Google DeepMind, yapay zeka modelleri üzerinde uzun süredir çalışıyor ve şimdi de bu modellerin doğal dil talimatlarına dayanarak 3D oyun dünyalarında görevleri yerine getirebildiğini gösteren bir araştırma sundu.
Ekip, Hello Games (No Man's Sky), Tuxedo Labs (Teardown) ve Coffee Stain (Valheim ve Goat Simulator 3) gibi stüdyo ve yayıncılarla işbirliği yaparak Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA) adlı yapay zekayı dokuz farklı oyun üzerinde eğitti. Bu sayede SIMA, çeşitli oyun dünyalarını ve görevleri anlayabilme yeteneğini kazandı.
SIMA'nın öğrenme süreci, insanların oyunları oynarken klavye ve fare girişlerini kaydederek başladı. Bu bilgiler, SIMA'nın belirli bir hedefe ulaşmak için çeşitli oyun ortamlarında görevleri yerine getirebilmesini sağlamak için kullanıldı.
DeepMind, SIMA'nın bir oyunun kaynak koduna veya API erişimine ihtiyaç duymadığını ve ticari sürümlerde çalışabildiğini belirtiyor. Ayrıca, kullanıcı tarafından ekran üzerinde gösterilenler ve talimatlar olmak üzere sadece iki girişe ihtiyaç duyduğunu söylüyor.
SIMA'nın değerlendirme sürecinde, yüzlerce temel beceri üzerinde performansı test edildi. Bu beceriler arasında gezinme, nesne etkileşimi ve menü tabanlı görevler bulunuyor. Ancak SIMA'nın daha karmaşık görevleri yerine getirmesi için doğal dil talimatlarına ihtiyaç duyduğu ortaya çıktı.
Araştırmacılar, SIMA'nın bir oyun üzerinde eğitildikten sonra diğer oyunlarda da başarılı olabilme yeteneğinin önemli olduğunu belirtiyorlar. Ancak şu aşamada SIMA'nın henüz insan seviyelerinde performans göstermesi için daha fazla araştırma ve geliştirme gerektiğini vurguluyorlar.