Google DeepMind dezvăluie SIMA 2: un agent de inteligență artificială capabil să se joace, să raționeze și să învețe în lumi virtuale 3D
Pe scurt
Google DeepMind a introdus agentul de inteligență artificială SIMA 2, care poate înțelege instrucțiuni, raționa și învăța singur noi abilități în medii virtuale, apropiindu-se de finalizarea sarcinilor la nivel uman.
Divizia de inteligență artificială a companiei de tehnologie Google, Google DeepMind a introdus SIMA 2, cea mai recentă versiune a agentului său Scalable Instructable Multiworld, marcând o trecere către agenți IA mai capabili și de uz general.
Construit pe capacitățile avansate de raționament ale modelelor Gemini, sistemul se extinde dincolo de urmarea de bază a instrucțiunilor în medii virtuale și funcționează acum ca un companion interactiv care poate interpreta obiective, poate conversa cu utilizatorii și își poate rafina performanța în timp.
Primul model SIMA a învățat sute de acțiuni bazate pe limbaj în jocurile video comerciale, observând datele de intrare de pe ecran și operând cu comenzi virtuale, mai degrabă decât cu mecanici de joc integrate.
SIMA 2 avansează această abordare prin integrarea lui Gemini ca element central, permițând agentului să efectueze raționament direcționat spre obiective, să explice acțiunile intenționate și să execute sarcini mai complexe în cadrul jocurilor. Antrenat pe o combinație de demonstrații umane și adnotări generate de Gemini, agentul a fost testat pe o gamă mai largă de jocuri prin parteneriate cu mai mulți dezvoltatori. Această actualizare reprezintă un pas semnificativ pentru IA întrupată, combinând percepția, raționamentul și acțiunea în medii 3D dinamice.
Integrarea Gemini a consolidat capacitatea SIMA 2 de a generaliza și de a opera în mod fiabil în contexte nefamiliare. Agentul poate acum interpreta instrucțiuni mai detaliate și nuanțate și le poate executa cu succes chiar și în jocuri pe care nu le-a mai întâlnit anterior, cum ar fi titlul cu tematică vikingă ASKA sau MineDojo, o versiune de cercetare a Minecraft.
Capacitatea sa de a aplica conceptele învățate în medii diferite - de exemplu, extinderea ideii de „minerit” de la un joc la „recoltare” în altul - formează o componentă cheie a generalizării largi și apropie performanța sa de cea a unui jucător uman.
Pentru a evalua aceste capabilități, SIMA 2 a fost testat și în lumi 3D generate procedural, create de Genie 3, care produce medii noi din mesaje textuale sau imagini. În aceste contexte nefamiliare, agentul a fost încă capabil să navigheze eficient, să interpreteze instrucțiuni și să lucreze în direcția utilizatorului.defiobiective neded, demonstrând un nivel de adaptabilitate neobservat anterior în sisteme similare.
SIMA 2 dezvoltă inteligența artificială auto-îmbunătățită cu noi capacități de generalizare și învățare autonomă
Potrivit companieUna dintre cele mai notabile dezvoltări ale SIMA 2 este capacitatea sa emergentă de a-și îmbunătăți propria performanță. În timpul antrenamentului, agentul a demonstrat că poate prelua sarcini din ce în ce mai complexe prin încercări iterative și erori combinate cu feedback de la Gemini. După ce a învățat inițial din demonstrațiile umane, SIMA 2 este capabil să continue să progreseze în jocuri noi prin joc autonom, dobândind abilități în medii nefamiliare fără a necesita date umane suplimentare. Această experiență poate fi apoi utilizată pentru a antrena versiuni ulterioare, mai capabile, ale agentului. agent AI...și același proces de auto-îmbunătățire a fost aplicat cu succes în mediile generate de Genie, marcând un progres semnificativ către antrenarea agenților generali în lumi sintetice diverse. Acest ciclu de rafinare continuă susține obiectivul pe termen lung de a permite agenților să învețe cu îndrumare umană minimă.
Funcționarea SIMA 2 într-o gamă largă de medii de joc oferă un teren de testare important pentru inteligența generală, permițându-i să dobândească abilități, să exerseze raționamentul și să învețe continuu prin acțiune autodirijată. Deși sistemul reprezintă un pas substanțial către inteligența generalistă, interactivă și întrupată, acesta păstrează limite clare ale etapei de cercetare. Agentul continuă să se lupte cu sarcini complexe, pe termen lung, care necesită raționament extins sau verificare repetată a obiectivelor, iar memoria sa rămâne scurtă din cauza necesității unei interacțiuni cu latență redusă într-o fereastră de context limitată. Precizia în acțiunile detaliate și înțelegerea vizuală a scenelor 3D complexe rămân, de asemenea, o provocare mai amplă în întregul domeniu.
Proiectul demonstrează potențialul unei abordări a inteligenței artificiale orientate spre acțiune, în care competența largă este susținută de date de antrenament diverse și capacități puternice de raționament. SIMA 2 arată că aceste elemente pot fi unificate într-un singur agent generalist, mai degrabă decât izolate în sisteme specializate separate și oferă o cale promițătoare către aplicații viitoare în robotică, deoarece multe dintre abilitățile învățate în medii virtuale - cum ar fi navigarea, utilizarea instrumentelor și gestionarea colaborativă a sarcinilor - se traduc în componente fundamentale pentru IA întrupată.
SIMA 2 este conceput ca un agent de cercetare interactiv, centrat pe om, iar dezvoltarea sa include o concentrare clară pe practicile responsabile, în special în ceea ce privește mecanismele sale de auto-îmbunătățire. Echipa a colaborat cu specialiști în inovație responsabilă pe parcursul proiectului și lansează SIMA 2 într-o versiune de cercetare limitată, oferind acces timpuriu unor cadre universitare și dezvoltatori de jocuri selectați. Această abordare etapizată permite o analiză continuă, feedback și evaluare interdisciplinară pe măsură ce tehnologia și implicațiile sale potențiale sunt explorate în continuare.
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Alisa, o jurnalistă dedicată la MPost, este specializată în criptomonede, dovezi fără cunoștințe, investiții și tărâmul expansiv al Web3. Cu un ochi aprofundat pentru tendințele și tehnologiile emergente, ea oferă o acoperire cuprinzătoare pentru a informa și a implica cititorii în peisajul în continuă evoluție al finanțelor digitale.
Mai multe articole
Alisa, o jurnalistă dedicată la MPost, este specializată în criptomonede, dovezi fără cunoștințe, investiții și tărâmul expansiv al Web3. Cu un ochi aprofundat pentru tendințele și tehnologiile emergente, ea oferă o acoperire cuprinzătoare pentru a informa și a implica cititorii în peisajul în continuă evoluție al finanțelor digitale.
