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最近， 推出了 SIMA（全称 Agent），顾名思义，它具有可扩展性、可指导性和多世界性。
据悉，这是第一个能够在广泛的 3D 虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用 AI 代理。 据说它能够成为玩家的伙伴，帮助做家务。 然而，它仍处于研究阶段。
例如，它可以在《模拟山羊》（山羊3）中作为司机驾驶汽车，在《幸福工厂》（）中开采矿石，在《瓦尔海姆》（）中寻找水源，在《无人深空》中寻找水源。 ” 在《无人深空》中，驾驶宇宙飞船射击小行星并收集资源。
参与该项目的谷歌研究工程师 Besse 表示：“SIMA 可以利用游戏中的共享概念来学习更好的技能，并学会更好地执行指令。”
在此之前，谷歌在AI+游戏方面也做了很多工作，比如推出了可以与人类玩家竞争、玩《星际争霸II》的系统。 SIMA被称为“新里程碑”，重点从适合单一游戏转向通用多种游戏，并且可以遵循语言命令。
一种新的游戏方式
为了让 SIMA 接触到更多的游戏环境， 团队与多个游戏工作室合作，收集了人类在 3D 环境中玩 10 种不同游戏的键盘和鼠标数据。
然后，来自人类玩家的数据被输入到为现代聊天机器人提供动力的语言模型中，这些机器人通过消化巨大的文本数据库来获得处理语言的能力。 然后，SIMA 可以根据键入的命令执行操作。 最后，人类评估了 SIMA 在不同游戏中的表现，生成用于微调其性能的数据。
经过所有这些训练，SIMA 能够响应人类玩家发出的数百个命令来执行动作，例如“向左转”或“前往宇宙飞船”或“穿过大门”或“砍倒一棵树”。
据悉，该程序可以执行600多个动作，从探索到战斗再到工具使用。 此外，研究人员避免了有暴力行为的游戏，符合谷歌的人工智能道德准则。
“这在很大程度上仍然是一个研究项目，”谷歌团队的另一位成员蒂姆说。 “然而，人们可以想象有一天，像 SIMA 这样的人工智能代理会和你一起玩游戏，和你互动，还有朋友一起玩。”
此外，即使在未经训练的游戏中，SIMA 的性能也与使用游戏数据集专门训练的代理一样好。 换句话说，SIMA具有在新环境中泛化的能力。
这是一个很有希望的初步结果，但在 SIMA 能够在已知和未知的游戏中实现人类表现之前，还需要进行更多的研究。
研究人员表示，SIMA 最终将学会如何玩任何视频游戏，即使是那些没有线性结局路径和开放世界的游戏。 虽然它并不是要取代现有的游戏 AI，但您可以将其视为与您的团队合作良好的另一个玩家。
“SIMA 没有接受过赢得比赛的训练，”谷歌研究员兼 SIMA 联合负责人蒂姆在新闻发布会上表示。 “它经过训练可以运行它并按照它的指示去做。”
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