أعلنت Google DeepMind أن الذكاء الاصطناعي تحت مسمى SIMA تمكن من اجتياز 9 ألعاب فيديو.
تم تدريب هذا النموذج على لعبة مثل No Man’s Sky، حيث نجح في اجتيازها. تعد هذه القدرة خطوة مهمة نحو إنشاء ذكاء اصطناعي بقدرات بشرية AGI والذي سيكون قادرًا على العمل بنجاح في عالم الواقع.
وقد استخدمت ألعاب الفيديو منذ فترة طويلة لفحص تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي. أظهرت Google DeepMind براعة في الشطرنج الافتراضي ولعبة Go، ولكن فيهما خوارزميات فوز واضحة، مما يجعل تدريب الشبكات العصبونية نسبياً سهلاً.
على الجانب الآخر، الألعاب ذات العالم المفتوح تحتوي على أهداف مجردة ومعلومات غير مباشرة تجعلها أكثر تعقيدا على أنظمة الذكاء الاصطناعي. تجعل تنوع الإجراءات هذه الألعاب أكثر شبها بالحياة الواقعية.
ومن بين الألعاب التي تمكن النموذج الذكي من اجتيازها، Minecraft و Teardown و Goat Simulator 3.
يمكن لنموذج SIMA التنقل في الفضاء واستخدام الأدوات والتنقل في الواجهة. يتمتع أيضًا بالقدرة على تنفيذ إجراءات معقدة مثل توجيه السفن الفضائية أو استخراج الموارد.
قام المطورون باستخدام نماذج معرفة مسبقة للتعرف على بالفيديو والصور لتفسير بيانات الألعاب، ثم قاموا بتدريب SIMA على مطابقة الشاشة مع المهام المحددة.
تم استخدام زوج من اللاعبين لتوجيه الأبحاث، حيث قام لاعب بمراقبة الشاشة وتوجيه الآخر بالخطوات التي يجب اتباعها.
كما طلب المطورون من الناس مشاهدة عمليات اللعب الخاصة بهم ووصف حركات الماوس ولوحة المفاتيح التي اتبعوها لاجتياز اللعبة، مما سمح لـ SIMA بفهم كيفية ربط حركات اللاعبين بحل المهام.
عندما تم تدريب الشبكة العصبونية على ثماني ألعاب، اكتشف الباحثون أنها قادرة على لعب اللعبة التاسعة التي لم ترها من قبل. ومع ذلك، لم تصل النتائج لمستوى الإنسان.
يجب الإشارة إلى أن في شهر فبراير، ابتكرت DeepMind نموذج Genie الذكي الذي يقوم بإنشاء ألعاب بأوامر نصية فقط.