Source: Slashdot
《有线》记者Will Knight报道：《模拟山羊3》是一个离奇的视频游戏，玩家在游戏中驾驭家养偶蹄动物进行一系列不可思议的冒险，有时甚至涉及到喷气背包。尽管这可能不太可能是人工智能迈向下一个重要进展的地方，但Google DeepMind今天揭示了一款名为SIMA的AI程序，能够学会完成各种游戏任务，包括《模拟山羊3》。最令人印象深刻的是，当程序第一次遇到一款游戏时，它能够通过适应从其他游戏中学到的知识可靠地执行任务。该程序名为SIMA，代表可扩展可指导多世界代理，它基于最近的人工智能进步，已经看到大型语言模型产生了像ChatGPT这样功能强大的对话机器人。
... DeepMind的最新视频游戏项目暗示着AI系统（如OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini）很快可能会做更多事情，而不仅仅是聊天和生成图像或视频，而是通过接管计算机执行复杂命令。Nvidia的高级研究科学家Linxi “Jim” Fan在对AI游戏玩法进行研究并参与了一个早期的OpenAI项目World of Bits（2017年）培训AI通过控制键盘和鼠标进行游戏时表示：“这篇论文是多个模拟中的具象化代理的一个有趣进步。Fan说，Google DeepMind的工作让他想起了这个项目以及一个名为VPT的2022年努力，其中代理学习了《我的世界》中的工具使用。他表示：“SIMA更进一步展示了对新游戏的更强泛化能力。
环境数仍然很少，但我认为SIMA正走在正确的道路上。... 针对SIMA项目，Google DeepMind团队与几家游戏工作室合作，收集来自人类在玩10款带有3D环境的不同游戏时的键盘和鼠标数据，包括《无人之境》、《拆除者》、《水动力学家》和《圆满》。DeepMind随后为这些数据添加了描述性标签，将点击和触摸与用户采取的行动相关联，例如它们是寻找喷气背包的山羊，还是挖掘金子的人类角色。然后，将来自人类玩家的数据宝库喂入了现代对话机器人所使用的语言模型，后者通过消化大量的文本数据获得了处理语言的能力。
然后，SIMA可以对键入命令作出响应并执行动作。最后，人类在不同游戏中评估了SIMA的努力，产生的数据用于微调其性能。更多阅读：DeepMind的博客文章。
AI在游戏领域的应用不断拓展，SIMA项目展示了人工智能在多个游戏中学习任务的能力，为未来AI系统发展带来新的可能性。
