Google tarafından özenle hazırlanan SIMA, eninde sonunda herhangi bir video oyununun, hatta oyunu sonlandıracak doğrusal bir yolu olmayan oyunların ve açık dünya oyunlarının nasıl oynanacağını öğrenecek.
Mevcut oyun yapay zekasının yerini alması amaçlanmasa da, onu daha çok grubunuzla iyi uyum sağlayan başka bir oyuncu olarak düşünün. Doğal dil talimatlarını 3D dünyaları anlama ve görüntü tanıma ile birleştiriyor.
Google DeepMind araştırmacısı ve SIMA’nın ortak liderlerinden Tim Harley, muhabirlere “SIMA bir oyunu kazanmak için eğitilmedi; çalıştırılmak ve söyleneni yapmak için eğitildi.” dedi.
Google, SIMA’yı eğitmek ve test etmek için aralarında Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain ve diğerlerinin de bulunduğu sekiz oyun geliştiricisiyle çalıştı. Araştırmacılar, AI ajanına oyun oynamanın temellerini öğretmek için SIMA’yı No Man’s Sky, Teardown, Valheim ve Goat Simulator 3 gibi oyunlara bağladı. Bir blog yazısında Google, SIMA’nın oyunları oynamak veya kaynak kodlarına erişmek için özel bir API’ye ihtiyacı olmadığını söyledi.
Harley, SIMA’nın genel oyun becerilerini öğrenmesine yardımcı olmak için ekibin anlatıdan ziyade açık oyuna odaklanan oyunları seçtiğini söyledi. Eğer Goat Simulator’u oynadıysanız veya baştan sona izlediyseniz, oyunun amacının rastgele, spontane şeyler yapmak olduğunu biliyorsunuzdur ve Harley, bunun SIMA’nın öğrenmesini umdukları şeyin bu tür bir spontanlık olduğunu söyledi.
Bunu yapmak için ekip ilk olarak Unity motorunda, ajanların nesne manipülasyonu konusundaki anlayışlarını test etmek için heykeller oluşturmaları gereken yeni bir ortam oluşturdu. Ardından Google, dil talimatlarını yakalamak için biri oyunu kontrol eden, diğeri daha sonra ne yapılacağına dair talimatlar veren insan oyuncu çiftlerini kaydetti. Daha sonra oyuncular, oyundaki eylemlerine neyin yol açtığını göstermek için bağımsız olarak oynadılar. Tüm bunlar, ekranda bundan sonra ne olacağını tahmin etmeyi öğrenmeleri için SIMA temsilcilerine iletildi.
SIMA’nın şu anda sola dönme, merdivene tırmanma ve haritayı kullanmak için menüyü açma gibi yaklaşık 600 temel becerisi bulunuyor. Harley, sonunda SIMA’ya bir oyun içinde daha karmaşık işlevler yapması için talimat verilebileceğini söyledi. “Kaynak bulma ve kamp kurma” gibi görevler hala zor, çünkü yapay zeka ajanları insanlar için eylemler gerçekleştiremez.
SIMA, Nvidia ve Convai gibi yapay zeka destekli bir NPC değil, oyundaki sonucu etkileyen başka bir oyuncu olacak. SIMA proje eşbaşkanı Frederic Besse, yapay zeka ajanlarının araştırma alanı dışında oyun oynamaya ne tür faydalar sağlayabileceğini söylemek için henüz çok erken olduğunu söyledi.
Ancak AI NPC’ler gibi SIMA da sonunda konuşmayı öğrenebilir, ancak bundan çok uzak. SIMA hâlâ oyunların nasıl oynanacağını ve daha önce oynamadıkları oyunlara nasıl uyum sağlayacağını öğreniyor.
Google, daha gelişmiş yapay zeka modelleriyle SIMA’nın sonunda daha karmaşık görevleri yerine getirebileceğini ve sizi zafere taşıyacak mükemmel bir yapay zeka partisi üyesi olabileceğini söyledi.
