Já se uniu a uma IA de videogame e desejou que ela realmente entendesse você? O Google DeepMind pode ter transformado esse desejo em realidade.
Resumo
- Apresentando o salto do Google DeepMind na IA de jogos cooperativos.
- O nascimento do SIMA: um modelo de IA instruível para vários jogos.
- Como o SIMA difere dos AIs e NPCs de jogos tradicionais.
- Aprendendo por meio da jogabilidade humana: o processo de treinamento exclusivo da SIMA.
- A promessa da SIMA de transformar a companhia de IA em jogos.
No jogo com a IA do Google DeepMind
Às vezes, você consegue um parceiro com a profundidade estratégica de uma colher de chá e, outras vezes, um que é tão implacavelmente eficiente que deixa pouco espaço para sua glória. Conheça a última invenção do Google DeepMind, o Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA), um parceiro cooperativo que não só joga em uma variedade de jogos 3D, mas também escuta, aprende e se adapta às suas instruções.
Um novo tipo de companheiro de jogo
Esqueça os NPCs roteirizados e as IAs obstinadas de antigamente. O SIMA é mais parecido com o amigo adaptável e de aprendizado rápido que você sempre quis ao seu lado no mundo virtual. Seu treinamento vem de assistir humanos jogarem — uma variedade de jogos, desde os desafios de sobrevivência de Valheim até o caos cômico do Goat Simulator 3. Por meio desse método, o SIMA aprende o básico, entendendo ações e instruções não por meio de comandos codificados, mas observando as dicas visuais e verbais compartilhadas entre os jogadores.
Aprendendo a jogar da maneira humana
O que faz o SIMA se destacar é sua dependência da imitação, em vez da manipulação direta de código ou do aprendizado orientado por objetivos. Essa IA aprendeu a arte de jogar assistindo inúmeras horas de jogo, identificando padrões nos movimentos dos pixels e associando-os às ações correspondentes. Essa abordagem permite que o SIMA compreenda o conceito de “seguir em frente”, “abrir uma porta” ou qualquer outra ação específica do jogo sem precisar dar uma olhada na mecânica do jogo.
Da observação à generalização
Um dos feitos mais impressionantes do SIMA é sua capacidade de generalizar seu aprendizado em diferentes ambientes de jogo. Treinar em vários jogos não o torna apenas versátil; ele ajuda a IA a navegar em jogos novos e inéditos com uma habilidade surpreendente. No entanto, as peculiaridades e a mecânica única de cada jogo ainda apresentam desafios — um lembrete de que, embora o SIMA seja avançado, ele ainda está aprendendo.
O futuro dos companheiros de jogos de IA
O desenvolvimento do SIMA não é apenas uma conquista técnica; é um passo para redefinir o que a IA pode trazer para a experiência de jogo. Indo além da noção de que a IA é um oponente a ser derrotado ou um aliado simplista, o SIMA oferece o potencial de um companheiro cooperativo que realmente entende e responde às instruções do jogador. Isso pode levar a um futuro em que jogar com IA pareça menos como interagir com uma entidade programada e mais como jogar ao lado de um amigo que está aprendendo ao seu lado.
Rumo a uma experiência de jogo mais interativa
A evolução do SIMA do Google DeepMind é um marco significativo na busca por uma IA mais dinâmica e responsiva em videogames. À medida que os limites entre a cooperação humana e a IA continuam se confundindo, as possibilidades de jogabilidade inovadora, narrativa e engajamento dos jogadores se expandem. Com o SIMA, o futuro dos jogos parece não apenas mais interativo, mas também mais inclusivo, onde cada jogador tem um companheiro pronto para embarcar em novas aventuras, aprender novas habilidades e enfrentar desafios juntos.
PERGUNTAS FREQUENTES
P: O que é o Google DeepMind?
R: O Google DeepMind é um importante laboratório de pesquisa de IA conhecido por seu trabalho inovador em inteligência artificial. Eles desenvolveram uma IA que se destaca em uma variedade de tarefas, desde jogar jogos complexos como Go até o avanço da pesquisa em saúde. Saiba mais sobre o DeepMind.
P: Em quais jogos o SIMA treinou?
R: O SIMA foi treinado em vários jogos, incluindo o jogo de sobrevivência Valheim e o peculiar Goat Simulator 3, entre outros. Esses jogos foram escolhidos por suas diversas mecânicas e ambientes de jogo, que ajudaram a treinar a adaptabilidade do SIMA. Valheim no Steam, Goat Simulator 3 na Epic Games.
P: Como o SIMA aprende a jogar?
R: O SIMA aprende por meio de um processo chamado aprendizado por imitação, em que observa e imita a jogabilidade humana. Isso é complementado por anotações fornecidas por humanos, que ajudam a IA a entender o contexto das ações dentro do jogo. Ao contrário da IA tradicional, que pode depender de recompensas no jogo, o SIMA aprende com as dicas visuais e verbais fornecidas por jogadores humanos.
P: O SIMA pode se adaptar a novos jogos nos quais não foi treinado especificamente?
R: Sim, o SIMA demonstrou a capacidade de generalizar seu aprendizado para novos jogos, mostrando-se promissor na adaptação a diferentes mecânicas e ambientes de jogo. No entanto, é importante notar que o sucesso dessa adaptação pode variar com base na singularidade e complexidade de cada novo jogo.
P: Qual é o objetivo de criar uma IA como o SIMA?
R: O objetivo principal por trás do SIMA é aprimorar a experiência de jogo, fornecendo aos jogadores um companheiro de IA mais natural e cooperativo. Ao contrário das IAs de jogos tradicionais, que geralmente parecem rígidas e previsíveis, o SIMA visa oferecer uma parceria dinâmica, adaptando-se e aprendendo com as instruções e ações do jogador.
P: Onde posso aprender mais sobre o SIMA e seu desenvolvimento?
R: Para obter informações detalhadas sobre o SIMA e seu processo de desenvolvimento, os anúncios oficiais e os trabalhos de pesquisa do Google DeepMind são os melhores recursos. Embora artigos específicos sobre o SIMA possam não estar prontamente disponíveis ao público, o site da DeepMind geralmente apresenta atualizações sobre seus projetos e resultados de pesquisas mais recentes. Pesquisas mais recentes da DeepMind.
