Kunstig intelligens-modeller, der spiller spil, har eksisteret i årtier, men de er normalt specialiserede i ét spil og fokuseret på at vinde. Forskere Google Deepmind har et andet mål: at skabe en model, der lærer at spille adskillige 3D-spil som et menneske, mens man gør sit bedste for at forstå og handle efter dine verbale instruktioner. De introducerede SIMA-modellen, som står for Scalable, Instructable, Multiworld Agent og er i øjeblikket under forskning.
Med tiden vil SIMA lære at spille et hvilket som helst videospil, også dem der ikke har en lineær vej til spillets slutning eller åbne verden-spil. Selvom algoritmen ikke er beregnet til at erstatte eksisterende spil AI, kan du tænke på ham snarere som en partner og følgesvend. Den kombinerer naturlig sprogindlæring med forståelse af 3D-verdener og billedgenkendelse.
https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/1767918515585994818
Virksomheden har arbejdet med forskellige spiludviklere, herunder Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain og andre for at træne og teste SIMA. Forskerne koblede SIMA til spil som No Man's Sky, Teardown, Valheim og Goat Simulator 3 for at lære AI-agenten det grundlæggende i at spille dem.
Holdet valgte spil, der er mere åbne end narrative orienterede for at hjælpe SIMA med at lære generelle spillefærdigheder. Hvis du har spillet eller set Goat Simulator walkthroughs, ved du, at det at gøre tilfældige, spontane ting er, hvad spillet handler om, og holdet siger, at det er præcis den slags spontanitet, de håber at lære SIMA.
For at gøre dette oprettede teamet først et nyt miljø i Unity-motoren. Derefter Google indspillede par af spillere, hvor den ene leder spillet og den anden giver instruktioner om, hvad de skal gøre for at optage de talte instruktioner. Herefter spillede spillerne på egen hånd for at vise, hvad deres handlinger fører til i spillet. Alt dette blev tilført SIMA, så agenten kunne lære at forudsige, hvad der nu ville ske på skærmen. I øjeblikket har SIMA omkring 600 grundlæggende færdigheder såsom at dreje til venstre eller gå op ad trapper, men det vil med tiden lære mere komplekse funktioner.
SIMA er ikke en NPC med kunstig intelligens som i NVIDIA og Convai, endnu en spiller i spillet, der påvirker resultatet. SIMA-projektets meddirektør Frédéric Besse siger, at det stadig er for tidligt at sige, hvilke applikationer sådanne AI-agenter kan finde i spil uden for forskning. Men det sagde Google med mere avancerede modeller AI SIMA vil med tiden kunne udføre mere komplekse opgaver og blive en ideel partner.
Læs også: