Google DeepMind predstavlja SIMA 2: agenta umetne inteligence, ki je sposoben igranja, sklepanja in učenja v 3D virtualnih svetovih
Na kratko
Google DeepMind je predstavil agenta umetne inteligence SIMA 2, ki lahko razume navodila, sklepa in se uči novih veščin v virtualnih okoljih, s čimer se približuje opravljanju nalog na človeški ravni.
Veja umetne inteligence tehnološkega podjetja Google, Google DeepMind je predstavil SIMA 2, najnovejšo različico svojega Scalable Instructable Multiworld Agent, ki označuje korak k zmogljivejšim in splošno uporabljenim agentom umetne inteligence.
Sistem, zgrajen na naprednih zmožnostih sklepanja modelov Gemini, se širi preko osnovnega sledenja navodilom v virtualnih okoljih in zdaj deluje kot interaktivni spremljevalec, ki lahko interpretira cilje, se pogovarja z uporabniki in sčasoma izboljšuje svojo učinkovitost.
Prvi model SIMA se je naučil na stotine jezikovno vodenih dejanj v komercialnih videoigrah z opazovanjem vnosa na zaslon in delovanjem z virtualnimi kontrolami namesto z integrirano mehaniko igre.
SIMA 2 ta pristop nadgrajuje z vgradnjo Geminija kot svojega jedra, kar agentu omogoča izvajanje ciljno usmerjenega sklepanja, razlago predvidenih dejanj in izvajanje bolj kompleksnih nalog v igrah. Agent, ki je bil usposobljen na kombinaciji človeških demonstracij in opomb, ki jih generira Gemini, je bil preizkušen v širšem naboru iger v partnerstvih z več razvijalci. Ta posodobitev predstavlja pomemben korak za utelešeno umetno inteligenco, ki združuje zaznavanje, sklepanje in delovanje v dinamičnih 3D-okoljih.
Integracija programa Gemini je okrepila sposobnost SIMA 2 za posploševanje in zanesljivo delovanje v neznanih kontekstih. Agent lahko zdaj interpretira podrobnejša in bolj niansirana navodila ter jih uspešno izvaja tudi v igrah, s katerimi se prej ni srečal, kot sta na primer ASKA z vikinško tematiko ali MineDojo, raziskovalna različica Minecrafta.
Njegova sposobnost uporabe naučenih konceptov v različnih okoljih – na primer razširitev ideje »rudarjenja« iz ene igre na »žetev« v drugi – je ključna sestavina široke posplošitve in njegovo delovanje približa delovanju človeškega igralca.
Za oceno teh zmogljivosti je bil SIMA 2 preizkušen tudi v proceduralno generiranih 3D-svetovih, ki jih je ustvaril Genie 3, ki ustvarja nova okolja iz besedilnih ali slikovnih pozivov. V teh neznanih okoljih je bil agent še vedno sposoben učinkovito krmariti, interpretirati navodila in delati v smeri uporabnika-defidosegli cilje, kar kaže na raven prilagodljivosti, ki je v podobnih sistemih prej nismo opazili.
SIMA 2 izboljšuje samoizboljševalno umetno inteligenco z novimi zmogljivostmi posploševanja in avtonomnega učenja
Glede na podjetjeEden najpomembnejših dosežkov SIMA 2 je njegova nova sposobnost izboljšanja lastne učinkovitosti. Med usposabljanjem je agent dokazal, da se lahko spopada z vedno bolj kompleksnimi nalogami z iterativnim poskusom in napakami v kombinaciji s povratnimi informacijami Geminija. Potem ko se je SIMA 2 začetno učil iz človeških demonstracij, lahko nadaljuje z napredovanjem v novih igrah z avtonomnim igranjem in pridobivanjem veščin v neznanih okoljih brez potrebe po dodatnih človeških podatkih. Te izkušnje se nato lahko uporabijo za usposabljanje naslednjih, bolj zmogljivih različic agenta. AI agent, in isti proces samoizboljševanja je bil uspešno uporabljen v okoljih, ki jih generira Genie, kar pomeni pomemben napredek pri usposabljanju splošnih agentov v raznolikih, sintetičnih svetovih. Ta cikel nenehnega izpopolnjevanja podpira dolgoročni cilj, da se agentom omogoči učenje z minimalnim človeškim vodstvom.
Delovanje sistema SIMA 2 v širokem razponu igralnih okolij zagotavlja pomembno poligon za splošno inteligenco, saj mu omogoča pridobivanje veščin, vadbo sklepanja in nenehno učenje s samostojnim delovanjem. Čeprav sistem predstavlja znaten korak k splošni, interaktivni, utelešeni inteligenci, ohranja jasne omejitve na stopnji raziskav. Agent se še naprej spopada s kompleksnimi, dolgoročnimi nalogami, ki zahtevajo razširjeno sklepanje ali ponavljajoče se preverjanje ciljev, njegov spomin pa ostaja kratek zaradi potrebe po interakciji z nizko zakasnitvijo znotraj omejenega kontekstnega okna. Natančnost pri podrobnih dejanjih in vizualno razumevanje kompleksnih 3D-prizorov ostajata tudi širši izziv na tem področju.
Projekt prikazuje potencial akcijsko usmerjenega pristopa k umetni inteligenci, pri katerem široko kompetenco podpirajo raznoliki učni podatki in močne sposobnosti sklepanja. SIMA 2 kaže, da je te elemente mogoče združiti v enem samem splošnem agentu in ne izolirati v ločenih specializiranih sistemih, in ponuja obetavno pot do prihodnjih aplikacij v robotiki, saj se številne veščine, pridobljene v virtualnih okoljih – kot so navigacija, uporaba orodij in skupno delo z nalogami – prevedejo v temeljne komponente utelešene umetne inteligence.
SIMA 2 je zasnovan kot interaktivni, na človeka osredotočeni raziskovalni agent, njegov razvoj pa vključuje jasen poudarek na odgovornih praksah, zlasti glede mehanizmov samoizboljševanja. Ekipa je ves čas projekta sodelovala s strokovnjaki za odgovorne inovacije in SIMA 2 izdaja v omejenem predogledu raziskav, ki izbranim akademikom in razvijalcem iger omogoča zgodnji dostop. Ta fazni pristop omogoča nadaljnji nadzor, povratne informacije in interdisciplinarno vrednotenje, medtem ko se tehnologija in njene potencialne posledice dodatno raziskujejo.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Alisa, predana novinarka pri MPost, je specializirano za kriptovalute, dokazila brez znanja, naložbe in obsežno področje Web3. Z ostrim očesom za nastajajoče trende in tehnologije zagotavlja celovito pokritost za informiranje in vključevanje bralcev v nenehno razvijajočo se pokrajino digitalnih financ.
več člankov
Alisa, predana novinarka pri MPost, je specializirano za kriptovalute, dokazila brez znanja, naložbe in obsežno področje Web3. Z ostrim očesom za nastajajoče trende in tehnologije zagotavlja celovito pokritost za informiranje in vključevanje bralcev v nenehno razvijajočo se pokrajino digitalnih financ.
