Вы когда-нибудь работали с искусственным интеллектом в видеоиграх и хотели, чтобы оно вас действительно поняло? Возможно, Google DeepMind только что воплотил это желание в реальность.
Резюме
- Представляем вам прорыв Google DeepMind в области искусственного интеллекта для кооперативных игр.
- Рождение SIMA: многоигровой обучаемой модели искусственного интеллекта.
- Чем SIMA отличается от традиционных игровых ИИ и NPC.
- Обучение с помощью человеческого геймплея: уникальный учебный процесс SIMA.
- Перспективы SIMA в преобразовании партнерских отношений с искусственным интеллектом в играх.
В игре с искусственным интеллектом Google DeepMind
Иногда вы получаете напарника, обладающего стратегической глубиной, как у чайной ложки, а в других случаях, когда он настолько беспощадно эффективен, что у вас мало места для славы. Познакомьтесь с последним изобретением Google DeepMind — Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA). Это приятель по совместной игре, который не только играет в различные 3D-игры, но и слушает, учится и приспосабливается к вашим инструкциям.
Новый вид игрового компаньона
Забудьте о NPC по сценариям и целеустремленных искусственных интеллектах прошлых лет. SIMA больше похожа на адаптируемого и быстро обучающегося друга, которого вы всегда хотели видеть рядом в виртуальном мире. Тренировка начинается с наблюдения за игрой людей, причём в самых разных играх: от испытаний на выживание в Вальхейме до комедийного хаоса в Goat Simulator 3. С помощью этого метода команда SIMA осваивает основы, понимая действия и инструкции не с помощью закодированных команд, а наблюдая за визуальными и устными сигналами игроков.
Учимся играть по-человечески
Что отличает SIMA, так это то, что она полагается на имитацию, а не на прямое манипулирование кодом или целенаправленное обучение. Этот искусственный интеллект научился игровому искусству, наблюдая за игровым процессом бесчисленное количество часов, выявляя закономерности движения пикселей и связывая их с соответствующими действиями. Такой подход позволяет SIMA понять, что такое «движение вперед», «открытие двери» или любое другое действие, специфичное для игры, без необходимости вникать в механику игры.
От наблюдения к обобщению
Одним из самых впечатляющих достижений SIMA является возможность использовать полученные знания в различных игровых средах. Обучение работе с несколькими играми не только делает игру универсальной, но и помогает искусственному интеллекту с удивительным мастерством ориентироваться в новых, невидимых играх. Однако особенности и уникальная механика каждой игры по-прежнему сопряжены с трудностями. Это напоминание о том, что, хотя SIMA и продвинута, она все еще учится.
Будущее игровых компаньонов с искусственным интеллектом
Разработка SIMA — это не просто техническое достижение; это шаг к переосмыслению того, что искусственный интеллект может привнести в игровой процесс. Выходя за рамки представления об искусственном интеллекте как о сопернике, которого нужно победить, или как о простом союзнике, SIMA предлагает возможность стать компаньоном для совместной работы, который искренне понимает и реагирует на инструкции игроков. Это может привести к тому, что в будущем игры с искусственным интеллектом будут не похожи на взаимодействие с запрограммированным человеком, а на игру с другом, который учится рядом с вами.
На пути к более интерактивному игровому опыту
Развитие SIMA от Google DeepMind стало важной вехой в стремлении к более динамичному и отзывчивому искусственному интеллекту в видеоиграх. Поскольку границы между сотрудничеством человека и искусственного интеллекта продолжают стираться, возможности для инновационного геймплея, повествования и вовлечения игроков расширяются. Благодаря SIMA будущее игр выглядит не только более интерактивным, но и более инклюзивным: у каждого игрока есть компаньон, готовый отправиться в новые приключения, освоить новые навыки и вместе решать сложные задачи.
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ
Вопрос: Что такое Google DeepMind?
Ответ: Google DeepMind — ведущая исследовательская лаборатория по искусственному интеллекту, известная своими новаторскими работами в области искусственного интеллекта. Они разработали искусственный интеллект, который отлично справляется с множеством задач: от сложных игр, таких как Go, до развития исследований в области здравоохранения. Узнайте больше о DeepMind.
Вопрос: В каких играх тренировалась SIMA?
Ответ: SIMA обучалась нескольким играм, включая игру на выживание Valheim и необычную игру Goat Simulator 3 и другие. Эти игры были выбраны из-за разнообразия геймплейных механик и окружения, которые помогли SIMA адаптироваться к новым условиям. Вальхейм в Steam, Goat Simulator 3 в Epic Games.
Вопрос: Как SIMA учится играть в игры?
Ответ: SIMA обучается с помощью процесса, называемого имитационным обучением, при котором она наблюдает за игровым процессом человека и имитирует его. Это дополняется аннотациями, предоставленными людьми, которые помогают искусственному интеллекту понять контекст действий в игре. В отличие от традиционного искусственного интеллекта, который может полагаться на внутриигровые награды, SIMA учится на визуальных и словесных подсказках игроков-людей.
Вопрос: Сможет ли SIMA адаптироваться к новым играм, которым она специально не обучалась?
Ответ: Да, компания SIMA продемонстрировала способность распространять свои знания на новые игры, демонстрируя перспективность адаптации к различным игровым механикам и средам. Однако стоит отметить, что успех этой адаптации может варьироваться в зависимости от уникальности и сложности каждой новой игры.
Вопрос: Какова цель создания искусственного интеллекта, подобного SIMA?
Ответ: Основная цель SIMA — улучшить игровой процесс, предоставив игрокам более естественного и отзывчивого помощника в искусственном интеллекте. В отличие от традиционных игровых ИИ, которые часто кажутся сложными и предсказуемыми, SIMA стремится к динамичному партнерству, адаптируясь к инструкциям и действиям игрока и учась на их основе.
Вопрос: Где я могу узнать больше о SIMA и ее разработке?
Ответ: Для получения подробной информации о SIMA и процессе ее разработки лучше всего использовать официальные объявления и исследовательские работы Google DeepMind. Хотя конкретные статьи о SIMA могут быть недоступны для общественности, на сайте DeepMind часто публикуются новости о последних проектах и результатах исследований. Последние исследования DeepMind.
