تخيل أنك تلعب لعبة تقمص الأدوار المفضلة لديك، ولكن بدلاً من محاربة أعداء محوسبين مصممين على هزيمتك جميعًا بنفسك، لديك رفيق عظيم - عميل ذكاء اصطناعي متقدم (AI) يتعلم ويتصرف مثل اللاعب البشري.
في يوم الأربعاء (13 مارس)، كشفت شركة DeepMind التابعة لشركة Google لأبحاث الذكاء الاصطناعي عن SIMA، وهو وكيل ذكاء اصطناعي ثوري مصمم لتعلم ألعاب الفيديو وتشغيلها بطريقة مشابهة للاعبين البشر. على عكس الذكاء الاصطناعي في الألعاب التقليدية الذي تمت برمجته للفوز بأي ثمن، تم تدريب SIMA على تشغيل الألعاب واتباع التعليمات، ومحاكاة تجربة الألعاب الطبيعية للمشارك البشري.
كيف يعمل SIMA الخاص بـ Google DeepMind؟
SIMA – والتي تعني Scalable, Instructable, Multiworld Agent – هو حاليًا في مرحلة البحث، ولكنه خطوة مهمة نحو تطوير عملاء ذكاء اصطناعي عام وقادرين. يتم تطوير الوكيل ليتعلم في النهاية كيفية لعب أي لعبة فيديو، بما في ذلك ألعاب العالم المفتوح وتلك التي لا يوجد بها مسار خطي للاكتمال.
"سيما لم يتم تدريبه للفوز بلعبة؛ وأوضح تيم هارلي، الباحث في Google DeepMind والقائد المشارك لمشروع SIMA، "لقد تم تدريبه على تشغيله وتنفيذ ما يُطلب منه". "إنه يمزج بين تعليم اللغة الطبيعية وفهم العوالم ثلاثية الأبعاد والتعرف على الصور".
لتدريب SIMA، تعاون Google DeepMind مع ثمانية من مطوري الألعاب، بما في ذلك استوديوهات مثل Hello Games وEmbracer وTuxedo Labs وCoffee Stain. قام الباحثون بتوصيل SIMA بألعاب مختلفة، مثل No Man’s Sky، وTeardown، وValheim، وGoat Simulator 3، لتعليم عميل الذكاء الاصطناعي أساسيات اللعب.
تضمنت عملية التدريب خطوات متعددة، بما في ذلك بناء بيئة مخصصة في محرك Unity حيث يتعلم العملاء التلاعب بالأشياء عن طريق إنشاء المنحوتات.
ثم سجل الباحثون أزواجًا من اللاعبين البشريين، أحدهما يتحكم في اللعبة والآخر يقدم التعليمات لالتقاط الإشارات اللغوية. تم بعد ذلك تغذية هذه البيانات إلى SIMA لمساعدته على التنبؤ بالأحداث التي تظهر على الشاشة بناءً على الإجراءات والتعليمات.
ولكن لا يزال أمامنا طريق طويل لنقطعه قبل أن يتم طرح SIMA. إنه يتعلم المشي قبل أن يتمكن من الركض.
حاليًا، أتقن SIMA حوالي 600 مهارة أساسية، مثل الانعطاف إلى اليسار، وتسلق السلالم، وفتح القوائم داخل اللعبة. ومع ذلك، يتصور الفريق أنه يمكن توجيه SIMA في النهاية لأداء وظائف أكثر تعقيدًا داخل الألعاب، مثل العثور على الموارد وبناء المعسكرات.
من يدري، قد يصبح SIMA يومًا ما العضو المثالي في مجموعة الذكاء الاصطناعي، حيث يساعد اللاعبين على تحقيق النصر (أو هل يعتبر ذلك غشًا؟) مع توفير تجربة ألعاب شبيهة بالإنسان حقًا.
في يوم الأربعاء (13 مارس)، كشفت شركة DeepMind التابعة لشركة Google لأبحاث الذكاء الاصطناعي عن SIMA، وهو وكيل ذكاء اصطناعي ثوري مصمم لتعلم ألعاب الفيديو وتشغيلها بطريقة مشابهة للاعبين البشر. على عكس الذكاء الاصطناعي في الألعاب التقليدية الذي تمت برمجته للفوز بأي ثمن، تم تدريب SIMA على تشغيل الألعاب واتباع التعليمات، ومحاكاة تجربة الألعاب الطبيعية للمشارك البشري.
كيف يعمل SIMA الخاص بـ Google DeepMind؟
SIMA – والتي تعني Scalable, Instructable, Multiworld Agent – هو حاليًا في مرحلة البحث، ولكنه خطوة مهمة نحو تطوير عملاء ذكاء اصطناعي عام وقادرين. يتم تطوير الوكيل ليتعلم في النهاية كيفية لعب أي لعبة فيديو، بما في ذلك ألعاب العالم المفتوح وتلك التي لا يوجد بها مسار خطي للاكتمال.
"سيما لم يتم تدريبه للفوز بلعبة؛ وأوضح تيم هارلي، الباحث في Google DeepMind والقائد المشارك لمشروع SIMA، "لقد تم تدريبه على تشغيله وتنفيذ ما يُطلب منه". "إنه يمزج بين تعليم اللغة الطبيعية وفهم العوالم ثلاثية الأبعاد والتعرف على الصور".
لتدريب SIMA، تعاون Google DeepMind مع ثمانية من مطوري الألعاب، بما في ذلك استوديوهات مثل Hello Games وEmbracer وTuxedo Labs وCoffee Stain. قام الباحثون بتوصيل SIMA بألعاب مختلفة، مثل No Man’s Sky، وTeardown، وValheim، وGoat Simulator 3، لتعليم عميل الذكاء الاصطناعي أساسيات اللعب.
تضمنت عملية التدريب خطوات متعددة، بما في ذلك بناء بيئة مخصصة في محرك Unity حيث يتعلم العملاء التلاعب بالأشياء عن طريق إنشاء المنحوتات.
ثم سجل الباحثون أزواجًا من اللاعبين البشريين، أحدهما يتحكم في اللعبة والآخر يقدم التعليمات لالتقاط الإشارات اللغوية. تم بعد ذلك تغذية هذه البيانات إلى SIMA لمساعدته على التنبؤ بالأحداث التي تظهر على الشاشة بناءً على الإجراءات والتعليمات.
ولكن لا يزال أمامنا طريق طويل لنقطعه قبل أن يتم طرح SIMA. إنه يتعلم المشي قبل أن يتمكن من الركض.
حاليًا، أتقن SIMA حوالي 600 مهارة أساسية، مثل الانعطاف إلى اليسار، وتسلق السلالم، وفتح القوائم داخل اللعبة. ومع ذلك، يتصور الفريق أنه يمكن توجيه SIMA في النهاية لأداء وظائف أكثر تعقيدًا داخل الألعاب، مثل العثور على الموارد وبناء المعسكرات.
من يدري، قد يصبح SIMA يومًا ما العضو المثالي في مجموعة الذكاء الاصطناعي، حيث يساعد اللاعبين على تحقيق النصر (أو هل يعتبر ذلك غشًا؟) مع توفير تجربة ألعاب شبيهة بالإنسان حقًا.
