Avez-vous déjà fait équipe avec une IA de jeux vidéo et vous avez souhaité qu'elle vous comprenne réellement ? Google DeepMind aurait pu transformer ce souhait en réalité.
Sommaire
- Présentation du saut de Google DeepMind dans l'IA du jeu coopératif.
- La naissance de SIMA : un modèle d'IA multi-jeux et instructable.
- En quoi SIMA diffère des IA et des PNJs de jeu traditionnels
- Apprendre par le jeu humain : le processus d'entraînement unique de SIMA.
- La promesse de SIMA dans la transformation de la camaraderie en IA dans le domaine des jeux vidéo.
Dans le jeu avec l'IA de Google DeepMind
Parfois, vous avez un partenaire avec la profondeur stratégique d'une cuillère à café, et d'autres fois, un partenaire si impitoyablement efficace qu'il laisse peu de place à votre gloire. Découvrez la dernière invention de Google DeepMind, le Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA), un compagnon coopératif qui non seulement joue sur une variété de jeux 3D, mais qui écoute, apprend et s'adapte à vos instructions.
Un nouveau type de compagnon de jeu
Oubliez les PNL scénarisés et les IA déterminées d'antan. SIMA ressemble plus à l'ami adaptable et à apprentissage rapide dont vous avez toujours rêvé à vos côtés dans le monde virtuel. Son entraînement provient du fait de regarder des humains jouer — une variété de jeux, des défis de survie de Valheim au chaos comique de Goat Simulator 3. Grâce à cette méthode, SIMA apprend les cordes, comprend les actions et les instructions non pas au moyen de commandes codées, mais en observant les indices visuels et verbaux partagés entre les joueurs.
Apprendre à jouer à la manière humaine
Ce qui distingue la SIMA, c'est son recours à l'imitation plutôt qu'à la manipulation directe du code ou à l'apprentissage axé sur les objectifs. Cette IA a appris l'art du jeu en regardant d'innombrables heures de jeu, en identifiant les modèles dans les mouvements des pixels et en les associant aux actions correspondantes. Cette approche permet à SIMA de saisir le concept d' « aller de l'avant », d' « ouvrir une porte » ou de toute autre action spécifique au jeu sans avoir besoin d'un aperçu des mécanismes du jeu.
De l'observation à la généralisation
L'un des exploits les plus impressionnants de SIMA est sa capacité à généraliser son apprentissage dans différents environnements de jeu. L'entraînement sur plusieurs jeux ne le rend pas seulement polyvalent ; il aide l'IA à naviguer dans de nouveaux jeux inédits avec une habileté surprenante. Cependant, les particularités et les mécanismes uniques de chaque jeu présentent toujours des défis — un rappel que même si la SIMA est avancée, elle continue d'apprendre.
L'avenir des compagnons de jeux en IA
Le développement de SIMA n'est pas seulement une réalisation technique ; c'est une étape vers la redéfinition de ce que l'IA peut apporter à l'expérience de jeu. Au-delà de la notion d'IA en tant qu'adversaire à battre ou alliée simpliste, SIMA offre la possibilité d'un compagnon coopératif qui comprend vraiment les instructions des joueurs et y répond. Cela pourrait mener à un avenir où jouer avec l'IA ressemblerait moins à interagir avec une entité programmée qu'à jouer aux côtés d'un ami qui apprend à vos côtés.
Vers une expérience de jeu plus interactive
L'évolution de SIMA par Google DeepMind marque une étape importante dans la quête d'une IA plus dynamique et plus réactive dans les jeux vidéo. Alors que les frontières entre la coopération humaine et l'IA continuent de s'estomper, les possibilités de jeu novateur, de narration et d'engagement des joueurs s'élargissent. Avec SIMA, l'avenir du jeu semble non seulement plus interactif, mais aussi plus inclusif, où chaque joueur a un compagnon prêt à se lancer dans de nouvelles aventures, à acquérir de nouvelles compétences et à relever des défis ensemble.
FOIRE AUX QUESTIONS
Q : Qu'est-ce que Google DeepMind ?
R : Google DeepMind est un laboratoire de recherche en IA de premier plan connu pour ses travaux novateurs dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ils ont développé une IA qui excelle dans une variété de tâches, allant des jeux complexes comme Go à l'avancement de la recherche en santé. En savoir plus sur DeepMind.
Q : Sur quels matchs le SIMA s'est-il entrainé ?
R : SIMA s'entraîne sur plusieurs matchs, dont le jeu de survie Valheim et l'excentrique Goat Simulator 3, entre autres. Ces jeux ont été choisis pour leurs mécanismes et environnements de jeu variés, ce qui a contribué à former l'adaptabilité de SIMA. Valheim sur Steam, Goat Simulator 3 sur Epic Games.
Q : Comment la SIMA apprend-elle à jouer à des jeux ?
R : SIMA apprend grâce à un processus appelé apprentissage par imitation, où il observe et imite le gameplay humain. Ceci est complété par des annotations fournies par des humains, qui aident l'IA à comprendre le contexte des actions dans le jeu. Contrairement à l'IA traditionnelle qui peut s'appuyer sur des récompenses dans le jeu, SIMA apprend à partir des indices visuels et verbaux fournis par les joueurs humains.
Q : La SIMA peut-elle s'adapter aux nouveaux jeux sur laquelle elle n'a pas été spécialement formée ?
R : Oui, SIMA a démontré sa capacité de généraliser son apprentissage à de nouveaux jeux, en se montrant prometteur en s'adaptant à différents mécanismes et environnements de jeu. Cependant, il convient de noter que le succès de cette adaptation peut varier en fonction du caractère unique et de la complexité de chaque nouveau jeu.
Q : Quel est l'objectif de créer une IA comme SIMA ?
R : L'objectif principal de SIMA est d'améliorer l'expérience de jeu en offrant aux joueurs un compagnon IA plus naturel et coopératif. Contrairement aux IA de jeu traditionnelles, qui semblent souvent rigides et prévisibles, SIMA vise à offrir un partenariat dynamique, en s'adaptant aux instructions et aux actions du joueur et en apprenant de celles-ci.
Q : Où puis-je en apprendre davantage sur la LMSI et son développement ?
R : Pour un aperçu détaillé de la SIMA et de son processus de développement, les annonces officielles et les documents de recherche de Google DeepMind sont les meilleures ressources. Bien que des articles spécifiques sur la LMSI ne soient pas facilement accessibles au public, le site Web de DeepMind présente souvent des mises à jour sur leurs derniers projets et résultats de recherche. Les dernières recherches de DeepMind.
