Google DeepMind Memperkenalkan SIMA 2: Ejen AI Mampu Bermain, Menaakul dan Belajar Dalam Dunia Maya 3D
Secara ringkas
Google DeepMind memperkenalkan ejen AI SIMA 2 yang boleh memahami arahan, menaakul dan mengajar sendiri kemahiran baharu dalam persekitaran maya, menghampiri penyelesaian tugas peringkat manusia.
Cabang AI syarikat teknologi Google, Google DeepMind memperkenalkan SIMA 2, versi terkini Ejen Multiworld Boleh Ajar Boleh Skala, menandakan satu langkah ke arah ejen AI yang lebih berkebolehan dan tujuan umum.
Dibina berdasarkan keupayaan penaakulan lanjutan model Gemini, sistem ini berkembang melangkaui mengikut arahan asas dalam persekitaran maya dan kini berfungsi sebagai rakan interaktif yang boleh mentafsir matlamat, bercakap dengan pengguna dan memperhalusi prestasinya dari semasa ke semasa.
Model SIMA pertama mempelajari beratus-ratus tindakan dipacu bahasa merentas permainan video komersial dengan memerhati input skrin dan beroperasi dengan kawalan maya dan bukannya mekanik permainan bersepadu.
SIMA 2 memajukan pendekatan ini dengan membenamkan Gemini sebagai terasnya, membolehkan ejen melakukan penaakulan terarah matlamat, menerangkan tindakan yang dimaksudkan dan melaksanakan tugas yang lebih kompleks dalam permainan. Dilatih pada gabungan demonstrasi manusia dan anotasi yang dijana Gemini, ejen itu telah diuji merentas set permainan yang lebih luas melalui perkongsian dengan berbilang pembangun. Kemas kini ini mewakili langkah penting untuk AI yang terkandung, menggabungkan persepsi, penaakulan dan tindakan dalam persekitaran 3D dinamik.
Penyepaduan Gemini telah mengukuhkan keupayaan SIMA 2 untuk membuat generalisasi dan beroperasi dengan pasti merentas konteks yang tidak dikenali. Ejen kini boleh mentafsir arahan yang lebih terperinci dan bernuansa serta melaksanakannya dengan jayanya walaupun dalam permainan yang belum pernah ditemuinya sebelum ini, seperti tajuk bertemakan Viking ASKA atau MineDojo, versi penyelidikan Minecraft.
Keupayaannya untuk menggunakan konsep yang dipelajari merentasi persekitaran yang berbeza—contohnya, memanjangkan idea "perlombongan" daripada satu permainan kepada "menuai" dalam permainan yang lain—membentuk komponen utama generalisasi luas dan mendekatkan prestasinya kepada pemain manusia.
Untuk menilai keupayaan ini, SIMA 2 juga telah diuji dalam dunia 3D yang dijana secara prosedur yang dicipta oleh Genie 3, yang menghasilkan persekitaran baharu daripada gesaan teks atau imej. Dalam tetapan yang tidak dikenali ini, ejen masih dapat menavigasi dengan berkesan, mentafsir arahan dan berusaha ke arah pengguna-defimatlamat yang telah ditetapkan, menunjukkan tahap kebolehsuaian yang tidak pernah diperhatikan sebelum ini dalam sistem yang serupa.
