Google DeepMind presenta SIMA 2: un agente di intelligenza artificiale in grado di giocare, ragionare e imparare in mondi virtuali 3D
In Breve
Google DeepMind ha presentato l'agente di intelligenza artificiale SIMA 2 in grado di comprendere istruzioni, ragionare e apprendere autonomamente nuove competenze in ambienti virtuali, avvicinandosi al completamento delle attività a livello umano.
Il braccio AI dell'azienda tecnologica Google, Google DeepMind ha introdotto SIMA 2, l'ultima versione del suo Scalable Instructable Multiworld Agent, che segna un passo avanti verso agenti di intelligenza artificiale più capaci e generici.
Basato sulle capacità di ragionamento avanzate dei modelli Gemini, il sistema si espande oltre la semplice esecuzione di istruzioni in ambienti virtuali e ora funziona come un compagno interattivo in grado di interpretare obiettivi, dialogare con gli utenti e perfezionare le proprie prestazioni nel tempo.
Il primo modello SIMA ha appreso centinaia di azioni guidate dal linguaggio nei videogiochi commerciali, osservando l'input sullo schermo e operando con controlli virtuali anziché con meccaniche di gioco integrate.
SIMA 2 sviluppa ulteriormente questo approccio integrando Gemini come nucleo, consentendo all'agente di eseguire ragionamenti orientati agli obiettivi, spiegare le azioni previste ed eseguire compiti più complessi all'interno dei giochi. Addestrato su una combinazione di dimostrazioni umane e annotazioni generate da Gemini, l'agente è stato testato su un insieme più ampio di giochi attraverso partnership con diversi sviluppatori. Questo aggiornamento rappresenta un passo significativo per l'intelligenza artificiale incarnata, che combina percezione, ragionamento e azione in ambienti 3D dinamici.
L'integrazione di Gemini ha rafforzato la capacità di SIMA 2 di generalizzare e operare in modo affidabile in contesti non familiari. L'agente può ora interpretare istruzioni più dettagliate e sfumate ed eseguirle correttamente anche in giochi mai utilizzati in precedenza, come il titolo a tema vichingo ASKA o MineDojo, una versione di ricerca di Minecraft.
La sua capacità di applicare concetti appresi in ambienti diversi (ad esempio, estendendo il concetto di "mining" da un gioco a "harvesting" in un altro) costituisce una componente chiave di una generalizzazione ampia e avvicina le sue prestazioni a quelle di un giocatore umano.
Per valutare queste capacità, SIMA 2 è stato testato anche all'interno di mondi 3D generati proceduralmente da Genie 3, che crea nuovi ambienti a partire da prompt di testo o immagini. In questi contesti insoliti, l'agente è stato comunque in grado di navigare efficacemente, interpretare le istruzioni e lavorare in base alle esigenze dell'utente.defiobiettivi condivisi, dimostrando un livello di adattabilità mai osservato in precedenza in sistemi simili.
SIMA 2 promuove l'intelligenza artificiale auto-migliorante con nuove capacità di generalizzazione e apprendimento autonomo
Secondo il aziendaUno degli sviluppi più notevoli di SIMA 2 è la sua crescente capacità di migliorare le proprie prestazioni. Durante l'addestramento, l'agente ha dimostrato di poter affrontare compiti sempre più complessi attraverso un metodo iterativo di tentativi ed errori, combinato con il feedback di Gemini. Dopo aver appreso inizialmente dalle dimostrazioni umane, SIMA 2 è in grado di continuare a progredire in nuovi giochi attraverso il gioco autonomo, acquisendo competenze in ambienti non familiari senza richiedere ulteriori dati umani. Questa esperienza può quindi essere utilizzata per addestrare versioni successive e più efficienti dell'agente. Agente AIe lo stesso processo di auto-miglioramento è stato applicato con successo negli ambienti generati da Genie, segnando un significativo progresso verso l'addestramento di agenti generalisti in mondi sintetici diversi. Questo ciclo di continuo perfezionamento supporta l'obiettivo a lungo termine di consentire agli agenti di apprendere con una guida umana minima.
Il funzionamento di SIMA 2 in un'ampia gamma di ambienti di gioco fornisce un importante banco di prova per l'intelligenza generale, consentendole di acquisire competenze, praticare il ragionamento e apprendere continuamente attraverso azioni autodirette. Sebbene il sistema rappresenti un passo sostanziale verso un'intelligenza generalista, interattiva e incarnata, presenta evidenti limiti in fase di ricerca. L'agente continua ad avere difficoltà con compiti complessi e di lungo periodo che richiedono ragionamenti estesi o verifiche ripetute degli obiettivi, e la sua memoria rimane limitata a causa della necessità di un'interazione a bassa latenza in una finestra di contesto limitata. Anche la precisione nelle azioni a grana fine e la comprensione visiva di scene 3D complesse rimangono una sfida più ampia in tutto il settore.
Il progetto dimostra il potenziale di un approccio di intelligenza artificiale orientato all'azione, in cui un'ampia competenza è supportata da dati di addestramento diversificati e da solide capacità di ragionamento. SIMA 2 dimostra che questi elementi possono essere unificati in un singolo agente generalista, anziché isolati in sistemi specializzati separati, e offre un percorso promettente verso future applicazioni in robotica, poiché molte delle competenze acquisite in contesti virtuali, come la navigazione, l'uso di strumenti e la gestione collaborativa di attività, si traducono in componenti fondamentali per l'intelligenza artificiale incarnata.
SIMA 2 è progettato come un agente di ricerca interattivo e incentrato sull'uomo, e il suo sviluppo include una chiara attenzione alle pratiche responsabili, in particolare per quanto riguarda i suoi meccanismi di auto-miglioramento. Il team ha collaborato con specialisti dell'innovazione responsabile durante l'intero progetto e sta rilasciando SIMA 2 in un'anteprima di ricerca limitata, offrendo un accesso anticipato a un gruppo selezionato di accademici e sviluppatori di videogiochi. Questo approccio graduale consente un esame continuo, feedback e una valutazione interdisciplinare man mano che la tecnologia e le sue potenziali implicazioni vengono ulteriormente esplorate.
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Circa l'autore
Alisa, una giornalista dedicata al MPost, è specializzato in criptovaluta, prove a conoscenza zero, investimenti e nel vasto regno di Web3. Con un occhio attento alle tendenze e alle tecnologie emergenti, offre una copertura completa per informare e coinvolgere i lettori nel panorama in continua evoluzione della finanza digitale.
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