«SIMA делает еще один шаг вперед и демонстрирует более сильное обобщение для новых игр», — говорит он. «Количество сред по-прежнему очень мало, но я думаю, что SIMA находится на правильном пути.
Новый способ игры
SIMA показывает, как DeepMind по-новому смотрит на игровых агентов — технологию искусственного интеллекта, которую компания впервые внедрила в прошлом.
В 2013 году, до того как DeepMind был приобретен Google, лондонский стартап продемонстрировал, как метод, называемый обучением с подкреплением, который включает в себя обучение алгоритма с положительными и отрицательными отзывами о его производительности, может помочь компьютерам играть в классические видеоигры Atari. В 2016 году компания DeepMind, входящая в состав Google, разработала AlphaGo — программу, которая использовала тот же подход, чтобы победить чемпиона мира по го — древней настольной игре, требующей тонких и инстинктивных навыков.
В рамках проекта SIMA команда Google DeepMind сотрудничала с несколькими игровыми студиями, чтобы собрать данные о клавиатуре и мыши людей, играющих в 10 различных игр с 3D-средой, включая Ничейное небо, Срывать, Гидронири Удовлетворительно. Позже DeepMind добавил к этим данным описательные метки, чтобы связать щелчки и касания с действиями, которые совершали пользователи, например, были ли они козой, ищущей свой реактивный ранец, или человеческим персонажем, ищущим золото.
Полученные данные от игроков-людей затем были переданы в языковую модель, подобную той, на которой работают современные чат-боты, которые приобрели способность обрабатывать язык, переваривая огромную базу данных текста. SIMA могла бы затем выполнять действия в ответ на введенные команды. И, наконец, люди оценивали усилия SIMA в различных играх, генерируя данные, которые использовались для точной настройки ее производительности.
Программное обеспечение SIMA AI было обучено с использованием данных людей, игравших в 10 различных игр с трехмерной средой.
С разрешения Google DeepMind
После всего этого обучения SIMA способна выполнять действия в ответ на сотни команд, данных игроком-человеком, таких как «Повернуть налево», «Иди к космическому кораблю», «Пройти через ворота» или «Срубить дерево». » Программа может выполнять более 600 действий, от исследования до боя и использования инструментов. Исследователи избегали игр, в которых присутствуют насильственные действия, в соответствии с этическими принципами Google в отношении ИИ.
«Это по-прежнему исследовательский проект», — говорит Тим Харли, еще один член команды Google DeepMind. «Однако можно представить, что однажды такие агенты, как SIMA, будут играть вместе с вами в играх с вами и вашими друзьями».
Видеоигры обеспечивают относительно безопасную среду для выполнения задач агентами ИИ. Чтобы агенты могли выполнять полезную офисную или повседневную административную работу, им необходимо стать более надежными. Харли и Бесс из DeepMind говорят, что работают над методами, которые сделают агентов более надежными.
Обновлено 13 марта 2024 г., 10:20 по восточному времени: добавлен комментарий фаната Джима «Линси».
2024-03-13 14:00:00
1710339627
#Последний #ИИагент #Google #DeepMind #научился #играть #Goat #Simulator
