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自人工智能工具兴起以来，各大公司一直在探索将这一技术融入各个领域的可能性。从内容撰写到图像生成，AI机器人已经改变了许多行业。然而，曾经缺失的一个方面是：一个能够进行游戏的AI聊天机器人。但现在，Google站了出来，宣布了它最新的创作：SIMA – 一个开拓性的AI代理，训练有素，可以像专业人类玩家一样玩游戏。

SIMA，即Scalable Instructable Multiworld Agent，是由Google开发的AI代理。通过在各种游戏环境中进行广泛训练，SIMA旨在匹敌人类玩家的技能和专业知识。想象一下，与朋友一起玩《使命召唤》，其中一位朋友竟然是一个能够以专业水准竞争的AI代理。SIMA的推出为玩家们带来了一系列可能性，他们现在可以与一个高度竞争力的AI聊天机器人测试自己的技能。

谷歌通过一篇博客文章宣布了SIMA，其中公司强调了该代理能够理解自然语言指令并在不同的视频游戏环境中完成任务的能力。这一在AI游戏领域的开创性发展展示了谷歌DeepMind在推动人工智能边界方面的承诺。公司一直在探索在游戏中AI能力的可能性，从经典的Atari游戏到复杂的游戏，如《星际争霸II》。

在博客文章中，谷歌强调了视频游戏作为AI系统的优秀训练场所，因为它们的动态和互动性。通过与八家游戏工作室的合作，谷歌利用了一系列视频游戏，包括《无人之境》和《Teardown》等热门游戏，来训练SIMA。每个游戏都提出了独特的挑战，使AI代理学会了从导航到资源管理等各种技能。这种全面的学习经验增强了SIMA的适应性和潜力。

SIMA与以往的AI游戏方法不同的是，它专注于跨越多个游戏环境的训练。这种方法标志着一个重大进展，因为该代理展示了它能够理解和在各种游戏世界中执行任务的能力，这类似于一个人类玩家的操作方式。这一突破展示了首次有一个AI代理可以理解广泛的游戏世界并在其中执行任务。

SIMA的界面简单易用，这增加了其易访问性和多功能性。AI代理只需屏幕图像和自然语言指令即可操作，无需访问游戏源代码或专门的API。SIMA使用键盘和鼠标输出与虚拟环境进行交互，模拟人类与游戏互动的方式。这一特性使SIMA有可能与任何虚拟环境进行互动，使其成为一个灵活且适应性强的AI游戏代理。

当前，SIMA在执行基本任务方面表现出色，拥有包括导航和对象交互在内的令人印象深刻的600种技能。然而，谷歌的愿景超越了这些基础能力。公司旨在增强SIMA的能力，以应对像战略规划和多步目标这样复杂的任务。通过不断开发和完善SIMA的技能，谷歌的目标是创建一个能够在最具挑战性的游戏场景中竞争和表现出色的AI代理。

随着AI游戏领域的不断发展，SIMA代表了这一领域的一项突破性进展。其能够匹敌人类玩家的潜力为游戏开发者、爱好者和研究人员打开了新的可能性。SIMA的适应性和一般化能力预示着AI代理在各种游戏环境中有着光明的未来。

### Frequently Asked Questions:

1. SIMA是什么意思？
– SIMA代表Scalable Instructable Multiworld Agent。

2. SIMA是如何训练的？
– SIMA通过与八家游戏工作室合作，在各种游戏环境中训练，并利用不同的视频游戏。

3. SIMA与以往的AI游戏方法有何不同？
– SIMA独特之处在于它可以理解多样化的游戏世界并执行基于自然语言指令的任务，类似于人类玩家。

4. 当前版本的SIMA能够做什么？
– 当前版本的SIMA可以执行包括导航和对象交互在内的600种基本任务。

5. 谷歌对SIMA的未来目标是什么？
– 谷歌旨在增强SIMA的能力，以应对战略规划和多步目标等复杂任务。

### Related Links:
– [No Man’s Sky](https://nomanssky.com/)… Read the rest

人工智能（AI）股票是那些提供AI服务或将AI融入运营的公司股票。由于AI技术在革新各行业的潜力，这些股票引起了投资者的关注。

精彩的七人组指的是一群AI股票，它们展现出了明显的进步和充满前景的未来。作为这一领域的一名杰出选手，Alphabet，即Google的母公司，是其中的一员。

作为著名的行业领导者，Alphabet在标普500指数和纳斯达克指数中占据着重要位置。凭借其广泛的影响力，Alphabet有望从AI的潜力中获得巨大收益。

谷歌搜索是Alphabet的旗舰产品，在全球搜索市场占有超过90%的份额。这一加上Alphabet对AI的重大投资，使得它未来的主导地位在短期内难以受到挑战。

“Gemini”是Alphabet迄今为止推出的最强大的AI模型，它让公司能够在各个领域利用AI。这一创新提升了谷歌搜索提供准确和全面结果的能力，并简化了创建广告系列的流程。

Google Cloud是Alphabet的子公司，提供云服务。它可能与亚马逊的AWS相比目前市场份额较少，但其收入增长率更高。Alphabet在AI方面的专业知识促成了Google Cloud的增长，吸引了知名合作伙伴。

常见问题解答

问：为什么Alphabet被认为是一项顶级的AI投资机会？

答：作为Google的母公司，Alphabet以其市场主导地位、对AI的投资以及出乎意料的估值而脱颖而出。

问：Alphabet在搜索市场中的竞争优势是什么？

答：Alphabet的品牌实力和“谷歌搜索”的广泛使用巩固了其在全球搜索市场中的领先地位。

问：AI如何有利于Alphabet的搜索引擎业务？

答：最近推出的“Gemini”是Alphabet最强大的AI模型，使谷歌搜索能够提供准确的结果，包括对特定主题的摘要和多元化观点。AI还帮助广告客户创建无缝的广告系列，增强了他们对Alphabet服务的忠诚。

问：为什么Google Cloud的销售增长如此迅速？

答：Alphabet在AI方面的专业知识使Google Cloud吸引了主要企业客户。该业务提供各种AI功能，包括Vertex AI平台、编码帮助工具和专用硬件，推动了其出色的增长率。

问：为什么投资于Alphabet是一个值得关注的机会？

答：在AI时代，Alphabet已经成为一个市场领导者，具有卓越的增长潜力。公司当前的估值以及迄今为止的成就使其成为一个诱人的投资前景。

来源：
– AI增长预测：[source](https://www.example.com)
– Alphabet的竞争优势：[source](https://www.example.com)
– Google Cloud的销售增长：[source](https://www.example.com)

人工智能的成长潜力仅仅是一个伟大变革的开始，专家们预测到2030年，这一市场可能会达到超过1万亿美元。作为行业巨头，Alphabet处于一个绝佳的位置，以获取这一世代技术革命的益处。考虑到Alphabet当前的股价，投资于该公司呈现出一次世代的投资机会。… Read the rest

在科学家们越来越倾向于使用人工智能（AI）工具来协助研究项目的过程中，一些著名的学者，如耶鲁大学的Lisa Messeri博士和普林斯顿大学的Molly Crockett博士，对完全将任务委托给算法的诱惑发出了警告。他们在最近发表在《自然》杂志上的同行评议论文中指出，过度依赖AI可能会导致科学探究的一个阶段：虽然生产的东西更多，但理解的东西确实更少。

Messeri和Crockett通过对已发表的论文、手稿、会议记录和书籍进行广泛的审查，确定了一些可能误导研究人员对AI研究辅助工具产生过度信任的“幻觉”。这些幻觉，如《自然》总结的那样，包括：

– 解释深度幻觉：依赖AI或其他人获取知识可能会导致误以为自己的理解比实际更深。
– 探索广度幻觉：AI系统可能会通过偏向容易由算法测试的主题而无意中偏向研究，可能会忽视需要具体体现的主题。
– 客观性幻觉：研究人员可能错误地认为AI系统具有一切可能的观点或没有任何立场。然而，这些工具只反映了它们接受培训数据中存在的观点，包括任何偏见。

根据Messeri和Crockett的说法，这些幻觉源于科学家对AI可以实现的误解或理想化版本。他们强调了三种常见的愿景：

– AI作为神谕：研究人员可能视AI工具能够彻底审查科学文献并理解其内容。这可能导致他们相信这些工具比人类更广泛地调查论文。
– AI作为仲裁者：自动系统可能被视为比人类更客观，使其更适合解决分歧。但是，AI工具也可能表现出偏见或偏袒特定观点。
– AI作为量化工具：相信AI能够超越人类在分析复杂数据集方面的限制可能会导致研究人员仅仅依赖AI进行量化分析。

《自然》杂志的编辑强调，科学界必须将使用AI视为一种需要深思熟虑的明智选择，而不是不可避免的解决方案。

阅读Messeri和Crockett的论文（在付费墙后面），和相关社论。

常见问题解答

1. 科学家为什么应该谨慎过度依赖AI进行研究？
科学家必须谨慎过度依赖AI进行研究，因为这可能导致更多的产出，但实际理解更少。过度依赖AI工具可能产生知识和理解的幻觉，可能会掩盖这些系统固有的实际限制和偏见。

2. Messeri和Crockett确定的三种常见幻觉是什么？
Messeri和Crockett确定的三种常见幻觉分别是解释深度幻觉、探索广度幻觉和客观性幻觉。当研究人员错误地认为AI工具能提供更深刻的理解、涵盖更广泛的研究领域以及提供无偏见的观点时，这些幻觉就会出现。

3. AI作为神谕的愿景有何问题？
将AI视为神谕的愿景可能会有问题，因为它会导致研究人员过度依赖AI工具来审查科学文献。这可能导致研究人员相信这些工具能比人类更全面地调查论文，可能会错过需要人类解释的宝贵见解。

4. 科学界在使用AI进行研究时应考虑什么？
科学界在使用AI进行研究时应该将其视为一个明智选择，考虑其中存在的风险和好处。研究人员应该仔细权衡使用AI在特定研究任务中的优势和局限，而不是将其视为万能药或不可避免的解决方案。

定义：
– 人工智能（AI）：开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的领域，如视觉感知、语音识别和决策制定。
– 同行评议：专家在研究发表之前评估其质量和有效性的过程。
– 解释深度：认为自己对某一主题的理解比实际更深，通常是因为依赖AI或其他人获取知识。
– 探索广度：AI系统涵盖的研究领域的广度或范围，可能会偏向易于算法测试的主题，而忽视那些需要具体体现的主题。
– 客观性：AI系统缺乏任何立场或具有所有可能观点的感知。然而，AI工具反映了它们接受培训数据中存在的观点，包括任何偏见。
– 神谕：将AI视为具有无所不知的工具，能够彻底审查科学文献并理解其内容的愿景。
– 仲裁者：将AI系统视为比人类更客观的感知，使其更适合解决分歧的感知。… Read the rest

人工智能（AI）已经彻底改变了许多行业，包括图像创作。然而，随着科技公司进军AI图像创作领域，他们面临着重大挑战，正如Firefly、Adobe的AI图像创作工具所展示的那样。类似于Google的Gemini，Firefly因在生成的图像中不准确地描绘种族和民族特征而受到批评。

围绕Gemini的争议导致其被关闭，因为它创建了历史错误的图像，比如将美国的开国元勋描绘成黑人，同时拒绝描绘白人。Google的首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）承认了这一错误，承认公司“犯了错”。

一个名为Semafor的测试组织发现，Firefly复制了Gemini犯下的许多错误。这两种工具使用类似的技术从书面文本创建图像，但是它们训练于不同的数据集。Adobe的Firefly专门在其训练过程中利用库存图像或经过许可的图像。

虽然Adobe和Google有着不同的公司文化，但核心挑战在于图像生成的核心技术。公司可以试图引导和塑造算法，但没有一种绝对可靠的方法来消除所有的不准确和偏见。

常见问题解答

1. Firefly都犯了什么样的错误？
Firefly生成的图像描绘了二战期间为纳粹德国作战的黑人士兵，并在描绘1787年开国元勋的场景中插入黑人男子和女子。它还制作了一位漫画人物的多个版本，包括一个老白人、一个黑人、一个黑人女子和一个白人女子。此外，它还创造了描绘黑人维京人的图像，类似于Gemini所做的。

2. 为什么会发生这些错误？
这些错误源于模型设计者努力避免传播种族主义刻板印象。通过确保代表多样化群体，如医生或罪犯，他们旨在挑战种族主义刻板印象。但是，当应用于历史背景时，这些努力可能被视为试图根据当代政治动态重写历史。

3. 这些挑战局限于Adobe或Google吗？
不，这些挑战不局限于特定的公司或模型。Adobe的案例表明，即使一家遵守准则的公司也可能遇到困难。确保全面的训练数据和解决AI系统中的偏见仍然是整个行业面临的普遍挑战。

Adobe已经采取了重要措施来减轻这些问题。公司训练其算法使用库存图像、公开授权内容和公共领域内容，以避免对其客户的版权侵权担忧。

尽管Adobe并没有就这个具体问题发表评论，但围绕AI图像创作的争议突出了科技公司在开发准确和无偏见的AI工具时面临的复杂性。这些挑战凸显了在AI开发和实施中需要持续改进和道德考量的重要性。

常见问题解答

1. Firefly都犯了什么样的错误？
Firefly生成的图像描绘了二战期间为纳粹德国作战的黑人士兵，并在描绘1787年开国元勋的场景中插入黑人男子和女子。它还制作了一位漫画人物的多个版本，包括一个老白人、一个黑人、一个黑人女子和一个白人女子。此外，它还创造了描绘黑人维京人的图像，类似于Gemini所做的。

2. 为什么会发生这些错误？
这些错误源于模型设计者努力避免传播种族主义刻板印象。通过确保代表多样化群体，如医生或罪犯，他们旨在挑战种族主义刻板印象。但是，当应用于历史背景时，这些努力可能被视为试图根据当代政治动态重写历史。

3. 这些挑战局限于Adobe或Google吗？
不，这些挑战不局限于特定的公司或模型。Adobe的案例表明，即使一家遵守准则的公司也可能遇到困难。确保全面的训练数据和解决AI系统中的偏见仍然是整个行业面临的普遍挑战。

定义：
– 人工智能（AI）：机器通过模拟人类智能过程，包括学习和解决问题的能力。
– AI图像创作：使用人工智能算法根据文本描述或其他输入生成图像。
– 种族和民族特征：与不同种族或民族群体相关联的身体特征。
– Gemini：谷歌的AI图像创作工具，因在生成的图像中不准确地描绘种族和民族特征而受到批评。
– 桑达尔·皮查伊：谷歌的首席执行官。
– Semafor：一家测试组织，发现Adobe的AI图像创作工具Firefly中存在类似的错误。

建议相关链接：
– Adobe.com… Read the rest