Google DeepMind представила II агента SIMA, который учится играть в видеоигры как человек. Название SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) расшифровывается как “масштабируемый, обучающийся, мультимировой агент”. Пока SIMA находится только на стадии исследования, но впоследствии он сможет научиться играть в любую нелинейную видеоигру с открытым миром. Создатели описывают SIMA как «еще одного игрока, хорошо вписывающегося в вашу группу».
![Источник изображений: Google DeepMind](https://newsper.ru/wp-content/uploads/2024/03/sima-site.jpg)
Источник изображений: Google DeepMind
В ходе обучения и тестирования SIMA лаборатория DeepMind сотрудничала с восемью разработчиками игр, включая Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain. Исследователи подключили SIMA к таким играм, как No Man’s Sky, Teardown, Valheim и Goat Simulator 3. Разработчики утверждают, что SIMA не требует специального API для запуска игр или доступа к исходному коду.
SIMA объединяет обучение природному языку с пониманием трехмерных миров и распознаванием изображений. “SIMA не научен побеждать в игре, он научен запускать игру и делать то, что ему говорят”, – говорит исследователь Google DeepMind Тим Харли (Tim Harley). Команда выбирала игры, которые больше ориентированы на открытый мир, чем на рассказ, чтобы помочь SIMA освоить всеобщие игровые навыки. Например, суть игры Goat Simulator — в совершении случайных, спонтанных поступков, и именно такой спонтанности разработчики хотели добиться своего второго агента.
![](https://newsper.ru/wp-content/uploads/2024/03/sm.sima-architecture.800.jpg)
Команда сгенерировала новую игровую среду с помощью движка Unity, в которой агентам было поручено создавать скульптуры, чтобы проверить их понимание манипулирования объектами. Перед этим были записаны совместные действия в этой среде пар игроков-людей, один из которых давал инструкции, а другой выполнял их. Затем записывался процесс самостоятельной игры, чтобы люди могли продемонстрировать исходящий результат. На базе этой информации SIMA учился предсказывать дальнейшие действия участников игры.
В настоящее время SIMA изучил около 600 базовых игровых навыков, таких как движение вперед-назад, повороты, подъем по лестнице и открытие меню для использования карты. Со временем разработчики планируют поручать SIMA выполнение более сложных функций в игре. На данный момент задача типа «найти ресурсы и построить лагерь» не под силу второму агенту.
По замыслу создателей, SIMA должен стать еще одним влияющим на результат полноправным участником игры. Разработчики считают, что пока преждевременно говорить о том, какое применение подобные агенты могут принести в игры за пределами исследовательской сферы. Они считают, что благодаря более совершенным моделям II SIMA, в конечном счете, сможет выполнять сложные задачи и стать идеальным членом игровой партии, который приведет ее к победе.
Если вы заметили ошибку, выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.