De recente innovatie van Google DeepMind, SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent), is een belangrijke ontwikkeling voor het creëren van een generalistische AI voor virtuele 3D-omgevingen.
In tegenstelling tot traditionele AI die is geprogrammeerd voor specifieke taken binnen één game, is SIMA een veelzijdige leerling. Het kan zowel visuele informatie als instructies in natuurlijke taal verwerken, waardoor het taken in diverse virtuele werelden kan begrijpen en voltooien.
Dit aanpassingsvermogen opent deuren om niet alleen een revolutie teweeg te brengen in onze interactie met virtuele ruimtes, maar ook potentieel om uitdagingen in de echte wereld aan te pakken.
Wat maakt SIMA zo bijzonder?
Stel je voor dat je een AI instructies geeft zoals ‘vind water’ of ‘raap ijzererts op’. SIMA bereikt deze prestatie door gebruik van grote taalmodellen om natuurlijke taalopdrachten te begrijpen.
Bovendien, het maakt gebruik van convolutionele neurale netwerken om de virtuele omgeving visueel te analyseren, waardoor deze een goed begrip van de situatie krijgt.
Traditioneel blinkt AI uit in het beheersen van één specifieke taak binnen een beperkte omgeving. SIMA doorbreekt deze mal.
Door getraind te worden in een verscheidenheid aan games, variërend van overlevingsavonturen zoals Valheim tot complexe constructiesimulaties, kan het leert zich snel aan te passen aan nieuwe omgevingen en situaties. Hierdoor kan het onzichtbare uitdagingen binnen de virtuele wereld aangaan.
Het leren stopt er ook niet mee. Het kan complexe instructies opsplitsen in kleinere, beter beheersbare stappen. Dit, gecombineerd met hiërarchisch versterkend leren, stelt het in staat zijn aanpak te verfijnen en nieuwe vaardigheden te ontwikkelen.
Bovendien kan het, door zijn acties en de daaruit voortvloeiende veranderingen in de omgeving te observeren kan zijn eigen trainingsgegevens genereren. Dit Door zelfsupervisie kan zij voortdurend leren en verbeteren in nieuwe situaties.
Wilt u meer weten over hoe SIMA zijn magie doet? Bekijk de onderzoekspapier.
Oké, maar waar zit de catch?
Het feit dat SIMA instructies kan begrijpen en uitvoeren is een grote stap in de richting AI die ons kan helpen in de echte wereld.
Videogames zijn een geweldige proeftuin voor AI-ontwikkeling. Ze bieden veilige ruimtes om te experimenteren, en hun duidelijke doelen en directe feedback helpen hem bij het leren. Terwijl SIMA steeds complexere virtuele werelden verkent, worden de algoritmen die het aansturen steeds slimmer. Dit zou kunnen leiden tot AI die aanpasbaar is, commando’s kan volgen en gericht op het bereiken van doelen buiten de gamewereld.
Van pixels naar mogelijkheden
De potentiële toepassingen van SIMA reiken veel verder dan alleen gaming. Stel je voor dat AI-aangedreven robots, minder gevoelig voor vermoeidheid of fouten, gevaarlijke mijnbouwtaken uitvoeren en mogelijk levens redden.
Op dezelfde manier vertaalt de mogelijkheid om water te vinden in games als Valheim zich naar toepassingen in de echte wereld in regio’s die te maken hebben met waterschaarste.
Door te leren van de enorme datasets en uitdagingen die in videogames worden gepresenteerd, kan AI worden uitgerust om problemen uit de echte wereld, zoals hulpbronnenbeheer en veiligheidsproblemen, aan te pakken.
De ontwikkeling van SIMA benadrukt het enorme potentieel van AI, niet alleen voor entertainment, maar ook voor entertainment bouwen aan een betere toekomst.
Als we nadenken over hoe lang AI ons al helpt, vragen we ons af: wat kan deze technologie, die ons leven in zo’n korte tijd heeft veranderd, ons nog meer laten zien?
Uitgelicht beeldtegoed: Google Deepmind.
Source: SIMA van Google DeepMind is een superslimme AI die kan leren van videogames