Các mô hình trí tuệ nhân tạo chơi game đã tồn tại hàng thập kỷ nhưng chúng thường chuyên về một trò chơi và tập trung vào chiến thắng. Các nhà nghiên cứu Google Deepmind có một mục tiêu khác: tạo ra một mô hình học cách chơi một số trò chơi 3D giống như con người, đồng thời cố gắng hết sức để hiểu và hành động theo hướng dẫn bằng lời nói của bạn. Họ đã giới thiệu mô hình SIMA, viết tắt của Scalable, Instructable, Multiworld Agent và hiện đang được nghiên cứu.
Theo thời gian, SIMA sẽ học cách chơi bất kỳ trò chơi điện tử nào, ngay cả những trò chơi không có đường dẫn tuyến tính đến cuối trò chơi hoặc trò chơi thế giới mở. Mặc dù thuật toán này không nhằm mục đích thay thế các thuật toán trò chơi hiện có AI, bạn có thể coi anh ấy như một đối tác và người bạn đồng hành. Nó kết hợp việc học ngôn ngữ tự nhiên với việc hiểu thế giới 3D và nhận dạng hình ảnh.
https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/1767918515585994818
Công ty đã làm việc với nhiều nhà phát triển trò chơi khác nhau, bao gồm Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain và những nơi khác để đào tạo và kiểm tra SIMA. Các nhà nghiên cứu đã kết nối SIMA với các trò chơi như No Man's Sky, Teardown, Valheim và Goat Simulator 3 để dạy cho đặc vụ AI những kiến thức cơ bản khi chơi chúng.
Nhóm đã chọn những trò chơi có kết thúc mở hơn là thiên về tường thuật để giúp SIMA học các kỹ năng chơi trò chơi tổng quát. Nếu bạn đã chơi hoặc xem các hướng dẫn của Goat Simulator, bạn sẽ biết rằng thực hiện những điều ngẫu nhiên, tự phát chính là nội dung của trò chơi và nhóm cho biết đó chính xác là kiểu tính tự phát mà họ hy vọng sẽ dạy cho SIMA.
Để làm được điều này, trước tiên nhóm đã tạo một môi trường mới trong Unity engine. Sau đó Google ghi âm các cặp người chơi, một người dẫn đầu trò chơi và người còn lại đưa ra hướng dẫn về những việc cần làm tiếp theo, để ghi lại hướng dẫn bằng giọng nói. Sau đó, người chơi tự chơi để cho thấy hành động của họ dẫn đến điều gì trong trò chơi. Tất cả những điều này được đưa đến SIMA để đặc vụ có thể học cách dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo trên màn hình. SIMA hiện có khoảng 600 kỹ năng cơ bản như rẽ trái hoặc leo cầu thang, nhưng cuối cùng nó sẽ học được những chức năng phức tạp hơn.
SIMA không phải là NPC có trí tuệ nhân tạo như trong NVIDIA và Convai, một người chơi khác trong trò chơi có ảnh hưởng đến kết quả. Đồng giám đốc dự án SIMA Frédéric Besse cho biết vẫn còn quá sớm để nói những ứng dụng mà các tác nhân AI như vậy có thể tìm thấy trong các trò chơi ngoài nghiên cứu. Nhưng Google cho biết với những mẫu máy cao cấp hơn AI SIMA cuối cùng sẽ có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn và trở thành đối tác lý tưởng.
Đọc thêm: