Umelá inteligencia (UI) pokračuje v posúvaní hraníc toho, čo sme považovali za možné. Najnovšie úsilie od Googlu DeepMind predstavuje program UI, ktorý sa dokáže naučiť ovládať rôzne úlohy vo videohrách, vrátane surreálnej Goat Simulator 3. Tento vývoj otvára vzrušujúce možnosti pre systémy UI, ako sú ChatGPT a Gemini, aby prekonali bežné konverzácie a generovanie obrázkov tým, že prevezmú kontrolu nad počítačmi a vykonávajú zložité príkazy.
Program známy ako SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent) využíva nedávne pokroky v oblasti UI, najmä v oblasti jazykových modelov. SIMA využíva spoločné koncepty v rôznych hrách, čo mu umožňuje prispôsobiť sa a naučiť sa efektívnejšie stratégie na presné plnenie úloh a efektívne nasledovanie inštrukcií.
To, čo robí SIMA výnimočným, je jeho schopnosť aplikovať znalosti získané pri hraní iných hier na riešenie výziev v nových, neznámych hrách. Táto schopnosť rozširuje rozsah údajov, z ktorých môžu algoritmy učiť, a otvára cestu k vytvoreniu silnejších systémov UI.
Čo hovoria experti
Podľa Linxiho „Jima“ Fana, vedúceho výskumného pracovníka v spoločnosti Nvidia, SIMA predstavuje významný krok vpred pre agentov v rôznych simuláciách. Robí porovnania s predchádzajúcimi projekty, ktoré zahŕňali trénovanie agentov UI, zdôrazňujúc nadradenú schopnosť SIMA generalizovať do nových hier. Hoci počet prostredí použitých pri trénovaní je stále obmedzený, pokrok SIMA ukazuje sľub.
Tim Harley a Frederic Besse, členovia tímu Google DeepMind, zdôrazňujú, že SIMA je v súčasnosti výskumný projekt. Avšak predstavujú budúcnosť, v ktorej agenti ako SIMA môžu zapojiť hráčov do hier, podporujúc bohatšie a spolupracujúce herné zážitky.
Nová éra agentov pre hranie hier
Google DeepMind bol v popredí pionierskych UI technológií pre hry. V roku 2013, pred svojím odkúpením spoločnosťou Google, DeepMind ukázal, ako učenie sa s odmenami môže umožniť počítačom ovládnuť videohry Atari. Tento prístup bol neskôr využitý na vývoj programu AlphaGo, ktorý slávne porazil majstra sveta v starovekej hre Go.
Pre projekt SIMA spolupracoval DeepMind s rôznymi hernými štúdiami, aby zhromaždil údaje o interakcii ľudských hráčov s desiatimi rôznymi 3D hrami, vrátane populárnych titulov ako No Man’s Sky, Teardown, Hydroneer a Satisfactory. DeepMind potom použil jazykové modely na spracovanie týchto údajov, zachytávajúc asociácie medzi akciami hráčov a vstupmi z klávesnice/myši. Po zlepšení výkonu SIMA prostredníctvom ľudskej evaluácie môže tento program UI teraz vykonávať viac ako 600 akcií, od prieskumu cez boj až po využívanie nástrojov.
Je dôležité poznamenať, že etické smernice Googlu ovplyvnili rozhodnutie výskumníkov vynechať z tréningových procesov hry s násilnými akciami, zdôrazňujúc ich záväzok k zodpovednému rozvoju UI.
Cesta dopredu
Hoci schopnosti SIMA v hre Goat Simulator 3 a v iných hrách sú pozoruhodné, je dôležité považovať tento projekt za výskumné úsilie. DeepMind uznáva, že je potrebná ďalšia práca na zlepšenie spoľahlivosti agentov UI, najmä pre praktickejšie aplikácie v kancelárskych alebo každodenných administratívnych prácach.
Tento vzrušujúci vývoj v oblasti herného UI naznačuje, že sme svedkami novej éry UI schopností. Zlúčenie technológie UI a videohier sa ukázalo byť nielen zaujímavou oblasťou pre výskum, ale aj potenciálnou cestou k pokročilejším a integrovanejším systémom UI v budúcnosti.
FAQ
The source of the article is from the blog mgz.com.tw