Google DeepMind เปิดตัว SIMA 2: ตัวแทน AI ที่สามารถเล่น คิดเหตุผล และเรียนรู้ในโลกเสมือนจริง 3 มิติ
ในบทสรุป
Google DeepMind เปิดตัวตัวแทน AI SIMA 2 ที่สามารถเข้าใจคำสั่ง เหตุผล และสอนทักษะใหม่ๆ ให้กับตัวเองในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ซึ่งใกล้จะทำให้ภารกิจในระดับมนุษย์เสร็จสมบูรณ์แล้ว
หน่วย AI ของบริษัทเทคโนโลยี Google Google DeepMind เปิดตัว SIMA 2 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดของ Scalable Instructable Multiworld Agent ซึ่งถือเป็นการก้าวไปสู่เอเจนต์ AI ที่มีความสามารถมากขึ้นและมีวัตถุประสงค์ทั่วไปมากขึ้น
ระบบนี้สร้างขึ้นจากความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูงของโมเดล Gemini โดยขยายขอบเขตไปไกลกว่าการปฏิบัติตามคำสั่งพื้นฐานในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง และปัจจุบันทำหน้าที่เป็นตัวเสริมแบบโต้ตอบที่สามารถตีความเป้าหมาย สนทนากับผู้ใช้ และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้ตามกาลเวลา
โมเดล SIMA แรกเรียนรู้การกระทำที่ขับเคลื่อนด้วยภาษาหลายร้อยรายการในวิดีโอเกมเชิงพาณิชย์ โดยการสังเกตอินพุตบนหน้าจอและใช้งานด้วยการควบคุมเสมือนจริงแทนที่จะใช้กลไกเกมแบบบูรณาการ
SIMA 2 พัฒนาแนวทางนี้โดยนำ Gemini มาเป็นแกนหลัก ช่วยให้เอเจนต์สามารถวิเคราะห์เหตุผลโดยมีเป้าหมาย อธิบายการกระทำที่ตั้งใจไว้ และดำเนินงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นภายในเกมได้ เอเจนต์นี้ได้รับการฝึกฝนจากการสาธิตโดยมนุษย์และคำอธิบายประกอบที่สร้างโดย Gemini และผ่านการทดสอบกับเกมที่หลากหลายมากขึ้นผ่านความร่วมมือกับนักพัฒนาหลายราย การอัปเดตนี้ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับ AI ที่ผสานรวมการรับรู้ การให้เหตุผล และการกระทำไว้ในสภาพแวดล้อม 3 มิติแบบไดนามิก
การผสานรวม Gemini ช่วยเพิ่มความสามารถของ SIMA 2 ในการสรุปและทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในบริบทที่ไม่คุ้นเคย เอเจนต์สามารถตีความคำสั่งที่ละเอียดและละเอียดอ่อนมากขึ้น และดำเนินการตามคำสั่งเหล่านั้นได้สำเร็จ แม้ในเกมที่ไม่เคยพบมาก่อน เช่น ASKA เกมธีมไวกิ้ง หรือ MineDojo ซึ่งเป็น Minecraft เวอร์ชันวิจัย
ความสามารถในการนำแนวคิดที่เรียนรู้ไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน เช่น การขยายแนวคิดเรื่อง "การขุด" จากเกมหนึ่งไปสู่ "การเก็บเกี่ยว" ในอีกเกมหนึ่ง ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญของการสรุปโดยทั่วไป และทำให้ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับผู้เล่นมนุษย์มากขึ้น
เพื่อประเมินความสามารถเหล่านี้ SIMA 2 ได้รับการทดสอบในโลก 3 มิติที่สร้างขึ้นตามขั้นตอนโดย Genie 3 ซึ่งสร้างสภาพแวดล้อมใหม่จากข้อความหรือรูปภาพ ในสภาพแวดล้อมที่ไม่คุ้นเคยเหล่านี้ เอเจนต์ยังคงสามารถนำทาง ตีความคำสั่ง และทำงานตามคำสั่งของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพdefiเป้าหมายที่กำหนด แสดงถึงระดับความสามารถในการปรับตัวที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อนในระบบที่คล้ายคลึงกัน
SIMA 2 พัฒนา AI ให้ดีขึ้นด้วยความสามารถใหม่ในการสรุปทั่วไปและการเรียนรู้อัตโนมัติ
จากการวิเคราะห์เพื่อบรรลุเป้าหมายของ วัฒนธรรมหนึ่งในพัฒนาการที่โดดเด่นที่สุดของ SIMA 2 คือความสามารถในการพัฒนาประสิทธิภาพของตนเอง ในระหว่างการฝึกฝน เอเจนต์ได้แสดงให้เห็นว่าสามารถรับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ผ่านการลองผิดลองถูกซ้ำๆ ควบคู่ไปกับฟีดแบ็กจาก Gemini หลังจากเรียนรู้จากการสาธิตโดยมนุษย์เบื้องต้น SIMA 2 ก็สามารถพัฒนาเกมใหม่ๆ ต่อไปได้ผ่านการเล่นแบบอัตโนมัติ พัฒนาทักษะในสภาพแวดล้อมที่ไม่คุ้นเคยโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลมนุษย์เพิ่มเติม ประสบการณ์นี้สามารถนำไปใช้ฝึกฝนเวอร์ชันถัดไปที่มีความสามารถมากขึ้นได้ ตัวแทน AIและกระบวนการพัฒนาตนเองแบบเดียวกันนี้ได้ถูกนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมที่สร้างโดย Genie ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในการฝึกอบรมตัวแทนทั่วไปในโลกสังเคราะห์ที่หลากหลาย วงจรแห่งการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องนี้สนับสนุนเป้าหมายระยะยาวในการช่วยให้ตัวแทนสามารถเรียนรู้โดยแทบไม่ต้องมีมนุษย์คอยชี้นำ
