谷歌通用ai智能体宣布，3d逛戏玩法要变天了

李红会 2024-03-15 07:24 673

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谷歌DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏(Game)中遵循自然(Nature)语言指令的通用AI智能体。

名为SIMA，不是NPC，是可以成为玩家拍档，帮忙干活打杂的那种。

比如，在《模拟山羊3》（Goat Simulator 3）中当司机(Driver)开开车：

在《幸福(Happiness)工厂》（Satisfactory）中挖矿石：

在《瓦尔海姆》（Valheim）中寻找水源：

在《无人深空》中（No Man’s Sky）驾驶宇宙飞船射击小行星收集资源：

……

SIMA全称Scalable Instructable Multiworld Agent，顾名思义可扩展、可指导、多世界。

之前，谷歌DeepMind在AI+游戏(Game)方面也做过许多工作，比如推出能和人类玩家打PK、会玩《星际争霸II》的AlphaStar系统。

而SIMA被DeepMind称作是一个“新的里程碑”，主打从适用单一游戏(Game)转向通用多种游戏(Game)，且可遵循语言指令。

SIMA一公开，网友们也是讨论(Discuss)热烈。

让它们(They)替我完成无聊繁琐的任务，这样我就可以直接做有趣的部分，而不必花几个小时培育chocobos获取随机召唤。

嗯…《最终幻想》（Final Fantasy）玩家无疑了。

专业《模拟山羊》玩家在此刻也懵了：

最近这一连串的AI进展也是整的网友们措不及防，直呼“慢一点”：

10秒内完成的简单任务

接下来再来看一波SIMA的表现。

为了让SIMA接触到更多游戏(Game)环境，开发团队表示目前(Currently)已与八家游戏(Game)工作室合作，在九款不同的视频游戏(Game)上训练和测试了SIMA。

当前的SIMA已在600个基本技能上进行(Carry Out)了评估。

基本操作、交互、使用菜单都会：

简单的任务，10秒内可完成。

各种场景都能适应：

除此外，谷歌DeepMind还发布了一份技术报告，一起来看看里面都有啥。

未见过的游戏(Game)也会玩

SIMA的整体架构是将预训练视觉模型与自监督学习的Transformer相结合。

从用户那里接收语言指令，并从环境中获取图像体坛结果(Result)，然后将它们(They)映射为键盘和鼠标动作。

具体架构如下图：

开发人员收集了一个既包括精选研究环境又包括商业视频游戏(Game)的大型多样化游戏(Game)数据集。

此外，他们(They)还用Unity创建的一个新环境，名为“the Construction Lab”。在这个环境中，智能体需要使用积木构建雕塑，这考验了它们(They)对物体的操纵能力和对物理世界的理解。

数据收集包含多种方法，比如让不同成对的人类玩家的互动，其中一名玩家体坛并指导另一名玩家，以此来捕获语言指令；让玩家自由玩游戏(Game)，体坛他们(They)的操作，并记录下可能导致其游戏(Game)行为的指令。

通过在不同的游戏(Game)世界中学习，SIMA能够将语言与游戏(Game)行为相结合。

不需要访问游戏(Game)源代码，也不需要定制API，仅需要两个输入：屏幕上的图像和用户提供的简单的自然(Nature)语言指令。

然后SIMA就会使用键盘和鼠标输出来控制游戏(Game)角色以执行这些指令，这一操作与人类类似，也就意味着SIMA有潜力与任何虚拟环境互动。

在评估测试中，研究人员表示SIMA在九个3D游戏(Game)集上接受训练，表现显著优于仅在单个游戏(Game)上专门训练的智能体。

而且SIMA在未训练过的游戏(Game)中的表现和专门使用该游戏(Game)数据集训练过的智能体表现一样好。

也就是说，SIMA在全新环境中具备泛化能力。

此外测试结果(Result)还显示，SIMA的性能依赖于语言。在一个控制测试中，智能体没有接受任何语言训练可能指令，它就会出现无目的的操作，不遵循指令。

而且，和人类玩家相比较，SIMA水平还是差一点。

更多细节，感兴趣的家人们可以查看技术报告。

参考链接：

[1]https://deepmind.google/discover/blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/

[2]https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/Scaling%20Instructable%20Agents%20Across%20Many%20Simulated%20Worlds.pdf

本文来自微信公众号“量子位”（ID:QbitAI），作者：西风，36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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