L’intelligence artificielle (IA) ne cesse de repousser les limites de ce que nous pensions possible. Le dernier exploit de Google DeepMind met en lumière un programme d’IA capable d’apprendre à maîtriser diverses tâches dans les jeux vidéo, y compris le surréaliste Goat Simulator 3. Ce développement ouvre des possibilités passionnantes pour les systèmes d’IA, tels que ChatGPT et Gemini, pour aller au-delà de simples conversations et génération d’images en prenant le contrôle des ordinateurs et en exécutant des commandes complexes.
Le programme, connu sous le nom de SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent), s’appuie sur les récents progrès en matière d’IA, notamment dans le domaine des modèles linguistiques. SIMA utilise des concepts communs dans différents jeux, lui permettant de s’adapter et d’apprendre des stratégies plus efficaces pour accomplir des tâches de manière précise et suivre efficacement les instructions.
Ce qui distingue SIMA, c’est sa capacité à appliquer les connaissances acquises en jouant à d’autres jeux pour résoudre des défis dans des jeux nouveaux et peu familiers. Cette capacité élargit le champ des données dont les algorithmes peuvent apprendre et ouvre la voie à des systèmes d’IA plus puissants.
Ce que Disent les Experts
Selon Linxi « Jim » Fan, scientifique en recherche senior chez Nvidia, SIMA représente une avancée significative pour les agents incarnés à travers de multiples simulations. Il établit des comparaisons avec des projets antérieurs impliquant la formation d’agents d’IA, mettant en avant la capacité supérieure de SIMA à généraliser à de nouveaux jeux. Bien que le nombre d’environnements utilisés dans l’entraînement soit encore limité, les progrès de SIMA sont prometteurs.
Tim Harley et Frederic Besse, membres de l’équipe de Google DeepMind, soulignent que SIMA est actuellement un projet de recherche. Cependant, ils envisagent un avenir où des agents comme SIMA pourraient rejoindre les joueurs dans les jeux, favorisant une expérience de jeu plus immersive et collaborative.
Une Nouvelle Ère d’Agents de Jeu
Google DeepMind est à l’avant-garde des technologies d’IA pour les jeux. En 2013, avant son acquisition par Google, DeepMind a démontré comment l’apprentissage par renforcement pouvait permettre aux ordinateurs de maîtriser les jeux vidéo Atari. Cette approche a ensuite été utilisée pour développer AlphaGo, le programme qui a battu un champion du monde dans le jeu ancien de Go.
Pour le projet SIMA, DeepMind a collaboré avec divers studios de jeux pour recueillir des données sur les joueurs humains interagissant avec dix jeux 3D différents, dont des titres populaires comme No Man’s Sky, Teardown, Hydroneer et Satisfactory. DeepMind a ensuite utilisé des modèles linguistiques pour traiter ces données, capturant les associations entre les actions des joueurs et les input clavier/souris. Après avoir peaufiné les performances de SIMA par le biais d’évaluations humaines, le programme d’IA peut désormais exécuter plus de 600 actions, allant de l’exploration au combat et à l’utilisation d’outils.
Il convient de noter que les lignes directrices éthiques de Google ont guidé la décision des chercheurs d’exclure les jeux comportant des actions violentes du processus de formation, soulignant leur engagement envers le développement responsable de l’IA.
La Voie à Suivre
Bien que les capacités de SIMA dans le Goat Simulator 3 et d’autres jeux soient remarquables, il est important de considérer ce projet comme un effort de recherche. DeepMind reconnaît que des travaux supplémentaires sont nécessaires pour améliorer la fiabilité des agents d’IA, notamment pour des applications plus pratiques dans le domaine du travail de bureau ou quotidien.
Ce passionnant développement dans le domaine des jeux d’IA signifie que nous assistons à une nouvelle ère des capacités de l’IA. La fusion de la technologie d’IA et des jeux vidéo s’est avérée non seulement être un domaine engageant pour la recherche, mais aussi une voie potentielle pour des systèmes d’IA plus avancés et intégrés à l’avenir.
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