O Google DeepMind revelou o SIMA, um agente de IA em treinamento para aprender habilidades de jogos de forma a jogar mais como um humano em vez de uma IA superpoderosa que age por conta própria. SIMA, que significa Agente Multimundo Instruível e Escalável, está atualmente em fase de pesquisa.
Eventualmente, o SIMA aprenderá a jogar qualquer videogame, até mesmo jogos sem um caminho linear para terminar o jogo e jogos de mundo aberto. Embora não seja destinado a substituir a IA de jogos existente, pense nele mais como outro jogador que se integra bem à sua equipe. Ele combina instrução de linguagem natural com compreensão de mundos 3D e reconhecimento de imagens.
“O SIMA não é treinado para ganhar um jogo; ele é treinado para executá-lo e fazer o que lhe é dito”, disse o pesquisador do Google DeepMind e co-líder do SIMA, Tim Harley, durante um briefing com repórteres.
O Google trabalhou com oito desenvolvedores de jogos, incluindo Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain e outros, para treinar e testar o SIMA. Pesquisadores integraram o SIMA em jogos como No Man’s Sky, Teardown, Valheim e Goat Simulator 3 para ensinar o agente de IA o básico de jogar esses jogos. Em uma postagem de blog, o Google disse que o SIMA não precisa de uma API personalizada para jogar os jogos ou acessar códigos-fonte.
Harley disse que a equipe escolheu jogos mais focados em jogabilidade aberta do que narrativa para ajudar o SIMA a aprender habilidades gerais de jogos. Se você jogou ou assistiu a uma jogatina de Goat Simulator, sabe que fazer coisas aleatórias e espontâneas é o ponto do jogo, e Harley disse que era esse tipo de espontaneidade que esperavam que o SIMA aprendesse.
Para isso, a equipe primeiro construiu um novo ambiente no motor Unity onde os agentes precisavam criar esculturas para testar seu entendimento de manipulação de objetos. Em seguida, o Google gravou pares de jogadores humanos — um controlando o jogo e o outro dando instruções sobre o que fazer a seguir — para capturar instruções de linguagem. Depois, os jogadores jogavam independentemente para mostrar o que levou às suas ações no jogo. Tudo isso foi alimentado aos agentes do SIMA para aprender a prever o que aconteceria a seguir na tela.
Atualmente, o SIMA possui cerca de 600 habilidades básicas, como virar à esquerda, subir uma escada e abrir o menu para usar um mapa. Eventualmente, Harley disse, o SIMA poderia ser instruído a realizar funções mais complexas dentro de um jogo. Tarefas como “encontrar recursos e construir um acampamento” ainda são difíceis porque os agentes de IA não podem realizar ações para humanos.
O SIMA não é destinado a ser um NPC alimentado por IA como os da Nvidia e Convai, mas outro jogador em um jogo que impacta o resultado. Frederic Besse, co-líder do projeto SIMA, disse que é muito cedo para dizer que tipo de usos agentes de IA como ele poderiam trazer para os jogos fora do âmbito da pesquisa.
Como NPCs de IA, no entanto, o SIMA eventualmente pode aprender a falar, mas está longe disso. O SIMA ainda está aprendendo a jogar jogos e adaptar-se a aqueles que não jogou antes. O Google disse que, com modelos de IA mais avançados, o SIMA eventualmente poderá realizar tarefas mais complexas e ser o membro perfeito de IA para levar você à vitória.
