В Google DeepMind утверждают, что создали многоцелевой ИИ-агент SIMA, который может следовать за инструкциями пользователя и выполнять задачи в различных виртуальных 3D-средах. То есть он способен выполнить за вас самые трудные задания в видеоиграх.
Возвращение к истокам. Компания DeepMind начала свою историю с того, что обучала ИИ при помощи аркадных игр из 90-х годов. Затем модель компании развилась настолько, что победила всех чемпионов-людей в такие игры, как Go, шахматы, Stratego, Shogi, StarCraft II и другие. В последние годы, DeepMind, объединенная с Google Brain, занималась исследованиями в областях медицины и химии.
Однако, с проектом SIMA, у ИИ DeepMind появился шанс выпустить пар и снова поиграть в видеоигры.
Новая модель была обучена и протестирована на девяти 3D-играх с открытым миром, включая No Man's Sky, Teardown и Goat Simulator, но идея заключается в том, чтобы создать обобщенный ИИ-агент, который сможет взять на себя управление практически любой 3D-игрой и выполнять действия в ответ на голосовые команды.
В процессе обучения SIMA просто смотрела ролики с играми, а также анализировала команды человека и его действия. К настоящему моменту модель освоила 600 базовых навыков и способна выполнять короткие одношаговые задачи длительностью около десяти секунд, хотя в DeepMind утверждают, что это только начало.
Для чего это нужно? Оказывается, многие видеоигры, на которые мы тратим свои заработанные деньги, очень похожи на работу – они заставляют нас добывать монеты, очки апгрейда, модные скины и прочую ерунду. Вскоре SIMA сможет взять управление в свои руки и от души поработать, пока вы спите или ушли в офис, и вы вернетесь ко всему готовому – ваш замок будет построен, ресурсы собраны, армия рыцарей готова к набегу на владения другого игрока. Нужно просто отдать задание.
Конечно, на самом деле это лишь момент обучения. В DeepMind учат ИИ ориентироваться в физическом мире и выполнять полезную работу, воплотившись в будущем во всевозможных промышленных роботов. Таким образом, SIMA может стать одной из отправных точек на пути к реальному роботизированному будущему.
