea sa de a intelege si raspunde la comenzi exprimate in limbaj natural deschide noi posibilitati pentru experiente de joc mai captivante si interactive.
Ce deosebeste SIMA de alte agenti AI?
Spre deosebire de agentii AI traditionali, SIMA nu are acces privilegiat la datele interne ale unui joc sau la API-urile de control. Se bazeaza exclusiv pe pixelii afisati pe ecran ca input si ofera comenzi prin tastatura si mouse ca output. Aceasta alegere de design permite integrarea usoara in noi jocuri sau medii cu un setup minim.
Termeni Cheie si Definitii:
1. Agent AI: Un program sau sistem software care foloseste tehnici de inteligenta artificiala pentru a efectua sarcini sau a lua decizii.
2. Limbaj Natural: Limbajul uman, vorbit sau scris, folosit de oameni pentru comunicare.
3. Jocuri Open-World: Jocuri video care ofera un mediu virtual sau o lume pentru jucatori sa exploreze liber, fara un gameplay strict liniar.
4. Transferabilitate: Capacitatea unui sistem AI de a aplica cunostintele sau abilitatile invatate in situatii noi sau diferite.
5. Modele Pre-antrenate: Modele AI care au fost antrenate pe cantitati mari de date si pot fi utilizate pentru sarcini specifice fara nevoia de antrenament extensiv de la zero.
Linkuri Utile Sugerate:
1. DeepMind – Website-ul oficial al grupului de cercetare DeepMind al Google.
2. DeepMind Research – Exploreaza alte proiecte de cercetare realizate de DeepMind.
3. Inteligenta Artificiala (AI) – Afla mai multe despre conceptul de inteligenta artificiala.
4. Jocuri Video Open-World – Intelege caracteristicile si functionalitatile jocurilor video open-world.
5. Invatare prin Transfer – Descopera conceptul si beneficiile invatarii prin transfer in domeniul AI.
The source of the article is from the blog foodnext.nl