"سيما".. نموذج ذكاء اصطناعي يصل إلى ألعاب الفيديو

وكيل ذكاء اصطناعي "سيما" يستكشف عالم ألعاب الفيديو

ما هو سيما؟

• طورته شركة جوجل.
• نموذج ذكاء اصطناعي متعدد المهام يمكنه التعلم والتوجيه.
• يعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي لأداء مهام غير مسبوقة في ألعاب الفيديو.

كيف يعمل سيما؟

• لا يحصل على أي بيانات خوارزمية أو قواعد داخل اللعبة.
• يتدرب على مقاطع فيديو لأشخاص يلعبون ألعابًا مختلفة.
• يتعلم ربط التمثيلات المرئية بالإجراءات والعمليات والتفاعلات من خلال مقاطع الفيديو والتعليقات.
• يكتسب مهارات مثل "التحرك للأمام" و "فتح الباب".

كيف يفهم سيما ألعاب الفيديو؟

• تم تدريب النموذج على العديد من الألعاب، مما أدى إلى أداء أفضل من النماذج المتخصصة في لعبة واحدة.
• تفوق سيما المدرب في مجموعة متنوعة من الألعاب على النماذج المتخصصة.
• أظهر القدرة على تعميم المهارات المكتسبة وتطبيقها في ألعاب غير معروفة.

ميزات سيما

• نقل المعرفة بين البيئات:
  • يمكنه استخدام المهارات المكتسبة في بيئة وتطبيقها في بيئة أخرى.
  • يسهل التكيف ويزيد الكفاءة.
• فهم تعليمات اللغة الطبيعية:
  • يفهم الأوامر المعقدة وتسلسلات التعليمات.
  • يتيح التفاعلات المتقدمة وإكمال المهام وفقًا لمدخلات اللغة.
• تنفيذ أكثر من 600 إجراء:
  • يمكنه الاستجابة لمجموعة متنوعة من التعليمات والمواقف.
  • تخزين كبير من الحركات للتفاعل الفعال في البيئات ثلاثية الأبعاد.

تحديات تطوير سيما

• بيئات الوقت الفعلي:
  • مصممة للبشر وليست مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
  • تحتوي على تفاصيل معقدة وديناميكية يصعب على الذكاء الاصطناعي فهمها.
• معلومات محدودة:
  • يمكن للنموذج الاعتماد فقط على الإشارات المرئية والنصية.
  • يجعل من الصعب تفسير البيئة والاستجابة بشكل مناسب.
• دقة التقدير:
  • عدم الوصول إلى حالة اللعبة يجعل من الصعب تقييم أداء الذكاء الاصطناعي بشكل دقيق.
  • يقيم الإجراءات بناءً على المعلومات المتوفرة، مما قد يؤدي إلى تحديات في تحديد النجاح.