SIMA 2 Memajukan AI Meningkatkan Kendiri Dengan Keupayaan Baharu Dalam Pengitlak Dan Pembelajaran Autonomi
Menurut syarikat, salah satu perkembangan paling ketara SIMA 2 ialah keupayaannya yang baru muncul untuk meningkatkan prestasinya sendiri. Semasa latihan, ejen telah menunjukkan bahawa ia boleh menjalankan tugas yang semakin kompleks melalui percubaan dan kesilapan berulang digabungkan dengan maklum balas daripada Gemini. Selepas belajar pada mulanya daripada demonstrasi manusia, SIMA 2 dapat terus maju dalam permainan baharu melalui permainan autonomi, memperoleh kemahiran dalam persekitaran yang tidak dikenali tanpa memerlukan data manusia tambahan. Pengalaman ini kemudiannya boleh digunakan untuk melatih versi seterusnya yang lebih berkebolehan ejen AI, dan proses peningkatan diri yang sama telah berjaya digunakan dalam persekitaran yang dijana Genie, menandakan kemajuan yang bermakna ke arah melatih ejen am merentasi dunia sintetik yang pelbagai. Kitaran pemurnian berterusan ini menyokong matlamat jangka panjang untuk membolehkan ejen belajar dengan bimbingan manusia yang minimum.
Operasi SIMA 2 merentasi pelbagai persekitaran permainan menyediakan medan ujian penting untuk kecerdasan am, membolehkannya memperoleh kemahiran, mempraktikkan penaakulan dan belajar secara berterusan melalui tindakan terarah kendiri. Walaupun sistem itu mewakili satu langkah besar ke arah kecerdasan generalis, interaktif, terwujud, ia mengekalkan had peringkat penyelidikan yang jelas. Ejen itu terus bergelut dengan tugas yang kompleks dan panjang yang memerlukan penaakulan lanjutan atau pengesahan matlamat berulang, dan ingatannya kekal pendek kerana keperluan untuk interaksi kependaman rendah dalam tetingkap konteks terhad. Ketepatan dalam tindakan berbutir halus dan pemahaman visual adegan 3D yang kompleks juga kekal sebagai cabaran yang lebih luas di seluruh bidang.
Projek ini menunjukkan potensi pendekatan AI berorientasikan tindakan di mana kecekapan luas disokong oleh data latihan yang pelbagai dan keupayaan penaakulan yang kukuh. SIMA 2 menunjukkan bahawa unsur-unsur ini boleh disatukan dalam ejen generalis tunggal dan bukannya diasingkan dalam sistem khusus yang berasingan, dan ia menyediakan laluan yang menjanjikan ke arah aplikasi masa depan dalam robotik, kerana banyak kemahiran yang dipelajari dalam tetapan maya—seperti navigasi, penggunaan alat dan pengendalian tugas kolaboratif—terjemahkan ke dalam komponen asas untuk AI yang terkandung.
SIMA 2 direka bentuk sebagai ejen penyelidikan yang interaktif dan berpusatkan manusia, dan pembangunannya termasuk fokus yang jelas pada amalan yang bertanggungjawab, terutamanya berkaitan mekanisme peningkatan diri. Pasukan ini telah bekerjasama dengan pakar inovasi yang bertanggungjawab sepanjang projek dan mengeluarkan SIMA 2 dalam pratonton penyelidikan terhad, menyediakan akses awal kepada ahli akademik dan pembangun permainan terpilih. Pendekatan berperingkat ini membolehkan penelitian berterusan, maklum balas, dan penilaian antara disiplin kerana teknologi dan potensi implikasinya diterokai dengan lebih lanjut.
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
Tentang Pengarang
Alisa, seorang wartawan yang berdedikasi di MPost, pakar dalam mata wang kripto, bukti pengetahuan sifar, pelaburan dan alam luas Web3. Dengan memerhatikan trend dan teknologi yang sedang muncul, beliau menyampaikan liputan komprehensif untuk memaklumkan dan melibatkan pembaca dalam landskap kewangan digital yang sentiasa berkembang.
lebih banyak artikel
Alisa, seorang wartawan yang berdedikasi di MPost, pakar dalam mata wang kripto, bukti pengetahuan sifar, pelaburan dan alam luas Web3. Dengan memerhatikan trend dan teknologi yang sedang muncul, beliau menyampaikan liputan komprehensif untuk memaklumkan dan melibatkan pembaca dalam landskap kewangan digital yang sentiasa berkembang.
