IA Pode Jogar Jogos de Vídeo Agora: Apresentando o SIMA da Google DeepMind
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- Jennie Rose
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No mundo da inteligência artificial (IA), os jogos de vídeo têm se provado um campo de teste ideal para sistemas de IA, oferecendo um ambiente de aprendizagem rico com configurações em tempo real e objetivos dinâmicos. Com base em sua expertise em IA e jogos, a Google DeepMind revelou seu último marco: um agente de IA versátil chamado SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent). O SIMA é capaz de entender instruções em linguagem natural e realizar tarefas em uma variedade de ambientes virtuais 3D, tornando-se um avanço significativo no campo da IA.
SIMA: Agente de IA Generalista para Ambientes Virtuais 3D
Para desenvolver o SIMA, a Google DeepMind fez parceria com oito estúdios de jogos e treinou o agente em nove jogos de vídeo diferentes, incluindo títulos populares como No Man's Sky e Teardown. Cada jogo no portfólio do SIMA apresenta um mundo virtual único com seu próprio conjunto de desafios e habilidades a serem dominadas. Desde simples navegação e uso de menus até tarefas complexas como mineração de recursos ou pilotagem de uma nave espacial, o SIMA foi imerso em diversos ambientes de jogos para aprender e se adaptar.
Como parte do processo de treinamento, a Google DeepMind gravou pares de jogadores humanos interagindo com os jogos, com um jogador instruindo e o outro executando as instruções. Esses dados ajudaram a treinar o SIMA a entender instruções em linguagem natural e correlacioná-las com as ações apropriadas.Aqui está a tradução em português deste arquivo markdown. Para o código, não traduzi o código, apenas os comentários. Não adicionei comentários adicionais no início do arquivo.
Ações in-game. O agente consiste em modelos de visão pré-treinados e um modelo principal com memória, permitindo que ele gere ações de teclado e mouse para executar as instruções.
Um Agente IA Versátil
O design da SIMA prioriza a versatilidade e acessibilidade. O agente não requer acesso ao código-fonte do jogo ou APIs especializadas. Ele precisa apenas de duas entradas: os visuais na tela e as instruções simples e em linguagem natural do usuário. Essa interface imita a forma como os humanos interagem com ambientes virtuais, permitindo que a SIMA potencialmente se envolva com qualquer ambiente virtual. Atualmente, as capacidades da SIMA são avaliadas em 600 habilidades básicas, variando de navegação e interação com objetos até o uso de menus. O agente realiza tarefas simples em aproximadamente 10 segundos.
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— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) March 13, 2024
Generalizando Entre Jogos
Através de extensas avaliações, o Google DeepMind descobriu que os agentes SIMA treinados em vários jogos superaram os agentes treinados em jogos individuais. Isso destaca a capacidade do agente de generalizar os aprendizados entre diferentes mundos de jogos. Mesmo quando confrontado com um jogo nunca visto, a SIMA treinada em vários ambientes se saiu notavelmente bem, quase igualando o desempenho de um agente especificamente treinado naquele jogo em particular. A capacidade de se adaptar a novos ambientes demonstra o potencial da SIMA de operar além de seu treinamento e navegar em ambientes desconhecidos.
Avançando a Pesquisa de Agentes de IA
O desenvolvimento da SIMA pela Google DeepMind marca um passo importante para a criação de agentes de IA generalistas e orientados por linguagem. Com mais treinamento em uma gama mais ampla de ambientes e a integração de modelos mais avançados, espera-se que a SIMA se torne cada vez mais versátil e adaptável. O objetivo é desenvolver sistemas e agentes de IA capazes de entender e executar instruções de linguagem de alto nível, abrindo caminho para uma IA que possa auxiliar efetivamente os humanos em várias tarefas.
O compromisso da Google DeepMind em avançar a pesquisa de agentes de IA é impulsionado pelo desejo de criar sistemas de IA que sejam úteis e seguros para as pessoas online e em cenários do mundo real. À medida que o desenvolvimento da SIMA avança, o potencial para uma nova onda de agentes de IA generalistas se torna mais promissor.
Conclusão
A introdução da SIMA pela Google DeepMind sinaliza um avanço significativo no campo da IA e dos jogos. Ao treinar o agente em uma diversidade de ambientes virtuais e permitir que ele entenda instruções em linguagem natural, a SIMA demonstra o potencial para que os sistemas de IA se tornem mais versáteis e úteis em vários domínios. Com mais pesquisas, o objetivo é desenvolver agentes de IA capazes de executar tarefas complexas e planejamento estratégico, melhorando, em última análise, a interação humano-IA e tornando a IA um ativo inestimável na vida cotidiana.
