Az AI hatalmas fejlődésen ment keresztül olyan játékok dominálásában, mint az Atari vagy összetett táblajátékok, például a Go. De mi lenne, ha egy AI ügynök nemcsak játszhatna egy játékot, hanem interakcióba léphetne bármely 3D környezettel? Ezt a kérdést kutatta a Google DeepMind kutatócsoportja legújabb projektjükkel, a SIMA-val (Scalable, Instructable, Multiworld Agent).
Míg a hagyományos AI ügynököket arra képezték ki, hogy játsszanak és nyerjenek, a SIMA arra összpontosít, hogy természetes nyelvi parancsokra reagál egy játékkörnyezetben, ami potenciális együttműködő partnerként szolgálhat a játékosoknak. Bár ez még mindig egy kutatási projekt, a Google célja olyan AI ügynökök fejlesztése, amelyeket utasíthatnak és kommunikálhatnak velük együttműködő játékszituációkban.
A csapat kilenc különböző nyílt világú játékkal képezte ki a SIMA-t, az űrkutatástól az őrült kecskezüllényekig terjedő játékokban, annak érdekében, hogy egy általánosítható AI ügynököt hozzanak létre. Hogy a SIMA minél alkalmazkodóképesebb legyen, nincs kiváltságos hozzáférése a játék belső adataihoz vagy vezérlési API-khoz. Ehelyett csak a képernyőn megjelenő pixelekre támaszkodik bemenetként, és billentyűzetet és egeret biztosít kimenetként. Ennek a tervezési döntésnek köszönhetően a SIMA könnyedén integrálható új játékokba vagy környezetekbe minimális beállítással és teszteléssel a hordozhatóság érdekében.
A SIMA képzési adatai olyan emberi játékvideókból állnak, amelyeket természetes nyelvű leírásokkal látják el az ott zajló tevékenységekről. Az oktatóanyag a hosszabb idejű utasításokból adódó bonyolultságot kerüli, és az SPARC és Phenaki előképzett modelleket használja a nyelvi és vizuális adatok értelmezésére.
A DeepMind kutatói a SIMA tanulási képességeinek tesztelése során közel 1500 természetes nyelvi feladatot adtak neki kilenc különböző készségcsoportban. Ezek a feladatok mozgást, navigációt, erőforrás-gyűjtést és tárgykezelést foglaltak magukban. A modell teljesítménye lehetőséget mutat arra, hogy az AI ügynökök, mint például a SIMA, értékes együttműködő partnerek lehessenek a játékosoknak.
A természetes nyelvi parancsokra való reagálás és a különböző játékkörnyezetekhez való alkalmazkodás képességével a SIMA izgalmas jövőt képvisel az együttműködő játékinterakciók terén. Bár még van fejlődési lehetőség az emberi szintű hallási képességek elérésében, ez a kutatás új lehetőségeket nyit az útmutatóbb és hihetőbb AI ügynökök számára bármely játékkörnyezetben.
### Gyakran Ismételt Kérdések:
#### Mi az a SIMA?
A SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) egy olyan AI ügynök, amelyet a Google DeepMind kutatócsoport fejlesztett ki. A hagyományos AI ügynököktől eltérően, akik a játék nyerésére fókuszálnak, a SIMA arra képzett, hogy természetes nyelvi parancsokra reagáljon egy játéktervezetben, így potenciális együttműködő partner lehet a játékosok számára.
#### Hogyan lett kiképezve a SIMA?
A SIMA-t kilenc különböző nyílt világú játékban képezték ki, emberi játékvideók segítségével, amelyek természetes nyelvű leírásokkal voltak ellátva a tevékenységekről. Az oktatás azon fókuszált, hogy az utasításokat 10 másodpercnél rövidebb idő alatt lehessen teljesíteni, hogy elkerüljék a bonyolultságokat. Előképzett modelleket is használtak a nyelvi és vizuális adatok értelmezésére.
#### Milyen potenciális alkalmazási területei vannak a SIMA-nak?
A SIMA integrálható különböző játéktervezetekbe együttműködő AI partnerként. A képessége a természetes nyelvi parancsok értelmezésére és reagálásra új lehetőségeket teremt a még interaktívabb és érdekesebb játékélmények számára.
#### Mi teszi egyedülállóvá a SIMA-t más AI ügynököktől?
A SIMA ellentétben a hagyományos AI ügynököktől, nincs kiváltságos hozzáférése a játék belső adataihoz vagy vezérlési API-khoz. Csak a képernyőn megjelenő pixelekre támaszkodik bemenetként, és billentyűzetet és egeret biztosít kimenetként. Ennek a tervezési döntésnek köszönhetően az egyszerű integráció lehetséges új játékokba vagy környezetekbe minimális beállítással.
### Kulcsszavak és Meghatározások:
1. **AI Ügynök**: Egy szoftver program vagy rendszer, amely mesterséges intelligencia technikákat használ feladatok végrehajtására vagy döntések meghozatalára.
2. **Természetes Nyelv**: Az emberi nyelv szóban vagy írásban, amelyet az emberek kommunikációra használnak.
3. **Nyílt Világú Játékok**: Videójátékok, amelyek virtuális világot vagy környezetet kínálnak a játékosoknak a szabad felfedezéshez, szigorú lineáris játékmenet nélkül.
4. **Hordozhatóság**: Az AI rendszer képessége, hogy alkalmazza megszerzett tudását vagy készségeit új vagy különböző helyzetekben.
5. **Előképzett Modellek**: Az AI modellek, amelyeket nagy mennyiségű adatra képeztek ki, és alkalmasak specifikus feladatokra anélkül, hogy egyáltalán alapozták volna őket.
### Javasolt További Linkek:
1. DeepMind – A Google DeepMind kutatócsoport hivatalos weboldala.
2. DeepMind Kutatás – Fedezze fel a DeepMind más kutatási projekteit.
3. Mesterséges Intelligencia (AI) – Tudjon meg többet a mesterséges intelligencia fogalmáról.
4. Nyílt Világú Videojátékok – Ismerje meg a nyílt világú videojátékok jellemzőit és funkcióit.
5. Transfer Learning – Fedezze fel a transzfer tanulás fogalmát és előnyeit az AI területén.
Kérjük, vegye figyelembe, hogy a megadott URL-ek csak példák, és helyettesítse azokat érvényes és releváns linkekkel.
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es