Искусственный интеллект SIMA от DeepMind может изучать сложные видеоигры
Компания DeepMind, являющаяся исследовательским подразделением в области ИИ корпорации Google, уже давно известна своими достижениями в области видеоигр, а также созданием систем искусственного интеллекта, способных сражаться с чемпионами мира по шахматам, го и другим стратегиям. Компания также создала модели ИИ, которые могут научиться играть в игры, даже не зная правил. Теперь DeepMind подняла ставку, выпустив на этой неделе «универсального» агента искусственного интеллекта, который может научиться ориентироваться в различных виртуальных средах.
Агент, называемый SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent), может следовать указаниям естественного языка для выполнения различных задач в виртуальных мирах. Для улучшения агента SIMA исследователи использовали четыре виртуальные среды, в том числе одну, созданную на базе игрового 3D-движка Unity. В них перед SIMA было поставлено задание сформировать скульптуры из строительных блоков. На предварительном этапе это позволило агенту научиться адаптироваться к различным настройкам видеоигр, с разными графическими стилями и ракурсами, такими как вид от первого и третьего лица.
«Каждая игра в портфолио SIMA открывает новый интерактивный мир, включающий ряд навыков, которым нужно научиться: от простой навигации и использования меню до добычи ресурсов, управления космическим кораблем или изготовления шлема», — написали исследователи в своем блоге.
Исследователи заявили, что способность SIMA следовать указаниям и выполнять задачи в виртуальных мирах может проложить путь к созданию более полезных агентов искусственного интеллекта, которые смогут работать в реальных условиях.
SIMA может обрабатывать различные игровые среды, а затем выполнять практически любую поставленную задачу. Впечатляет то, что SIMA не требует доступа к исходному коду игры. Он требует всего два входных параметра — действия на экране и указаний пользователя-человека. Затем SIMA играет в игры, используя те же входные данные, что и люди, а именно клавиатуру и мышь.
По мнению исследователей, агент SIMA, который сначала был обучен девяти играм, показал себя намного лучше в новой игре, чем агент, который был обучен только на одной этой игре. Это говорит о том, что он может использовать опыт, полученный в других играх, для повышения своей производительности.
В DeepMind заявили, что идея разработки «новой волны универсальных, управляемых языком агентов ИИ» имеет потенциал. Исследование предполагает, что по мере того, как модели искусственного интеллекта обучаются на большем количестве сред, они могут стать более универсальными и обобщаемыми.
«В конечном итоге наши исследования направлены на создание более общих систем и агентов искусственного интеллекта, которые могут понимать и безопасно выполнять широкий спектр задач таким образом, чтобы это было полезно людям в Интернете и в реальном мире», — заявили в DeepMind.
