أعلنت Google DeepMind عن ابتكار جديد يعد بتحول كبير في مجال ألعاب الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال الكشف عن Sima، رفيق الألعاب الذكي الجديد. تم تصميم Sima، وهو اختصار لـ Scalable, Instructable, Multiworld Agent، ليلعب ألعاب الفيديو جنبًا إلى جنب مع اللاعبين البشر، ويتبع تعليماتهم لإكمال المهام.
تهدف Google DeepMind إلى تدريب Sima للعب أي لعبة فيديو، بما في ذلك تلك التي تم تعيينها في عوالم افتراضية مفتوحة.
يتميز Sima بأنه يعمل كزميل للعبة بدلاً من الشخصيات غير القابلة للتشغيل (NPC) التقليدية الموجودة في ألعاب الفيديو، حيث يقوم Sima بتقليد اللاعبين البشريين للمساعدة في تحقيق أهداف اللعبة. ورغم أنه لا يهدف Sima إلى الفوز في اللعبة بل لتشغيلها وتنفيذ تعليمات المستخدم، فإنه يمكنه العمل جنبًا إلى جنب مع البشر بمثابة لاعب شبيه بالبشر، مما يؤثر بشكل محتمل على نتيجة اللعبة.
مع ذلك، أثار هذا الرفيق الذكي المبتكر في عالم الألعاب مخاوف بين اللاعبين. بينما قد يعمل Sima كشريك داعم في ألعاب اللاعبين المتعددين مع وضع القصص، فإنه قد يوفر أيضًا ميزة غير عادلة. على سبيل المثال، في الألعاب التي تتطلب مهامًا متكررة لكسب نقاط الخبرة، يمكن تعليم Sima للتعامل مع العمل الممل، مما يتيح للاعب البشري التركيز على اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
قد عبر بعض اللاعبين عن قلقهم على وسائل التواصل الاجتماعي، مخافين أن يتفوق وكلاء الذكاء الاصطناعي غير المكتشفين مثل Sima على اللاعبين البشر في الألعاب عبر الإنترنت. يخشون أنه بمجرد أن يصل الوكلاء الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الفعلي، سيصبح المنافسة ضدّهم أمراً مستحيلاً. فسوف يتعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي ويتقنون الألعاب الجديدة بشكل أسرع من أي بشري، ويلتفوا على القدرات البشرية بسهولة.
لتطوير مهارات اللعب لـ Sima، تعاونت Google مع مطورين مشهورين مثل Hello Games، Embracer، Tuxedo Labs، وCoffee Stain. تم تدريب واختبار Sima على الألعاب مثل No Man’s Sky، Goat Simulator 3، وValheim، حيث اكتسب حوالي 600 مهارة أساسية تتراوح بين الإجراءات البسيطة مثل التحول لليسار والمهام المعقدة مثل استخدام القوائم في اللعبة.
تتصور DeepMind مستقبلًا حيث يمكن لـ Sima ووكلاء الذكاء الاصطناعي المماثلين أداء وظائف أكثر تقدمًا في الألعاب وترجمة قدراتهم إلى تطبيقات في العالم الحقيقي. يهدف الباحثون إلى استخدام ألعاب الفيديو كصناديق رمل لكسب رؤى قيمة في كيفية تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر فعالية في بيئات مختلفة.
الأسئلة الشائعة
The source of the article is from the blog radardovalemg.com