Google DeepMind ogłasza SIMA 2. Chce AI, która gra w gry jak człowiek

Od bicia rekordów do rozumienia świata

Google DeepMind podsumował piętnaście lat swoich badań nad sztuczną inteligencją w grach. Od pierwszych przełomów w grach z Atari 2600 z 2015 roku, zespół przeszedł do projektu SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent). Nowa generacja SIMA 2 nie optymalizuje już wyników na podstawie wewnętrznych zasad gry. Agent uczy się rozumieć środowisko tak samo jak ludzki gracz: patrzy na ekran i steruje klawiaturą oraz myszką zgodnie z poleceniami w języku naturalnym.

Koniec z dedykowanymi integracjami

Dla studiów deweloperskich to fundamentalna zmiana w sposobie pracy z AI. SIMA 2 nie wymaga modyfikowania kodu źródłowego gry ani budowania specjalnych interfejsów API. System oparty na modelach Gemini działa jak uniwersalny gracz, który potrafi wykonywać zadania w złożonych środowiskach 3D, takich jak No Man's Sky czy Valheim. DeepMind obecnie tworzy prototypy nowych form rozgrywki we współpracy z Fenris Creations i światem EVE Universe.

Ograniczenia uniwersalnego gracza

To podejście ma jednak wyraźny limit. Czytanie z ekranu i symulacja klawiatury eliminuje konieczność integracji, ale wprowadza ogromne opóźnienia obliczeniowe. Agent sprawdza się na razie w zadaniach strategicznych z jasnymi instrukcjami, a nie w błyskawicznym reagowaniu na nieprzewidziane sytuacje w trybie multiplayer.

Zadecyduje adopcja poza laboratorium

Google pokazuje, że branża gier nie jest dla nich tylko poligonem testowym dla innych dziedzin, ale docelowym środowiskiem produkcyjnym. Miarą sukcesu SIMA 2 nie będzie to, jak dobrze gra w stare tytuły, ale to, czy deweloperzy zaczną budować wokół takich agentów zupełnie nowe mechaniki gry.

Werdykt Lilith

Google wcale nie potrzebuje lepszego gracza w No Man's Sky. Chce sprzedać deweloperom agenta, którego można wdrożyć bez dotykania własnego kodu.