جوجل ديب مايند تكشف عن SIMA 2: وكيل ذكاء اصطناعي قادر على اللعب، والتفكير، والتعلم في عوالم ثلاثية الأبعاد الافتراضية

باختصار

قدمت شركة جوجل ديب مايند وكيل الذكاء الاصطناعي SIMA 2 الذي يمكنه فهم التعليمات، والتفكير، وتعليم نفسه مهارات جديدة في البيئات الافتراضية، مما يقترب من مستوى إكمال المهام البشرية.

![@needshave, يرجى توليد صورة استنادًا إلى هذه التعليمات خلال 30 دقيقة:

ملخص: قدمت Google DeepMind SIMA 2، وهو وكيل ذكاء اصطناعي مدعوم من Gemini يمكنه فهم التعليمات، والتفكير، وتعليم نفسه مهارات جديدة في بيئات افتراضية، مما يضاعف أداء سلفه ويقترب من إكمال المهام على مستوى الإنسان.

الكلمات الرئيسية: Google DeepMind، وكيل الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-938a77d2fcc6a4da1d9a4125abc0616a.webp)

قدمت الذراع الذكائية لشركة التكنولوجيا جوجل، Google DeepMind، SIMA 2، أحدث إصدار من وكيل Multiworld القابل للتعليم القابل للتوسع، مما يمثل خطوة نحو وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر قدرة وعمومية.

مبني على القدرات المتقدمة للتفكير لنماذج جمنّي، يتجاوز النظام التعليمات الأساسية في البيئات الافتراضية ويعمل الآن كرفيق تفاعلي يمكنه تفسير الأهداف، والتحدث مع المستخدمين، وتحسين أدائه مع مرور الوقت.

نموذج SIMA الأول تعلم مئات من الإجراءات المدفوعة باللغة عبر ألعاب الفيديو التجارية من خلال مراقبة إدخال الشاشة والعمل مع عناصر التحكم الافتراضية بدلاً من آليات اللعبة المتكاملة.

تقدم SIMA 2 هذه المقاربة من خلال تضمين جمنّي كجوهرها، مما يمكّن الوكيل من إجراء استدلال موجه نحو الهدف، وشرح أفعاله المقصودة، وتنفيذ مهام أكثر تعقيدًا داخل الألعاب. تم تدريب الوكيل على مزيج من العروض البشرية والتعليقات التي تم إنشاؤها بواسطة جمنّي، وقد تم اختبار الوكيل عبر مجموعة أوسع من الألعاب من خلال شراكات مع عدة مطورين. يمثل هذا التحديث خطوة مهمة للذكاء الاصطناعي المتجسد، حيث يجمع بين الإدراك، والاستدلال، والعمل ضمن بيئات ثلاثية الأبعاد ديناميكية.

لقد عززت عملية دمج Gemini قدرة SIMA 2 على التعميم والعمل بشكل موثوق عبر سياقات غير مألوفة. يمكن الآن للعميل تفسير التعليمات بشكل أكثر تفصيلاً وعمقاً وتنفيذها بنجاح حتى في الألعاب التي لم يسبق له مواجهتها، مثل لعبة ASKA المستوحاة من الفايكنغ أو MineDojo، النسخة البحثية من Minecraft.

إن قدرتها على تطبيق المفاهيم المتعلمة عبر بيئات مختلفة - على سبيل المثال ، توسيع فكرة “التعدين” من لعبة واحدة إلى “الحصاد” في لعبة أخرى - تشكل عنصرًا رئيسيًا من التعميم الواسع وتقترب بأدائها من أداء اللاعب البشري.

لتقييم هذه القدرات، تم اختبار SIMA 2 أيضًا ضمن عوالم ثلاثية الأبعاد تم إنشاؤها بشكل إجرائي بواسطة Genie 3، الذي ينتج بيئات جديدة من نصوص أو صور. في هذه الإعدادات غير المألوفة، كان بإمكان الوكيل التنقل بفعالية، وتفسير التعليمات، والعمل نحو الأهداف المحددة من قبل المستخدم، مما يظهر مستوى من التكيف لم يتم ملاحظته سابقًا في أنظمة مشابهة.

