DeepMind presenta SIMA, IA con habilidades humanas
Imagínese jugar su juego de rol favorito, pero en lugar de enfrentarse a enemigos computarizados decididos a derrotarlo solo, tiene un poderoso compañero: un agente de inteligencia artificial (IA) avanzado que aprende y se comporta como un jugador humano.
Este miércoles 13 de marzo DeepMind, la filial de investigación de IA de Google, presentó SIMA, un revolucionario agente de IA diseñado para aprender y jugar videojuegos de la misma manera que un jugador humano..
A diferencia de la IA tradicional, que está programada para ganar a toda costa, SIMA está entrenada para jugar y seguir instrucciones, imitando la experiencia de juego natural de un participante humano.
Presentamos SIMA: el primer agente de IA generalista que sigue instrucciones en lenguaje natural en una amplia gama de videojuegos y entornos virtuales 3D. 🕹️
Puede completar tareas similares a las de un humano y supera a un agente capacitado en un solo entorno. 🧵 https://t.co/qz3IxzUpto pic.twitter.com/02Q6AkW4uq
—Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 13 de marzo de 2024
¿Cómo funciona SIMA de Google DeepMind?
SIMA (Agente escalable, instructable y multimundo) se encuentra actualmente en fase de investigación, pero es un paso importante hacia el desarrollo de agentes de inteligencia artificial generales y eficientes. El agente está desarrollado para aprender a jugar cualquier videojuego, incluidos los juegos de mundo abierto y aquellos que no tienen un camino lineal.
“SIMA no está entrenada para ganar un juego; está capacitado para ejecutarlo y hacer lo que se le pide“, explica Tim Harley, investigador de Google DeepMind y codirector del proyecto SIMA. “Combina la enseñanza del lenguaje natural con la comprensión de mundos 3D y el reconocimiento de imágenes.“.
Para entrenar a SIMA, Google DeepMind colaboró con 8 desarrolladores de juegos, incluidos estudios como Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs y Coffee Stain. Los investigadores han integrado SIMA en varios juegos, como No Man’s Sky, Teardown, Valheim y Goat Simulator 3, para enseñar al agente de IA los principios básicos del juego.
El proceso de capacitación implicó varios pasos, incluida la creación de un entorno personalizado en el motor Unity donde los agentes aprendieron a manipular objetos creando esculturas.
¿Todavía hay trabajo?
Luego, los investigadores grabaron parejas de jugadores humanos, uno controlando el juego y el otro dando instrucciones, para captar las señales lingüísticas. Luego, estos datos se transmitieron a SIMA para ayudarlo a predecir eventos en pantalla basados en acciones e instrucciones.
Pero, Todavía queda un largo camino por recorrer antes de que SIMA pueda implementarse. Aprende a caminar antes de poder correr.
Actualmente, SIMA ha dominado alrededor de 600 habilidades básicas, como girar a la izquierda, subir escaleras y abrir menús en un juego, pero el equipo prevé que eventualmente se le podría encargar a SIMA realizar funciones más complejas en los juegos, como encontrar recursos y construir. campamentos.