🐐🎮 Козий симулятор 3 нереальная площадка для искусственного интеллекта
Используя данные из человеческой игры, Google создал искусственных интеллектовых агентов, которые могут учиться и адаптироваться к новым играм, аналогично технологии, используемой в последних чат-ботах.
“`html
ИИ от Google DeepMind доминирует в ‘Goat Simulator 3’
Когда-либо играли в видеоигру, где вы ведете домашних парнокопытных (это модное слово для коз) в абсурдно невозможные приключения, иногда с использованием реактивных ранцев? Вот о чем именно Goat Simulator 3. 🐐✈️ Но держитесь крепко за клавиатуры, потому что эта кажущаяся странной игра недавно стала неожиданной площадкой для революционного развития искусственного интеллекта.
Google DeepMind, мощный ИИ-проект, стоящий за такими проектами, как AlphaGo, представил своё последнее творение: ИИ-программу под названием SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent). SIMA обладает удивительной способностью учиться завершать задачи не только в Goat Simulator 3, но и в различных других играх. То, что по-настоящему впечатляет, это то, что SIMA способен адаптировать то, что он изучил, играя в одну игру, чтобы преуспеть в другой игре, с которой никогда ранее не сталкивался. Это как игрок, который становится мастером разных игр, разблокируя общие концепции и применяя навыки, полученные из предыдущих опытов. 🚀👾
SIMA основан на последних достижениях в области ИИ, используя большие языковые модели, которые породили удивительно способных чат-ботов, таких как ChatGPT от OpenAI. Но вместо простого общения или создания изображений SIMA может управлять компьютерами и выполнять сложные команды. Именно в этом направлении работают как независимые энтузиасты ИИ, так и крупные технологические компании, такие как Google DeepMind, которые активно инвестируют в освоение истинного потенциала ИИ. 🤖💥
Сила общих концепций
Одним из наиболее захватывающих аспектов способностей SIMA является его талант использования общих концепций в разных играх. Основываясь на этих общих элементах, эта программа ИИ изучает ключевые навыки и становится лучше в выполнении задач. Фредерик Бесс, исследователь-инженер в Google DeepMind, описывает SIMA как “больше, чем сумма его частей”, подчеркивая его способность извлекать ценные знания из одной игры и успешно применять их в другой. Это как игрок, который становится супергероем, способным использовать накопленные навыки из различных игр, чтобы преодолеть любые проблемы, с которыми сталкивается. 🎮👑
- 😄 Легион Go Игровая консоль для игрока в движении
- Agility SDK 1.613.0 от Microsoft представляет Work Graphs революцио...
- GameSir X2s Игровой контроллер нового поколения с совместимостью US...
Обучение игре: от Atari до Goat Simulator 3
У Google DeepMind богатая история обучения ИИ с помощью игр. Еще в 2013 году, до приобретения Google, DeepMind продемонстрировала мощь обучения с подкреплением, обучив алгоритм играть в классические видеоигры Atari. Эта революционная техника включала предоставление алгоритму положительной и отрицательной обратной связи для улучшения его производительности со временем. Результат? Компьютеры, которые могли блеснуть в играх типа Pong и Breakout, предвосхищая ещё более удивительные достижения. 🎮💪
В 2016 году программа AlphaGo от DeepMind поразила мир, победив чемпиона мира по Го. Го, древняя настольная игра, требующая сложных и интуитивных навыков, считалась вызовом, выходящим за пределы возможностей ИИ. Но AlphaGo опроверг всех, продемонстрировав огромный потенциал ИИ в областях, требующих глубокого стратегического мышления и интуиции. 🧠♟️
Теперь, с SIMA в качестве своего последнего триумфа, DeepMind перенесло игровой ИИ на новый уровень. Сотрудничая с различными игровыми студиями, команда DeepMind собрала данные от людей, играющих в десять различных игр с 3D-окружением, включая популярные тайтлы, такие как No Man’s Sky, Teardown, Hydroneer и Satisfactory. Эти данные, в комбинации с мощью языковых моделей, дали SIMA возможность понимать и реагировать на команды игрока в играх. Через обширную человеческую оценку и настройку SIMA теперь может выполнять более 600 действий, от исследования до боя и использования инструментов. Это как дать ИИ-игроку арсенал игровых навыков, чтобы доминировать в любом виртуальном мире, с которым он столкнется. 🔥🎮
Будущее SIMA: от игр к прикладным областям в реальном мире
Хотя текущий фокус SIMA остается в игровых окружениях, потенциал для более широкого применения ощутим. Представьте себе, что такие агенты ИИ, как SIMA, работают наравне с вами в играх, объединяясь с вами и вашими друзьями. Возможности безграничны. Однако перед тем как агенты ИИ смогут плавно перейти к прикладным областям в реальном мире, надежность играет решающую роль. Команда DeepMind признает это и активно работает над тем, чтобы сделать SIMA и подобные агенты более устойчивыми и надежными. В конце концов, если агенты ИИ могут безупречно выполнять сложные задачи в контролируемом мире видеоигр, нет ограничений на то, что они могут достичь в нашей повседневной жизни. 💼🌍
Так что, когда вы снова отправляетесь в смешное приключение, полное коз, в Goat Simulator 3, помните, что вы не просто развлекаетесь; вы также становитесь свидетелями невероятного прогресса искусственного интеллекта. Это как играть с передовым инструментом, демонстрирующим все более расширяющиеся возможности ИИ, предоставляя нам предвкушение будущего, где невообразимые свершения становятся обыденностью. 🐐🎮🚀
“““html
🤔 Ответы на вопросы читателей:
- Q: Как SIMA ведет себя в играх, которые она ранее не играла?
- A: SIMA использует общие концепции между играми, что позволяет ей передавать усвоенные навыки и стратегии из одной игры в другую. Это похоже на геймера, который становится экспертом в различных играх, распознавая паттерны и применяя ранее накопленные знания.
- Q: Можно ли использовать SIMA вне области видеоигр?
- A: Хотя SIMA в настоящее время сосредоточена на игровых средах, ее потенциал для применения в реальном мире огромен. Google DeepMind и другие исследователи в области искусственного интеллекта активно работают над тем, чтобы сделать интеллектуальных агентов, подобных SIMA, более надежными и способными выполнять сложные задачи в различных областях, от офисной работы до практических повседневных действий.
- Q: Есть ли какие-либо этические соображения относительно интеллектуальных агентов, подобных SIMA, в играх?
- A: Google DeepMind, следуя своим этическим принципам, сознательно избегает использования игр, в которых присутствуют насильственные действия, при обучении и развитии интеллектуальных агентов, подобных SIMA. Цель состоит в обеспечении ответственного и этичного использования технологии искусственного интеллекта.
🌌 Ссылки:
- “Luminary Clouds Simulator Taps GPU для ускорения проектирования продуктов” – Статья на TechCrunch.
- “Meta стремится к искусственному общему интеллекту, говорит Закерберг. Почему это важно” – Статья на ENBLE.
- “Лучшие сделки на Google Pixel: сэкономьте на Pixel 8, Buds и Watch” – Статья на Digital Trends.
- “The New York Times хочет, чтобы OpenAI и Microsoft платили за обучающие данные” – Статья на TechCrunch.
- “Быстрый доступ к недавно просмотренным файлам и папкам в macOS” – Статья на ENBLE.
Не храните эту захватывающую новость в себе! Поделитесь этой статьей с друзьями и единомышленниками-геймерами. 📲💻 И дайте нам знать в комментариях ниже: какие другие сюрреалистические применения искусственного интеллекта вы представляете в ближайшем будущем? Давайте начнем оживленное обсуждение! 🗣️🤖✨
“`
