Google DeepMind, kendi işini yapan aşırı güçlü bir yapay zeka yerine, daha çok insan gibi oyun oynamasını sağlayan bir şekilde oyun becerilerini öğrenmek için eğitilen yapay zeka SIMA’yı tanıttı. Ölçeklenebilen, Eğitilebilen, Çoklu Dünya Aracı anlamına gelen SIMA ne yazık ki şimdilik sadece araştırma aşamasında. Ancak tamamlandığı zaman SIMA, herhangi bir video oyununun, hatta oyunu sonlandıracak doğrusal bir yolu olmayan oyunların ve açık dünya oyunlarının nasıl oynanacağını öğrenecek. Bu aracın mevcut oyun yapay zekalarının yerini alması amaçlanmasa da, oyuncu gruplarıyla iyi uyum sağlayan başka bir oyuncu olarak düşünebilirsiniz. Bu sistem, doğal dil öğretimini 3 boyutlu dünyaları anlama ve görüntü tanımayla birleştiriyor.
Google DeepMind araştırmacısı ve SIMA eşbaşkanı Tim Harley, basına yaptığı bir açıklama sırasında “SIMA oyunu kazanmak için eğitilmedi, oyunları çalıştırmak ve kendisine söyleneni yapmak için eğitildi” dedi.
Google, SIMA’yı eğitmek ve test etmek için aralarında Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain ve diğerlerinin de bulunduğu sekiz oyun geliştiricisiyle çalıştı. Araştırmacılar, AI aracına oyun oynamanın temellerini öğretmek için SIMA’yı No Man’s Sky, Teardown, Valheim ve Goat Simulator 3 gibi oyunlara ekledi. Google tarafından yayınlanan bir blog yazısında, SIMA’nın oyunları oynamak veya kaynak kodlarına erişmek için özel bir API’ye ihtiyacı olmadığı belirtildi.
Harley, SIMA’nın genel oyun becerilerini öğrenmesine yardımcı olmak için ekibin anlatıdan ziyade açık oyuna odaklanan oyunları seçtiğini söyledi. Eğer Goat Simulator’u oynadıysanız veya izlediyseniz oyunun temel bir amacı olmadığını ve çoğunlukla rastgele, anlık şeyler yaparak eğlenmenin amaçlandığını biliyor olabilirsiniz ve Harley, SIMA’nın öğrenmesini umduklarının bu tür bir spontanlık olduğunu söylüyor.
Bu amaçla ekip, ilk olarak Unity motorunda, araçların nesne manipülasyonu konusundaki anlayışlarını test etmek için heykeller oluşturmaları gereken yeni bir ortam oluşturdu. Ardından Google, dil talimatlarını elde etmek için biri oyunu kontrol eden, diğeri daha sonra ne yapılacağına dair talimatlar veren insan oyuncu çiftlerini kaydetti. Daha sonra oyuncular, oyundaki eylemlerine neyin yol açtığını göstermek için bağımsız olarak oynadılar. Tüm bunlar, ekranda bundan sonra ne olacağını tahmin etmeyi öğrenmeleri için SIMA araçlarına iletildi.
Şu anda SIMA sola dönme, merdivene tırmanma ve haritayı kullanmak için menüyü açma gibi yaklaşık 600 temel beceriye sahip. Harley, sonunda SIMA’ya bir oyun içinde daha karmaşık işlevler yapması için talimat verilebileceğini söylüyor. AI araçları insanlar için eylemleri gerçekleştiremedikleri için “Kaynak bulma ve kamp kurma” gibi görevler hala oldukça zor gözüküyor.
SIMA, Nvidia ve Convai gibi yapay zeka destekli bir NPC değil, oyundaki sonucu etkileyen başka bir oyuncu olacak. SIMA proje eşyöneticisi Frederic Besse, yapay zeka araçlarının araştırma alanı dışında oyun oynamaya ne tür faydalar sağlayabileceğini söylemek için henüz çok erken olduğunu söyledi.
AI NPC’ler gibi SIMA da gelecekte konuşmayı öğrenebilir, ancak henüz bu yetenekten çok uzakta olduğunu belirtmek faydalı var. SIMA hala oyunların nasıl oynanacağını ve daha önce oynamadığı oyunlara nasıl uyum sağlayacağını öğreniyor. Google, daha gelişmiş yapay zeka modelleriyle SIMA’nın sonunda daha karmaşık görevleri yerine getirebileceğini ve sizi zafere taşıyacak mükemmel bir yapay zeka parti üyesi olabileceğini söylüyor.