Os modelos de inteligência artificial que jogam jogos existem há décadas, mas geralmente são especializados em um jogo e focados na vitória. Pesquisadores Google Deepmind tem um objetivo diferente: criar um modelo que aprenda a jogar vários jogos 3D como um humano, ao mesmo tempo que faz o possível para compreender e agir de acordo com suas instruções verbais. Eles introduziram o modelo SIMA, que significa Scalable, Instructable, Multiworld Agent e está atualmente em pesquisa.
Com o tempo, o SIMA aprenderá a jogar qualquer videogame, mesmo aqueles que não possuem um caminho linear até o final do jogo ou jogos de mundo aberto. Embora o algoritmo não se destine a substituir algoritmos de jogos existentes IA, você pode considerá-lo um parceiro e companheiro. Ele combina o aprendizado de linguagem natural com a compreensão de mundos 3D e reconhecimento de imagens.
A empresa trabalhou com vários desenvolvedores de jogos, incluindo Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain e outros para treinar e testar o SIMA. Os pesquisadores conectaram o SIMA a jogos como No Man’s Sky, Teardown, Valheim e Goat Simulator 3 para ensinar ao agente de IA o básico para jogá-los.
A equipe escolheu jogos mais abertos do que narrativos para ajudar o SIMA a aprender habilidades gerais de jogo. Se você jogou ou assistiu aos tutoriais do Goat Simulator, sabe que fazer coisas aleatórias e espontâneas é o objetivo do jogo, e a equipe diz que é exatamente esse tipo de espontaneidade que eles esperam ensinar ao SIMA.
Para fazer isso, a equipe primeiro criou um novo ambiente no mecanismo Unity. Então Google pares gravados de jogadores, um liderando o jogo e o outro dando instruções sobre o que fazer a seguir, para registrar as instruções faladas. Depois disso, os jogadores jogaram sozinhos para mostrar o que suas ações levaram no jogo. Tudo isso foi transmitido ao SIMA para que o agente pudesse aprender a prever o que aconteceria a seguir na tela. Atualmente, o SIMA possui cerca de 600 habilidades básicas, como virar à esquerda ou subir escadas, mas eventualmente aprenderá funções mais complexas.
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