การทำงานของ SIMA 2 ในสภาพแวดล้อมการเล่นเกมที่หลากหลายถือเป็นพื้นที่ทดสอบที่สำคัญสำหรับสติปัญญาทั่วไป ช่วยให้สามารถฝึกฝนทักษะ ฝึกฝนการใช้เหตุผล และเรียนรู้อย่างต่อเนื่องผ่านการกระทำด้วยตนเอง แม้ว่าระบบนี้จะเป็นก้าวสำคัญสู่สติปัญญาทั่วไปแบบโต้ตอบและแบบองค์รวม แต่ก็ยังคงข้อจำกัดที่ชัดเจนในขั้นตอนการวิจัย เอเจนต์ยังคงประสบปัญหาในการทำงานที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน ซึ่งต้องใช้การใช้เหตุผลเป็นเวลานานหรือการตรวจสอบเป้าหมายซ้ำๆ และความจำของเอเจนต์ยังคงไม่เพียงพอเนื่องจากจำเป็นต้องมีปฏิสัมพันธ์ที่มีความหน่วงต่ำภายในขอบเขตบริบทที่จำกัด ความแม่นยำในการกระทำที่ละเอียดและความเข้าใจภาพในฉาก 3 มิติที่ซับซ้อนยังคงเป็นความท้าทายที่กว้างขวางยิ่งขึ้นในทุกสาขา
โครงการนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของแนวทาง AI ที่มุ่งเน้นการปฏิบัติ ซึ่งสมรรถนะที่กว้างขวางได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายและความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่ง SIMA 2 แสดงให้เห็นว่าองค์ประกอบเหล่านี้สามารถรวมเป็นหนึ่งเดียวในตัวแทนทั่วไป แทนที่จะแยกออกจากกันในระบบเฉพาะทางที่แยกจากกัน และเป็นแนวทางที่มีแนวโน้มดีสำหรับการประยุกต์ใช้ในอนาคตด้านหุ่นยนต์ เนื่องจากทักษะหลายอย่างที่เรียนรู้ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง เช่น การนำทาง การใช้เครื่องมือ และการจัดการงานร่วมกัน จะถูกแปลงเป็นองค์ประกอบพื้นฐานสำหรับ AI ที่เป็นรูปธรรม
SIMA 2 ได้รับการออกแบบให้เป็นโปรแกรมวิจัยแบบอินเทอร์แอคทีฟที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง และการพัฒนานี้มุ่งเน้นไปที่การปฏิบัติอย่างมีความรับผิดชอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับกลไกการพัฒนาตนเอง ทีมงานได้ร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้านนวัตกรรมที่มีความรับผิดชอบตลอดโครงการ และกำลังเปิดตัว SIMA 2 ในรูปแบบพรีวิวการวิจัยแบบจำกัด เพื่อให้นักวิชาการและนักพัฒนาเกมที่ได้รับการคัดเลือกได้เข้าถึงก่อนใคร แนวทางแบบแบ่งขั้นตอนนี้ช่วยให้สามารถตรวจสอบ รับฟังความคิดเห็น และประเมินผลแบบสหวิทยาการได้อย่างต่อเนื่อง ขณะที่เทคโนโลยีและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกำลังได้รับการศึกษาเพิ่มเติม
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
อลิสา นักข่าวผู้ทุ่มเทของ MPostเชี่ยวชาญด้านสกุลเงินดิจิทัล การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ การลงทุน และขอบเขตที่กว้างขวางของ Web3- ด้วยสายตาที่กระตือรือร้นต่อแนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เธอจึงนำเสนอความครอบคลุมที่ครอบคลุมเพื่อแจ้งและดึงดูดผู้อ่านเกี่ยวกับภูมิทัศน์ทางการเงินดิจิทัลที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา
บทความอื่น ๆ
อลิสา นักข่าวผู้ทุ่มเทของ MPostเชี่ยวชาญด้านสกุลเงินดิจิทัล การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ การลงทุน และขอบเขตที่กว้างขวางของ Web3- ด้วยสายตาที่กระตือรือร้นต่อแนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เธอจึงนำเสนอความครอบคลุมที่ครอบคลุมเพื่อแจ้งและดึงดูดผู้อ่านเกี่ยวกับภูมิทัศน์ทางการเงินดิจิทัลที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา
