Google DeepMindがSIMA 2を発表：3D仮想世界で遊び、推論し、学習できるAIエージェント
簡単に言えば
Google DeepMind は、仮想環境で指示を理解し、推論し、新しいスキルを自ら学習して、人間レベルのタスク完了に近づくことができる SIMA 2 AI エージェントを導入しました。
テクノロジー企業GoogleのAI部門、 Google DeepMind 同社は、より有能で汎用的な AI エージェントへの移行を示す、スケーラブルな指示可能なマルチワールド エージェントの最新バージョンである SIMA 2 を発表しました。
このシステムは、Gemini モデルの高度な推論機能に基づいて構築されており、仮想環境での基本的な指示に従うというレベルを超えて拡張され、目標を解釈し、ユーザーと会話し、時間の経過とともにパフォーマンスを改善できるインタラクティブなコンパニオンとして機能します。
最初の SIMA モデルは、画面入力を観察し、統合されたゲーム メカニズムではなく仮想コントロールで操作することで、市販のビデオ ゲーム全体で数百の言語駆動型アクションを学習しました。
SIMA 2は、Geminiをコアに組み込むことでこのアプローチをさらに進化させ、エージェントが目標指向推論を実行し、意図した行動を説明し、ゲーム内でより複雑なタスクを実行できるようにします。人間のデモンストレーションとGeminiが生成したアノテーションを組み合わせてトレーニングされたこのエージェントは、複数の開発者とのパートナーシップを通じて、より幅広いゲームでテストされています。このアップデートは、動的な3D環境内での知覚、推論、行動を統合する、具現化AIにとって重要な一歩となります。
Geminiの統合により、SIMA 2の汎用化能力と未知のコンテキストにおける信頼性の高い動作が強化されました。エージェントは、バイキングをテーマにしたタイトル「ASKA」やMinecraftの研究版である「MineDojo」など、これまで経験したことのないゲームでも、より詳細でニュアンスのある指示を解釈し、正常に実行できるようになりました。
学習した概念をさまざまな環境に適用する能力、たとえば、あるゲームの「採掘」という概念を別のゲームの「収穫」に拡張する能力は、広範な一般化の重要な要素を形成し、そのパフォーマンスを人間のプレイヤーに近づけます。
これらの能力を評価するため、SIMA 2は、テキストや画像のプロンプトから新しい環境を生成するGenie 3によって作成された手続き型3D世界内でもテストされました。これらの未知の環境下でも、SIMA 2は効果的にナビゲートし、指示を解釈し、ユーザーの要求に応えて行動することができました。defi目標の達成が容易になり、同様のシステムではこれまで見られなかったレベルの適応性を示しました。
SIMA 2は、一般化と自律学習の新機能により自己改善型AIを進化させます
による 会社SIMA 2の最も注目すべき進歩の一つは、自らのパフォーマンスを向上させる能力の出現です。訓練中、SIMA 2は反復的な試行錯誤とGeminiからのフィードバックを組み合わせることで、ますます複雑なタスクをこなせることを実証しました。最初は人間のデモンストレーションから学習した後、SIMA 2は自律的なプレイを通して新しいゲームで進歩を続け、追加の人間によるデータを必要とせずに未知の環境でスキルを習得することができます。この経験は、より能力の高い後続バージョンの訓練に活用されます。 AIエージェント同様の自己改善プロセスがGenieによって生成された環境にも適用され、多様な人工世界における汎用エージェントの訓練に向けた意義深い進歩を示しました。この継続的な改良サイクルは、エージェントが最小限の人間による指示で学習できるようにするという長期的な目標を支えています。
SIMA 2は、幅広いゲーム環境で動作することで、汎用知能の重要な試験場となり、スキルの獲得、推論の練習、そして自発的な行動を通して継続的な学習を可能にします。このシステムは、汎用性が高く、インタラクティブで、具現化された知能への大きな一歩を踏み出したと言えるでしょう。しかし、研究段階における明確な限界も依然として存在します。SIMA 2は、拡張推論や繰り返しの目標検証を必要とする複雑で長期的なタスクに依然として苦戦しており、限られたコンテキストウィンドウ内での低遅延なインタラクションの必要性から、記憶容量は依然として不足しています。また、きめ細かな動作の精度や複雑な3Dシーンの視覚的理解も、この分野全体にわたる広範な課題として依然として残っています。
このプロジェクトは、多様なトレーニングデータと強力な推論能力によって幅広い能力が支えられる、アクション指向のAIアプローチの可能性を実証しています。SIMA 2は、これらの要素を個別の特化システムに分離するのではなく、単一の汎用エージェントに統合できることを示しています。また、仮想環境で学習されたナビゲーション、ツールの使用、協調的なタスク処理などの多くのスキルが、具現化されたAIの基本要素に変換されるため、ロボット工学における将来の応用への有望な道筋を示しています。
SIMA 2は、インタラクティブで人間中心の研究エージェントとして設計されており、その開発においては、特に自己改善メカニズムに関して、責任ある実践に明確に焦点を当てています。チームはプロジェクト全体を通して責任あるイノベーションの専門家と協力し、SIMA 2を限定的な研究プレビューとしてリリースし、選ばれた研究者やゲーム開発者に早期アクセスを提供します。この段階的なアプローチにより、技術とその潜在的な影響をさらに探求する中で、継続的な精査、フィードバック、そして学際的な評価が可能になります。
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著者について
アリサ、専属ジャーナリスト MPost、暗号通貨、ゼロ知識証明、投資、および広範な領域を専門としています。 Web3。彼女は新たなトレンドやテクノロジーに鋭い目を向け、包括的な報道を提供して、読者に情報を提供し、進化し続けるデジタル金融の状況に興味を持ってもらえるようにしています。
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