Google DeepMind nedávno oznámil revolučné zlepšenie v oblasti umelej inteligencie (AI) s predstavením SIMA – Scalable, Instructable, Multiworld Agent. Tento revolučný AI agent je pripravený zmeniť hernú scénu tým, že sa naučí a prispôsobí herné schopnosti z veľkého množstva prostredí.
SIMA disponuje pozoruhodnou schopnosťou absorbovať herné schopnosti prostredníctvom inštrukcií v prirodzenom jazyku a rozpoznávania obrazu. Analýzou rôznych herných prostredí si SIMA vie vytvoriť stratégie a vykonávať akcie v prospech konkrétnych cieľov. To, čo SIMA odlišuje, je jeho ľudská hrateľnosť, čo mu umožňuje reagovať na inštrukcie a navigovať hernými situáciami s agilitou a presnosťou.
Čo sa týka získavania schopností, SIMA už ovláda viac ako 600 základných herných zručností, vrátane navigácie, interakcie s objektmi a dokonca aj ovládania vozidiel. Google však zdôrazňuje, že vysoké skóre v hrách nie je hlavným cieľom. Skutočný potenciál SIMA spočíva v jeho schopnosti učiť sa a prispôsobovať sa rôznym herným prostrediam, čím otvára cestu pre veľmi schopné AI agentov, ktorí môžu pomôcť používateľom v širokom spektre prostredí.
Pre ďalšie zdokonalenie schopností SIMA sa Google spojil s osemnástimi renomovanými hernými štúdiami, čo umožnilo AI agentovi zažiť množstvo herných situácií. SIMA prešiel testovaním v deviatich rôznych hrách, vrátane populárnych titulov ako No Man’s Sky a Teardown. Každá hra predstavuje cennú príležitosť na učenie, vystavujúc SIMU rôznym herným nastaveniam a umožňujúc získanie podstatných zručností ako je manažment zdrojov a navigácia.
Aby sa uľahčil proces učenia SIMA a zlepšilo sa rozhodovanie, Google spolupracoval s štyrmi výskumnými prostrediami. Jednou z takýchto spoluprác bolo jedinečné prostredie motora Unity, v ktorom bol SIMA vyzývaný na modelovanie, predvádzajúc svoje chápanie a prispôsobivosť. Okrem toho Google vykonal experimenty s ľudskými hráčmi, keď jeden hráč sa zúčastňoval hry, zatiaľ čo druhý poskytoval inštrukcie SIMA, čím sa zlepšovali prediktívne schopnosti agenta.
Google predstavuje budúcnosť, kde pokročilé modely AI, ako SIMA, budú mať schopnosť vykonávať zložité herné úlohy s ľudskou efektivitou. To ponúkne používateľom neoceniteľnú podporu a zlepší herné skúsenosti spôsobmi, aké doteraz neboli možné.
FAQ
Q: Čo znamená SIMA?
A: SIMA znamená Scalable, Instructable, Multiworld Agent.
Q: Čím sa SIMA líši od ostatných herných botov?
A: SIMA emuluje ľudskú hrateľnosť, reaguje na inštrukcie a naviguje herné situácie s agilitou a presnosťou.
Q: Koľko herných zručností ovláda SIMA?
A: SIMA ovláda viac ako 600 základných herných zručností, vrátane navigácie, interakcie s objektmi a ovládania vozidiel.
Q: V akých herných prostrediach bola SIMA testovaná?
A: SIMA bola testovaná v deviatich rôznych hrách, vrátane populárnych titulov ako No Man’s Sky a Teardown.
Q: Aké sú budúce ambície Googlu pre SIMA?
A: Google predstavuje budúcnosť, kde pokročilé modely AI, ako SIMA, budú schopné vykonávať zložité herné úlohy s ľudskou efektivitou, ponúkajúc používateľom neoceniteľnú podporu a zlepšujúc herné skúsenosti.
Definície:
– Umelá inteligencia (AI): Simulácia ľudskej inteligencie v strojoch, ktoré sú programované myslieť a učiť sa ako ľudia.
– Rozpoznávanie obrazu: Proces identifikácie a detekcie vzorov alebo objektov v digitálnych obrazoch.
– Základné herné zručnosti: Základné schopnosti potrebné na hranie alebo navigáciu cez hru, ako je pohyb, interakcia s objektmi a ovládanie vozidiel.
– Manažment zdrojov: Schopnosť efektívne prideliť a využívať zdroje v hre, ako je správa inventára alebo strategické rozhodovanie.
Súvisiace odkazy:
– DeepMind: Oficiálna stránka DeepMind, spoločnosti zodpovednej za vývoj SIMA.
– Steam: Populárna online platforma na nakupovanie a hranie hier, kde by mohli byť niektoré z hier spomínaných v článku dostupné.
– Unity: Široko používaná platforma pre vývoj hier, spomínaná v článku ako výskumné prostredie pre SIMA procesu učenia.
Poznámka: Keďže článok neposkytuje špecifické URL adresy pre súvisiace odkazy, hlavné odkazy na domény, ktoré boli poskytnuté, sú všeobecne rozpoznateľné a platné.
The source of the article is from the blog elblog.pl