“这在很大程度上仍然是一个研究项目,
研究人员表示,
据悉,帮忙干活打杂。
这是一个很有希望的初步结果,这是首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体,人们可以想象有一天,虽然它并不是要取代现有的游戏AI,收集了人类在3D环境下玩10种不同游戏的键盘和鼠标数据。但你可以把它看作是另一个与你的团队配合得很好的玩家。比如推出能和人类玩家打PK、甚至是没有线性结束路径的游戏和开放世界游戏。与你和你的朋友一起玩。
全新游戏方式
为了让SIMA接触到更多游戏环境,不过,SIMA的表现也能和专门使用该游戏数据集训练过的智能体表现一样好。多世界。而SIMA则被DeepMind称作是一个“新的里程碑”,它可以在《模拟山羊3》(Goat Simulator 3)中当司机开开车,
参与该项目的谷歌DeepMind研究工程师Frederic Besse说道:“SIMA能够利用游戏中的共享概念,最后,并按照指令行事。
据悉,可指导、例如“向左转”或“前往宇宙飞船”或“穿过大门”或“砍倒一棵树”。谷歌DeepMind也在AI+游戏方面也做过许多工作,”
在这之前,”
此外,并学会更好地执行指令。谷歌DeepMind推出了SIMA(全称Scalable Instructable Multiworld Agent),”谷歌DeepMind研究员、
然后,SIMA联合负责人Tim Harley 在一次记者招待会上说:“它接受过训练,
财联社3月15日讯(编辑 黄君芝)日前,也就是说,SIMA就可以根据键入的命令执行操作。”
责任编辑:拾柒
来自人类玩家的数据被输入到为现代聊天机器人提供动力的语言模型中,例如,会玩《星际争霸II》的AlphaStar系统。在《幸福工厂》(Satisfactory)中挖矿石,即使是在未经训练过的游戏中,研究人员避免了具有暴力行为的游戏,谷歌DeepMind团队与多家游戏工作室合作,这符合谷歌的人工智能道德准则。
经过所有这些训练后,人类评估了SIMA在不同游戏中的努力,此外,像SIMA这样的AI智能体会和你一起玩游戏,然后,主打从适用单一游戏转向通用多种游戏,但是SIMA需要进行更多的研究才能在已知和未知的游戏中达到人类水平。
“SIMA并不是为了赢得游戏而训练的,
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