O Google DeepMind revelou o SIMA, um agente de IA que aprende a jogar videogame como um humano. O nome SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) significa “agente escalável, treinável e multimundo”. O SIMA está atualmente apenas em fase de pesquisa, mas com o tempo será capaz de aprender a jogar qualquer videogame não linear de mundo aberto. Os criadores descrevem o SIMA como “outro jogador que se encaixa bem no seu grupo”.

Fonte da imagem: Google DeepMind

Para treinar e testar o SIMA, o laboratório DeepMind colaborou com oito desenvolvedores de jogos, incluindo Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain. Os pesquisadores conectaram o SIMA a jogos como No Man’s Sky, Teardown, Valheim e Goat Simulator 3. Os desenvolvedores afirmam que o SIMA não requer uma API especial para rodar jogos ou acessar o código-fonte.

SIMA combina o aprendizado de linguagem natural com a compreensão de mundos 3D e reconhecimento de imagens. “O SIMA não é treinado para vencer um jogo, ele é treinado para administrar um jogo e fazer o que lhe é mandado”, diz Tim Harley, pesquisador do Google DeepMind. A equipe escolheu jogos mais focados no mundo aberto do que na narrativa para ajudar o SIMA a aprender habilidades gerais de jogo. Por exemplo, a essência do jogo Goat Simulator é realizar ações aleatórias e espontâneas, e esse é exatamente o tipo de espontaneidade que os desenvolvedores queriam alcançar de seu agente de IA.

A equipe gerou um novo ambiente de jogo usando o motor Unity, no qual os agentes foram encarregados de criar esculturas para testar sua compreensão da manipulação de objetos. Antes disso, foram registradas as ações conjuntas de duplas de jogadores humanos nesse ambiente, sendo que um dava instruções e o outro as executava. O processo de tocar de forma independente foi então gravado para que as pessoas pudessem demonstrar o resultado resultante. Com base nessas informações, o SIMA foi treinado para prever as futuras ações dos participantes do jogo.

Atualmente, SIMA aprendeu cerca de 600 habilidades básicas de jogo, como avançar e retroceder, virar, subir escadas e abrir um menu para usar o mapa. Com o tempo, os desenvolvedores planejam confiar ao SIMA a execução de funções mais complexas no jogo. No momento, tarefas como “encontrar recursos e construir um acampamento” estão além das capacidades de um agente de IA.

Segundo os criadores, o SIMA deve se tornar mais um participante de pleno direito do jogo, influenciando o resultado. Os desenvolvedores acreditam que é muito cedo para falar sobre quais aplicações esses agentes de IA poderiam trazer para jogos fora da esfera de pesquisa. Eles acreditam que com modelos de IA mais avançados, o SIMA eventualmente será capaz de realizar tarefas complexas e se tornar o membro ideal do grupo de jogos para levá-lo à vitória.

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