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Open AI 八年前的设想被谷歌突破啦!DeepMind官宣SIMA,动动嘴就能完成复杂游戏任务
Open AI 八年前的设想被谷歌突破啦!DeepMind官宣SIMA,动动嘴就能完成复杂游戏任务
7月前
就在昨天(3月13日),Google 的 DeepMind 团队宣布了他们的最新研究成果,他们的全能 AI 智能体 SIMA(Simulation-to-Anything)已经将这一设想变为现实。这是一个可扩展、可指导的多世界智能体,能够在多样化的 3D 虚拟环境中执行多种任务。
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
Deepmind:SIMA
SIMA 特点
玩多个游戏:SIMA 不只是在一个游戏里能找到东西、走路或建造物品,它能够跨越多种不同的游戏平台,掌握并应用相应的技能。 理解自然语言:可以用日常交流的语言告诉 SIMA 要做什么,它能够准确理解并执行任务,无需任何复杂的编程语句,就像你告诉朋友给你帮忙一样。 无需特殊接口:SIMA 无需深入了解游戏的内部机制,它通过观察游戏画面和听取语音指令来操作,仿佛是一个真人玩家那样使用键盘和鼠标。 跨游戏学习泛化:SIMA 通过在众多游戏和研究环境中的训练,展现了其卓越的跨游戏学习与泛化能力。SIMA 在很多游戏中学习后,甚至能在一些它没玩过的新游戏里表现得很不错,因为它能从一个游戏学到的技能应用到另一个游戏中。 高级策略规划:这也是它的局限所在,目前 SIMA 主要处理能在大约 10 秒内完成的短时间简单任务,但其未来的目标是能够处理更为复杂的任务,这些任务需要复杂的策略规划和多个子任务的协同完成,比如“搜集资源并建造一个营地”。 语言驱动的性能:SIMA 的表现依赖于语言训练和指令。控制实验显示,在缺乏语言训练或指令的情况下,SIMA 虽能展现出基本行为,但缺乏目的性,这证明了语言对于其功能发挥的关键作用。
OpenAI:Universe
总结
参考资料
[2]https://openai.com/research/universe
[3]https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/1767918524641554899
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来源:机器学习算法与自然语言处理
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