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Google DeepMindが新しいAIゲーミングコンパニオンSimaを発表

GoogleのDeepMind研究所は、最新のAIゲーミングコンパニオンであるSimaの発表を行いました。SimaとはScalable, Instructable, Multiworld Agentの略で、人間の指示に従い、ビデオゲームをプレイするために設計されています。

伝統的な非プレイヤーキャラクター(NPC)とは異なり、Simaは人間のプレイヤーとして行動し、ゲームの目標達成を助ける仲間として機能します。現在は研究段階にあるSimaは、仮想オープンワールドに設定されたゲームを含む任意のビデオゲームをプレイすることを目指しています。

Simaの目的はゲームに勝つことではなく、それを実行し、ユーザーの指示を実行することです。プレイヤーからの3D環境と自然言語コマンドを分析することで、Simaは人間のプレイヤーとして共に動作し、ゲームの結果に影響を与える可能性があります。

しかし、この革新的なAIゲーミングコンパニオンは、ゲーマーの間で懸念を引き起こしています。Simaは、ストーリーモード付きのマルチプレイヤーゲームで協力的なチームメイトとして機能する一方で、不公平な利点を提供する可能性もあります。たとえば、経験値を獲得するために単調な作業を行う必要があるゲームでは、Simaに単調な作業を担当させて人間のプレイヤーが戦略的な意思決定に集中できるようにすることができます。

一部のゲーマーは、ソーシャルメディアで懸念を表明し、Simaのような検出できないAIエージェントがオンラインゲームで人間のプレイヤーを凌駕する可能性を恐れています。AIプレイヤーが実際の汎用人工知能(AGI)レベルに達した場合、彼らとの競争は不可能になると心配しています。AIエージェントは、どんな人間よりも新しいゲームを学びこなし、容易に人間の能力を超えるでしょう。

Googleは、Simaのゲームスキルを開発するために、Hello Games、Embracer、Tuxedo Labs、Coffee Stainなどの著名なゲーム開発者と協力しました。Simaは、No Man’s Sky、Goat Simulator 3、Valheimなどのゲームで訓練およびテストされ、左に曲がるなどの簡単な行動からゲーム内メニューの使用などのより複雑なタスクまで約600の基本的なスキルを獲得しました。

DeepMindは、将来的にはSimaや同様のAIエージェントがゲーム内でより高度な機能を実行し、その能力を現実の世界の応用に変換する可能性がある未来を見据えています。

よくある質問

– Simaとは何ですか?

SimaはGoogle DeepMindのAIゲームコンパニオンであり、人間のプレイヤーと一緒にビデオゲームをプレイし、彼らの指示に従ってタスクを達成することを目的としています。

– Simaはビデオゲームの非プレイヤーキャラクター(NPC)とどのように異なりますか?

SimaはNPCではなく、人間のプレイヤーとして行動し、ゲームの目標を達成するのを助けることができる仲間として機能します。

– Simaはどのビデオゲームもプレイすることを学びますか?

DeepMindは、Simaを仮想オープンワールドに設定されたゲームを含むどのビデオゲームでもプレイできるように訓練することを目指しています。

– Simaは人間のプレイヤーに不公平な利点を提供できますか?

Simaはゲーム内の単調な反復作業を処理できる能力を持っており、これにより人間のプレイヤーは戦略的な意思決定に集中できるようになるかもしれません。

– SimaのようなAIコンパニオンに関してゲーマーが持っている懸念は何ですか?

ゲーマーは、Simaのような検出できないAIエージェントが、AGIのレベルに到達した場合、人間のプレイヤーを凌駕し、競争が不可能になることを心配しています。

– Simaはどのように訓練されましたか?

Simaは、Hello Games、Embracer、Tuxedo Labs、Coffee Stainなどのゲーム開発者との協力を通じてトレーニングおよびテストを受け、No Man’s Sky、Goat Simulator 3、Valheimなどのゲームで習得した約600の基本的なスキルを取得しました。

– SimaのようなAIゲームコンパニオンの将来の可能性は何ですか?

DeepMindは、SimaなどのAIゲームコンパニオンの能力を活用して、さまざまな環境でより役立つAIエージェントを実現し、そのスキルを現実の世界の応用に変換することを期待しています。

ソース: DeepMind

FAQ: Sima – Google’s AI Gaming Companion

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The source of the article is from the blog macholevante.com

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