.
O que você precisa saber
- O Google apresentou sua mais nova IA, SIMA, um “agente generalista” projetado para ajudar os usuários a completar tarefas em um videogame.
- O SIMA é baseado na linguagem, o que significa que requer o que o usuário vê na tela e suas instruções para concluir tarefas como coletar recursos.
- A DeepMind afirma que usou nove jogos para treinar o SIMA até agora, mas ainda há mais trabalho antes que ele possa lidar com tarefas e instruções complexas.
O Google DeepMind anuncia seu mais novo projeto, um “agente generalista de IA” que tem como objetivo auxiliar os usuários na realização de tarefas enquanto jogam um jogo.
De acordo com DeepMind, a IA mais recente é chamada de Scalable Instructable Multiworld Agent, ou “SIMA”, para abreviar. A divisão focada em IA do Google afirma que o SIMA pode “perceber e compreender uma variedade de ambientes e, em seguida, tomar medidas para atingir um objetivo instruído”.
Para funcionar, DeepMind acrescenta que o SIMA precisa do que o usuário vê e de instruções em “linguagem natural” fornecidas pelo usuário. Diz-se que a IA usa as entradas padrão do teclado e do mouse do usuário para mover o personagem do usuário dentro do mundo do jogo. Por extensão, a postagem acrescenta que o SIMA pode “interagir com qualquer ambiente virtual”.
SIMA foi testado em 600 habilidades básicas, como virar à esquerda, subir escadas, abrir o menu de pausa do jogo para configurações e muito mais. O Google afirma que o SIMA também pode realizar “tarefas simples” em 10 segundos. Algumas dessas tarefas envolvem dirigir um carro no Goat Simulator 3 e dizer ao SIMA para caminhar até sua nave espacial no No Man’s Sky.
Para levar o SIMA onde está agora, o Google afirma que fez parceria com desenvolvedores de jogos como Hello Games, os criadores de No Man’s Sky, e Tuxedo Labs, que criou o Teardown. O SIMA também foi ensinado usando um ambiente construído no mecanismo Unity chamado “Construction Lab”. Com isso, a SIMA aprendeu a manipular objetos e a compreender melhor o mundo físico dentro de um videogame.
O Google também recorreu a jogadores da vida real como uma abordagem inicial para entender como o SIMA poderia funcionar. Eles os monitoraram como um par, com um jogador jogando enquanto o outro lhes dava instruções sobre como completar uma tarefa.
No total, a DeepMind do Google treinou o SIMA usando nove jogos diferentes, todos dentro de seus respectivos gêneros. Durante o estudo, a divisão descobriu que um agente de IA treinado em vários jogos apresentava melhores resultados do que um sistema treinado em um. Mais pesquisas mostraram que a confiança do SIMA na linguagem é fundamental para o seu desempenho.
Sem a intervenção do usuário, diz-se que o SIMA se comporta “de maneira apropriada, mas sem objetivo”. A DeepMind observou o SIMA explorando e coletando recursos, mas não seguia o objetivo do jogo a menos que fosse estritamente instruído a fazê-lo.
O SIMA ainda está em sua infância, mas o Google parece confiante em seus recursos “orientados pela linguagem” para ajudar os jogadores. Mais importante ainda, mais pesquisas são necessárias, pois o Google deseja que o SIMA entenda “instruções de linguagem de nível superior para atingir objetivos mais complexos”.
.