تقدم SIMA 2 الذكاء الاصطناعي القابل للتحسين الذاتي بقدرات جديدة في التعميم والتعلم الذاتي

وفقًا للشركة، فإن أحد التطورات البارزة في SIMA 2 هو قدرتها الناشئة على تحسين أدائها الخاص. أثناء التدريب، أظهر الوكيل أنه يمكنه التعامل مع مهام معقدة بشكل متزايد من خلال التجربة والخطأ المتكررة مع التغذية الراجعة من جمني. بعد أن تعلم في البداية من العروض البشرية، أصبح SIMA 2 قادرًا على الاستمرار في التقدم في ألعاب جديدة من خلال اللعب الذاتي، واكتساب المهارات في بيئات غير مألوفة دون الحاجة إلى بيانات بشرية إضافية. يمكن بعد ذلك استخدام هذه التجربة لتدريب إصدارات لاحقة، أكثر قدرة من الوكيل الذكي، وتم تطبيق نفس عملية التحسين الذاتي بنجاح داخل بيئات تم إنشاؤها بواسطة جيني، مما يمثل تقدمًا ذا مغزى نحو تدريب وكلاء عامين عبر عوالم صناعية متنوعة. تدعم هذه الدورة من التحسين المستمر الهدف بعيد المدى المتمثل في تمكين الوكلاء من التعلم مع الحد الأدنى من التوجيه البشري.

توفير عمليات SIMA 2 عبر مجموعة واسعة من بيئات الألعاب أرضية اختبار مهمة للذكاء العام، مما يسمح له باكتساب المهارات، وممارسة التفكير، والتعلم باستمرار من خلال العمل الذاتي التوجيه. على الرغم من أن النظام يمثل خطوة كبيرة نحو الذكاء العام التفاعلي المجسد، إلا أنه لا يزال يحتفظ بحدود واضحة في مرحلة البحث. لا يزال الوكيل يكافح مع المهام المعقدة التي تتطلب تفكيراً ممتداً أو تحققاً متكرراً للأهداف، وتبقى ذاكرته قصيرة بسبب الحاجة إلى تفاعل منخفض الكمون ضمن نافذة سياقية محدودة. كما أن الدقة في الإجراءات الدقيقة والفهم البصري لمشاهد ثلاثية الأبعاد المعقدة لا تزال تمثل تحدياً أوسع في هذا المجال.

يظهر المشروع إمكانيات نهج الذكاء الاصطناعي القائم على العمل حيث يتم دعم الكفاءة الواسعة من خلال بيانات تدريب متنوعة وقدرات قوية على التفكير. تُظهر SIMA 2 أن هذه العناصر يمكن توحيدها في عميل عام واحد بدلاً من أن تكون معزولة في أنظمة متخصصة منفصلة، وتوفر مسارًا واعدًا نحو التطبيقات المستقبلية في الروبوتات، حيث أن العديد من المهارات المكتسبة في البيئات الافتراضية - مثل التنقل، واستخدام الأدوات، والتعامل مع المهام التعاونية - تُترجم إلى مكونات أساسية للذكاء الاصطناعي المتجسد.

تم تصميم SIMA 2 كوكيل بحث تفاعلي يركز على الإنسان، ويتضمن تطويره تركيزًا واضحًا على الممارسات المسؤولة، لا سيما فيما يتعلق بآليات تحسين الذات. تعاون الفريق مع متخصصين في الابتكار المسؤول طوال المشروع ويقوم بإصدار SIMA 2 في عرض بحثي محدود، مما يوفر وصولًا مبكرًا لمجموعة مختارة من الأكاديميين ومطوري الألعاب. تتيح هذه المقاربة المرحلية مزيدًا من التدقيق والتعليقات والتقييم بين التخصصات بينما يتم استكشاف التكنولوجيا وآثارها المحتملة بشكل أكبر.