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DeepMind推SIMA人工智慧服務 可用自然語言指令幫人類玩遊戲

DeepMind 宣布推出名為Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA,可擴展、可指導的多世界代理)的人工智慧服務,標榜能透過自然語言指令讓人工智慧 系統代替玩家 操作遊戲 內容。

DeepMind表示與多家遊戲業者合作,透過多款遊戲訓練SIMA 服務,使其能深入理解多款遊戲內容,並且像人類一樣在遊戲中操作互動。

訓練過程並非以得高分為主要目的,而是讓人工智慧真正理解遊戲如何遊玩,並且學會遊戲中設定規則,藉此讓人工智慧能以正常遊玩方式完成遊戲任務 ,避免以作弊等方式取得高分。

讓人工智慧學習遊戲遊玩規則,並且在遊戲中以人類操作方式完成任務,實際上是為了能讓人工智慧在更多應用環境中完成各類任務,同時也能藉此加速深度學習完成效率。

至於訓練SIMA服務的方式,包含透過真實人類玩家教導遊戲遊玩過程內容,以及玩家自由遊玩內容,讓SIMA服務紀錄遊玩過程,並且從中學習正確操作流程。

而SIMA服務會透過圖像處理與語言映射模型判斷螢幕顯示畫面發生事情,並且做出相應操作行為,因此並非直接存取遊戲原始編碼、客製API內容進行學習,完全就是讓人工智慧系統透過理解產生相應動作決策。

SIMA服務已經可以在《無人 深空》、《模擬山羊3》和《Teardown》等9款3D遊戲完成各類操作任務,甚至能正確開啟遊戲選單、進行資源採集、操作太空船、製作道具等任務,甚至可以藉由Unity的Construction Lab實驗環境,讓SIMA服務透過積木堆疊建造雕塑品,測試其對於物體操作與真實世界的物理互動理解能力。

DeepMind研究人員針對SIMA服務進行600項技能評估,其中包含內容導覽、物件操作與選單操作,並且能在10秒完成簡單任務,甚至可以處理先前從未遊玩過的遊戲,並且能順利按照自然語言指示正確操作,使其完成特定目的的遊戲操作。

而研究人員目標則是讓SIMA服務可以完成更複雜操作任務,例如透過更多執行項目、進階擬定規劃操作構成的任務內容。不過,研究人員也說明如果要使SIMA服務達成與人類相同遊玩表現,依然需要進行更多研究與訓練。

《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》

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