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谷歌通用AI智能體發(fā)布，3D游戲玩法要變天了

量子位 整合編輯：黃安莉 發(fā)布于：2024-03-18 15:27

谷歌DeepMind號稱打造出了首個能在廣泛3D虛擬環(huán)境和視頻游戲中遵循自然語言指令的通用AI智能體。

名為SIMA，不是NPC，是可以成為玩家拍檔，幫忙干活打雜的那種。

比如，在《模擬山羊3》（Goat Simulator 3）中當(dāng)司機開開車：

在《幸福工廠》（Satisfactory）中挖礦石：

在《瓦爾海姆》（Valheim）中尋找水源：

在《無人深空》中（No Man’s Sky）駕駛宇宙飛船射擊小行星收集資源：

……

 

SIMA全稱Scalable Instructable Multiworld Agent，顧名思義可擴(kuò)展、可指導(dǎo)、多世界。

之前，谷歌DeepMind在AI+游戲方面也做過許多工作，比如推出能和人類玩家打PK、會玩《星際爭霸II》的AlphaStar系統(tǒng)。

而SIMA被DeepMind稱作是一個“新的里程碑”，主打從適用單一游戲轉(zhuǎn)向通用多種游戲，且可遵循語言指令。

SIMA一公開，網(wǎng)友們也是討論熱烈。

讓它們替我完成無聊繁瑣的任務(wù)，這樣我就可以直接做有趣的部分，而不必花幾個小時培育chocobos獲取隨機召喚。

嗯…《最終幻想》（Final Fantasy）玩家無疑了。

專業(yè)《模擬山羊》玩家在此刻也懵了：

最近這一連串的AI進(jìn)展也是整的網(wǎng)友們措不及防，直呼“慢一點”：

10秒內(nèi)完成的簡單任務(wù)

接下來再來看一波SIMA的表現(xiàn)。

為了讓SIMA接觸到更多游戲環(huán)境，開發(fā)團(tuán)隊表示目前已與八家游戲工作室合作，在九款不同的視頻游戲上訓(xùn)練和測試了SIMA。

當(dāng)前的SIMA已在600個基本技能上進(jìn)行了評估。

基本操作、交互、使用菜單都會：

簡單的任務(wù)，10秒內(nèi)可完成。

各種場景都能適應(yīng)：

除此外，谷歌DeepMind還發(fā)布了一份技術(shù)報告，一起來看看里面都有啥。

未見過的游戲也會玩

SIMA的整體架構(gòu)是將預(yù)訓(xùn)練視覺模型與自監(jiān)督學(xué)習(xí)的Transformer相結(jié)合。

從用戶那里接收語言指令，并從環(huán)境中獲取圖像觀察結(jié)果，然后將它們映射為鍵盤和鼠標(biāo)動作。

具體架構(gòu)如下圖：

開發(fā)人員收集了一個既包括精選研究環(huán)境又包括商業(yè)視頻游戲的大型多樣化游戲數(shù)據(jù)集。

此外，他們還用Unity創(chuàng)建的一個新環(huán)境，名為“the Construction Lab”。在這個環(huán)境中，智能體需要使用積木構(gòu)建雕塑，這考驗了它們對物體的操縱能力和對物理世界的理解。

數(shù)據(jù)收集包含多種方法，比如讓不同成對的人類玩家的互動，其中一名玩家觀察并指導(dǎo)另一名玩家，以此來捕獲語言指令；讓玩家自由玩游戲，觀察他們的操作，并記錄下可能導(dǎo)致其游戲行為的指令。

通過在不同的游戲世界中學(xué)習(xí)，SIMA能夠?qū)⒄Z言與游戲行為相結(jié)合。

不需要訪問游戲源代碼，也不需要定制API，僅需要兩個輸入：屏幕上的圖像和用戶提供的簡單的自然語言指令。

然后SIMA就會使用鍵盤和鼠標(biāo)輸出來控制游戲角色以執(zhí)行這些指令，這一操作與人類類似，也就意味著SIMA有潛力與任何虛擬環(huán)境互動。

在評估測試中，研究人員表示SIMA在九個3D游戲集上接受訓(xùn)練，表現(xiàn)顯著優(yōu)于僅在單個游戲上專門訓(xùn)練的智能體。

而且SIMA在未訓(xùn)練過的游戲中的表現(xiàn)和專門使用該游戲數(shù)據(jù)集訓(xùn)練過的智能體表現(xiàn)一樣好。

也就是說，SIMA在全新環(huán)境中具備泛化能力。

此外測試結(jié)果還顯示，SIMA的性能依賴于語言。在一個控制測試中，智能體沒有接受任何語言訓(xùn)練或指令，它就會出現(xiàn)無目的的操作，不遵循指令。

而且，和人類玩家相比較，SIMA水平還是差一點。

更多細(xì)節(jié)，感興趣的家人們可以查看技術(shù)報告。

參考鏈接：

[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

本文來源：量子位
谷歌   AI
量子位

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