Google DeepMind заявляет, что создала «многомировый» ИИ-агент, который может следовать вашим инструкциям на естественном языке и выполнять за вас ряд задач в различных виртуальных трехмерных средах. То есть он сделает за вас самые сложные моменты видеоигр.
Это возвращение к истокам DeepMind; Компания начала разработку искусственного интеллекта, научив его играть в старые аркадные игры, такие как Pong и Breakout, после чего быстро покорила лучших людей мира в таких играх, как го, шахматы, Stratego, Shogi, StarCraft II и других. Теперь, объединившись с Google Brain, DeepMind в последние годы занимается своим бизнесом, уделяя особое внимание таким вещам, как предсказатель структуры белка AlphaFold и технология обнаружения кристаллических материалов GNoME.
Но теперь, благодаря проекту SIMA, ИИ DeepMind получают шанс выпустить пар и снова поиграть в видеоигры. Новая модель была обучена и протестирована в девяти 3D-играх с открытым миром, включая No Man's Sky , Teardown и Goat Simulator, , но идея здесь. заключается в создании обобщенного ИИ-агента, который сможет взять на себя управление практически любой 3D-игрой и выполнять действия в ответ на голосовые команды.
В процессе обучения SIMA просто наблюдала за видео- и аудиовыходами игры, а также за командами клавиатуры и мыши пользователя-человека, одновременно слушая, как этот пользователь выполняет приказы от другого человека. Он был обучен и оценен примерно по 600 базовым навыкам и в настоящее время может выполнять короткие одношаговые задачи продолжительностью около десяти секунд. задачи.»
Обобщенный аспект работает хорошо – SIMA работал почти так же хорошо в играх, в которых он не был специально обучен, как и в тех, в которых он был обучен, что указывает на то, что он действительно освоил общую способность прыгать в 3D-игру, узнавать, что происходит, и приступать к работе.
Для чего это? Что ж, оказывается, что многие видеоигры, на которые мы тратим свои кровно заработанные деньги, во многом похожи на работу, заставляя нас работать ради монет, или очков улучшения, или причудливых щитов, или всякой другой чепухи. SIMA скоро сможет взять на себя управление и выжать из своего маленького сердца пока вы спите или на работе, и вы вернетесь к награде… О каком бы богатстве вы ни говорили. пойти забрать. Ваш замок будет построен. Ваши ресурсы будут собраны. Ваша игра будет максимально интересной.
Это весело; ИИ не просто приходят за нашей работой и творческими возможностями, нам скоро придется сражаться с этими ублюдками и за контроллер PS5. Это также мрачно-забавная трата ресурсов; весь код, использованный в вашей видеоигре, а также все хваленые мощные чипы и электричество, необходимые для обучения моделей ИИ, сталкиваются друг с другом в гигантском, бесполезном цикле бесполезной работы, чтобы вы могли пропустить скучные моменты.
Действительно, какого черта там вообще скучные моменты? Зажгли факелы и подняли вилы за меньшую сумму.
Модель SIMA прошел обучение в нескольких 3D-играх и развил достаточно широкое понимание, чтобы так же хорошо работать в играх, о которых он не знает. Google DeepMind
Конечно, есть и более великая цель; Модели ИИ учатся ориентироваться в физическом мире и выполнять полезную работу, воплощаясь во всевозможных роботах, гуманоидах или иных. Эти машины «видят» мир через видео и сигналы датчиков, и хотя их схемы управления намного сложнее, чем обычная мышь плюс ввод данных геймера WASD, есть еще одно огромное сходство: им будут говорить устно, что делать, и они Придется разработать общий план, собрать ресурсы и выполнять все шаг за шагом.
Таким образом, в этом смысле агент видеоигры SIMA может стать строительным блоком для реального роботизированного выполнения сложных, скучных задач, которые люди не хотят выполнять. И недостатка в них нет.
