Kunstig intelligens-modeller som spiller spill har eksistert i flere tiår, men de er vanligvis spesialiserte i ett spill og fokusert på å vinne. Forskere Google Deepmind har et annet mål: å lage en modell som lærer å spille flere 3D-spill som et menneske, mens du gjør sitt beste for å forstå og handle etter dine verbale instruksjoner. De introduserte SIMA-modellen, som står for Scalable, Instructable, Multiworld Agent og er for tiden under forskning.
Over tid vil SIMA lære å spille et hvilket som helst videospill, selv de som ikke har en lineær vei til slutten av spillet eller åpne verden-spill. Selv om algoritmen ikke er ment å erstatte eksisterende spillalgoritmer AI, kan du tenke på ham heller som en partner og følgesvenn. Den kombinerer naturlig språklæring med forståelse av 3D-verdener og bildegjenkjenning.
https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/1767918515585994818
Selskapet har jobbet med forskjellige spillutviklere, inkludert Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain og andre for å trene og teste SIMA. Forskerne koblet SIMA til spill som No Man's Sky, Teardown, Valheim og Goat Simulator 3 for å lære AI-agenten det grunnleggende om å spille dem.
Teamet valgte spill som er mer åpne enn narrative orienterte for å hjelpe SIMA med å lære generelle spillferdigheter. Hvis du har spilt eller sett gjennomganger fra Goat Simulator, vet du at det å gjøre tilfeldige, spontane ting er hva spillet handler om, og teamet sier at det er akkurat den typen spontanitet de håper å lære SIMA.
For å gjøre dette opprettet teamet først et nytt miljø i Unity-motoren. Deretter Google registrerte spillerpar, en leder spillet og den andre gir instruksjoner om hva de skal gjøre videre, for å registrere de talte instruksjonene. Etter det spilte spillerne på egenhånd for å vise hva deres handlinger fører til i spillet. Alt dette ble matet til SIMA slik at agenten kunne lære å forutsi hva som ville skje videre på skjermen. SIMA har i dag rundt 600 grunnleggende ferdigheter som å svinge til venstre eller gå i trapper, men den vil etter hvert lære mer komplekse funksjoner.
SIMA er ikke en NPC med kunstig intelligens som i NVIDIA og Convai, nok en spiller i spillet som påvirker utfallet. SIMA-prosjektets meddirektør Frédéric Besse sier det fortsatt er for tidlig å si hvilke applikasjoner slike AI-agenter kan finne i spill utenfor forskning. Men Google sa det med mer avanserte modeller AI SIMA vil etter hvert kunne utføre mer komplekse oppgaver og bli en ideell partner.
Les også: