DeepMind, tunnettu tekoälytutkimuslaboratorio, on äskettäin esitellyt mullistavaa tutkimusta, joka esittelee tekoälyagentin, joka kykenee erinomaisesti suoriutumaan erilaisista tehtävistä 3D-peleissä, joita se ei ole aiemmin kohdannut. Vaikka DeepMind on aiemmin keskittynyt kehittämään tekoälymalleja strategisille peleille kuten Go:lle ja shakille sekä oppimispeleille ilman selkeitä sääntöohjeita, tämä uusi saavutus osoittaa tekoälyagentin taidot ymmärtää erilaisia peliympäristöjä ja suorittaa tehtäviä luonnolliskielisten ohjeiden perusteella.
Lähde: deepmind.com
**Usein kysytyt kysymykset:**
**Q: Mikä on SIMA?**
A: SIMA tulee sanoista Scalable Instructable Multiworld Agent, tekoälyagentti kehittämällä DeepMind, joka osoittaa kyvykkyyttä suoriutua erilaisista tehtävistä 3D-peleissä luonnolliskielisten ohjeiden perusteella.
**Q: Miten SIMA oppii suorittamaan tehtäviä eri peleissä?**
A: DeepMind koulutti SIMA:ta tarkkailemalla ihmisten pelipeliä ja tallentamalla vastaavat näppäin- ja hiiri syötteet. Nämä tiedot käytettiin kouluttamaan SIMA:ta, joka hyödyntää tarkkaa kuva-kielekartoitusta ja videomallia ennustamaan näytön tapahtumia.
**Q: Tarvitseeko SIMA pääsyä pelin lähdekoodiin tai API:in?**
A: Ei, SIMA ei tarvitse pääsyä pelin lähdekoodiin tai API:in. Se toimii kaupallisten peliversioiden kanssa käyttämällä vain näytön näkymiä ja käyttäjän ohjeita.
**Q: Mitkä ovat tämän tutkimuksen lopulliset tavoitteet?**
A: Tämän tutkimuksen lopulliset tavoitteet ovat kehittää tekoälyagentteja, jotka voivat suoriutua tehtävistä tehokkaasti luonnolliskielisten ohjeiden perusteella ja toimivat vaivattomasti erilaisissa virtuaaliympäristöissä, lopulta avustaen ihmisiä verkossa ja todellisissa tilanteissa.
**Q: Miten kielen ymmärtäminen vaikuttaa SIMA:n suorituskykyyn?**
A: Kielen ymmärtäminen on olennaista SIMA:n tehtävien tehokkaassa suorittamisessa. Testit ilman kielikoulutusta tai ohjeita johtivat päämäärättömään käyttäytymiseen, korostaen kielen syötön tärkeyttä ohjata tekoälyagenttia.
**Q: Millaisia pelejä SIMA koulutettiin?**
A: SIMA koulutettiin monipuolisessa sarjassa yhdeksää peliä, mukaan lukien pelejä eri genreistä ja visuaalisista tyyleistä.
**Q: Kuinka SIMA yleistää koulutuksensa uusiin peleihin?**
A: SIMA on osoittanut kyvyn yleistää koulutusta yli sen koulutuksen suoriutumalla hyvin peleissä, joita se ei ole erityisesti koulutettu. Tämä osoittaa sen sopeutumiskyvyn ja taitavuuden erilaisissa peliympäristöissä.
**Q: Mitä esimerkkejä tehtävistä SIMA voi suorittaa peleissä?**
A: SIMA voi suorittaa tehtäviä kuten navigointi, resurssien kaivaminen, avaruusaluksen ohjaaminen ja esineiden valmistus eri peleissä.
**Q: Miten DeepMind kouluttaa SIMA:n ymmärtämään luonnolliskielisiä ohjeita?**
A: DeepMind koulutti SIMA:ta tarkkailemalla ihmisten pelipeliä ja tallentamalla vastaavat näppäin- ja hiirisyötteet. Nämä tiedot käytettiin kouluttamaan SIMA:ta ymmärtämään luonnolliskielisiä ohjeita.
**Q: Mitkä ovat SIMA:n suorituskyvyn rajoitukset ilman kielisyötettä?**
A: Ilman kielikoulutusta tai ohjeita SIMA osoitti päämäärätöntä käyttäytymistä, priorisoiden yleisiä toimia sen sijaan, että noudattaisi tiettyjä ohjeita. Tämä korostaa kielisyötön tärkeyttä ohjaamaan SIMA:n toimia.
Lisätietoja löydät viralliselta DeepMind-verkkosivustolta: [deepmind.com](https://www.deepmind.com)
[Upota video:](https://www.youtube.com/embed/Kj3bvLrePaI)
The source of the article is from the blog maestropasta.cz