Oyun oynayan yapay zeka modelleri onlarca yıldır ortalıkta dolaşıyor ancak genellikle tek bir oyunda uzmanlaşıyor ve kazanmaya odaklanıyorlar. Araştırmacılar Google Deepmind'ın farklı bir hedefi var: İnsan gibi çeşitli 3D oyunları oynamayı öğrenen, aynı zamanda sözlü talimatlarınızı anlayıp bunlara göre hareket eden bir model yaratmak. Ölçeklenebilir, Eğitilebilir, Çoklu Dünya Aracısı anlamına gelen ve şu anda araştırma aşamasında olan SIMA modelini tanıttılar.
Zamanla SIMA, oyunun sonuna veya açık dünya oyunlarına giden doğrusal bir yolu olmayanlar da dahil olmak üzere her türlü video oyununu oynamayı öğrenecek. Algoritmanın mevcut oyun algoritmalarının yerini alması amaçlanmasa da yapay zekaonu daha çok bir ortak ve yol arkadaşı olarak düşünebilirsiniz. Doğal dil öğrenmeyi 3 boyutlu dünyaları anlama ve görüntü tanıma ile birleştirir.
Şirket, Hello Games, Embr dahil olmak üzere çeşitli oyun geliştiricileriyle çalıştı.acer, Tuxedo Labs, Coffee Stain ve diğerleri SIMA'yı eğitmek ve test etmek için. Araştırmacılar SIMA'yı No Man's Sky, Teardown, Valheim ve Goat Simulator 3 gibi oyunlara bağlayarak yapay zeka temsilcisine bu oyunları oynamanın temellerini öğretti.
Ekip, SIMA'nın genel oyun becerilerini öğrenmesine yardımcı olmak için anlatı odaklı olmaktan çok açık uçlu oyunları seçti. Goat Simulator'un izlenecek yollarını oynadıysanız veya izlediyseniz, oyunun amacının rastgele, spontane şeyler yapmak olduğunu biliyorsunuzdur ve ekip, SIMA'ya öğretmeyi umdukları şeyin tam da bu tür bir spontanlık olduğunu söylüyor.
Bunu yapmak için ekip öncelikle Unity motorunda yeni bir ortam oluşturdu. Daha sonra Google Biri oyunu yöneten, diğeri daha sonra ne yapılacağına dair talimatlar veren ve sözlü talimatları kaydeden oyuncu çiftleri kaydedildi. Bundan sonra oyuncular, eylemlerinin oyunda neye yol açtığını göstermek için kendi başlarına oynadılar. Temsilcinin ekranda bundan sonra ne olacağını tahmin edebilmesi için tüm bunlar SIMA'ya iletildi. SIMA şu anda sola dönme veya merdiven çıkma gibi yaklaşık 600 temel beceriye sahip ancak zamanla daha karmaşık işlevleri öğrenecek.
Ayrıca okuyun:
Yorum bırak