Nejnovější AI agent Google DeepMind se naučil hrát „Goat Simulator 3“

Kozí simulátor 3 je surrealistická videohra, ve které hráči berou domestikované kopytníky na sérii nepravděpodobných dobrodružství, někdy zahrnujících jetpacky.

To se může zdát jako nepravděpodobné místo pro další velký skok v oblasti umělé inteligence, ale Google DeepMind dnes odhalil program umělé inteligence schopný naučit se plnit úkoly v řadě her, včetně Kozí simulátor 3.

Nejpůsobivější je, že když se program setká s hrou poprvé, dokáže spolehlivě plnit úkoly tím, že přizpůsobí to, co se naučil při hraní jiných her. Program se nazývá SIMA, pro Scalable Instructable Multiworld Agent, a staví na nedávných pokrokech AI, díky nimž velké jazykové modely produkují pozoruhodně schopné chaboty, jako je ChatGPT.

„SIMA je větší než součet jejích částí,“ říká Frederic Besse, výzkumný inženýr z Google DeepMind, který se na projektu podílel. „Je schopen využít sdílené koncepty ve hře, naučit se lepší dovednosti a naučit se být lepší v provádění pokynů.“

Jak se Google, OpenAI a další snaží získat náskok při budování nedávného boomu generativní umělé inteligence, rozšíření druhu dat, ze kterých se mohou algoritmy učit, nabízí cestu k výkonnějším funkcím.

Nejnovější videoherní projekt DeepMind naznačuje, jak by systémy umělé inteligence, jako je ChatGPT od OpenAI a Gemini od Googlu, mohly brzy dělat víc než jen chatovat a generovat obrázky nebo video tím, že převezmou kontrolu nad počítači a budou provádět složité příkazy. To je sen, který pronásledují jak nezávislí nadšenci AI, tak velké společnosti včetně Google DeepMind, jehož generální ředitel Demis Hassabis nedávno řekl WIRED, že „masivně investuje tímto směrem“.

Nový způsob hraní

SIMA ukazuje, že DeepMind přináší nový obrat do herních agentů, což je technologie AI, kterou společnost v minulosti propagovala.

V roce 2013, před akvizicí DeepMind společností Google, londýnský startup ukázal, jak by technika zvaná posílení učení, která zahrnuje trénování algoritmu s pozitivní a negativní zpětnou vazbou na jeho výkon, mohla pomoci počítačům hrát klasické videohry Atari. V roce 2016, jako součást Google, DeepMind vyvinul AlphaGo, program, který použil stejný přístup k poražení mistra světa Go, starověké deskové hry, která vyžaduje jemné a instinktivní dovednosti.

Na projektu SIMA tým Google DeepMind spolupracoval s několika herními studii na sběru dat z klávesnice a myši od lidí hrajících 10 různých her s 3D prostředím, včetně No Man’s Sky, Roztrhat, Hydroneera Uspokojivý. Společnost DeepMind později k těmto datům přidala popisné štítky, aby přiřadila kliknutí a klepnutí k akcím, které uživatelé provedli, například zda to byla koza hledající svůj jetpack nebo lidská postava kopající zlato.