AI가 이제 비디오 게임을 할 수 있습니다: Google DeepMind의 SIMA 소개
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- Jennie Rose
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인공지능(AI) 분야에서 비디오 게임은 실시간 설정과 동적 목표를 가진 풍부한 학습 환경을 제공하여 AI 시스템을 테스트하는 이상적인 장소로 입증되었습니다. Google DeepMind는 AI와 게임에 대한 전문성을 바탕으로 최신 성과인 다재다능한 AI 에이전트 SIMA(Scalable Instructable Multiworld Agent)를 공개했습니다. SIMA는 자연어 지침을 이해하고 다양한 3D 가상 환경에서 작업을 수행할 수 있어, AI 분야에서 중요한 돌파구를 마련했습니다.
SIMA: 3D 가상 환경용 범용 AI 에이전트
Google DeepMind는 SIMA를 개발하기 위해 8개의 게임 스튜디오와 협력하여 No Man's Sky와 Teardown 등 9개의 다양한 비디오 게임에서 에이전트를 훈련했습니다. SIMA의 포트폴리오에 있는 각 게임은 고유한 가상 세계와 숙달해야 할 과제와 기술을 제공합니다. 단순한 탐색과 메뉴 사용부터 자원 채굴이나 우주선 조종과 같은 복잡한 작업까지, SIMA는 다양한 게임 환경에 몰입하여 학습하고 적응했습니다.
훈련 과정에서 Google DeepMind는 사람 플레이어들이 게임을 하면서 서로 지시하고 실행하는 모습을 녹화했습니다. 이 데이터를 통해 SIMA는 자연어 지침을 이해하고 적절한 행동을 연결할 수 있게 되었습니다.이 마크다운 파일의 한국어 번역은 다음과 같습니다. 코드의 경우 코드 자체는 번역하지 않고 주석만 번역했습니다. 파일 시작 부분에 추가 주석은 없습니다.
게임 내 동작. 이 에이전트는 사전 학습된 비전 모델과 메모리가 있는 메인 모델로 구성되어 있어, 지시사항을 실행하기 위한 키보드 및 마우스 동작을 생성할 수 있습니다.
다재다능한 AI 에이전트
SIMA의 설계는 다재다능성과 접근성을 우선시합니다. 이 에이전트는 게임의 소스 코드나 전용 API에 대한 접근이 필요하지 않습니다. 화면에 표시되는 시각적 정보와 사용자의 간단한 자연어 지시사항만 필요합니다. 이러한 인터페이스는 사람들이 가상 환경과 상호작용하는 방식을 모방하여, SIMA가 어떤 가상 환경에서도 작동할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 현재 SIMA의 기능은 탐색, 물체 상호작용, 메뉴 사용 등 600가지 기본 기술에 걸쳐 평가되고 있으며, 에이전트는 약 10초 내에 간단한 작업을 수행할 수 있습니다.
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— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) March 13, 2024
게임 간 일반화
Google DeepMind의 광범위한 평가에 따르면, 여러 게임에서 학습된 SIMA 에이전트가 개별 게임에서 학습된 에이전트보다 우수한 성능을 보였습니다. 이는 에이전트가 다양한 게임 세계에 걸쳐 학습을 일반화할 수 있음을 보여줍니다. 심지어 이전에 보지 못한 게임에서도 SIMA는 해당 게임에 특화된 에이전트와 거의 동일한 성능을 보였습니다. 이러한 새로운 환경에 적응할 수 있는 능력은 SIMA가 훈련 범위를 넘어 작동할 수 있고 익숙하지 않은 환경을 탐색할 수 있음을 보여줍니다.
AI 에이전트 연구 발전
Google DeepMind의 SIMA 개발은 범용적이고 언어 기반의 AI 에이전트 창출을 향한 중요한 한 걸음입니다. 더 다양한 환경에서의 추가 훈련과 더 발전된 모델의 통합을 통해 SIMA는 점점 더 다재다능하고 적응력 있게 될 것으로 기대됩니다. 목표는 고수준 언어 지침을 이해하고 실행할 수 있는 AI 시스템과 에이전트를 개발하여, 인간을 다양한 작업에서 효과적으로 지원할 수 있는 AI를 만드는 것입니다.
Google DeepMind의 AI 에이전트 연구 발전에 대한 노력은 온라인과 현실 세계 시나리오에서 사람들에게 도움이 되고 안전한 AI 시스템을 만들고자 하는 열망에 의해 이루어지고 있습니다. SIMA 개발이 진행됨에 따라 새로운 세대의 범용 AI 에이전트가 등장할 가능성이 더욱 커지고 있습니다.
결론
Google DeepMind가 선보인 SIMA는 AI와 게임 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다. 다양한 가상 환경에서 에이전트를 훈련시키고 자연어 지침을 이해할 수 있게 함으로써 SIMA는 AI 시스템이 다양한 분야에서 더 다재다능하고 도움이 될 수 있는 가능성을 보여줍니다. 추가 연구를 통해 복잡한 작업과 전략적 계획을 실행할 수 있는 AI 에이전트를 개발하는 것이 목표이며, 이를 통해 인간-AI 상호작용을 향상시키고 AI가 일상생활에서 필수적인 자산이 되도록 할 수 있을 것입니다.
