谷歌SIMA:一种适用于 3D 虚拟环境的通用 AI 智能体

简介: 【2月更文挑战第24天】谷歌SIMA:一种适用于 3D 虚拟环境的通用 AI 智能体

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在人工智能的广阔天地中,DeepMind的SIMA项目如同一颗新星,其光芒预示着AI领域的一次重大突破。SIMA,即Scalable, Instructable, Multiworld Agent,是一个旨在训练智能体在多样化的3D虚拟环境中理解和执行复杂指令的项目。这一项目的核心理念是通过语言与感知、行动的结合,赋予智能体在模拟世界中完成人类所能完成的任何任务的能力。

SIMA项目的独特之处在于其对智能体的设计与训练。智能体不仅需要处理视觉上复杂的环境,还要通过类人的界面与环境进行实时互动。这意味着智能体接收的输入是图像和语言指令,而输出则是模拟键盘和鼠标动作。这种设计虽然挑战重重,但它为智能体提供了在丰富环境中学习语言的机会,并能够轻松适应新环境。

SIMA项目的研究人员采取了一系列创新的设计决策,以提高智能体的普适性和挑战性。项目涵盖了众多视觉上丰富、开放式的视频游戏,这些游戏中的每个场景都可能包含数百个物体和无数种交互方式。智能体通过与环境的交互,使用与人类相同的键盘和鼠标控制,而非依赖于特定的行动空间或高级API。这种设计使得智能体能够更好地理解和执行语言指令,而不是仅仅在游戏中追求胜率或生成合理的行为。

SIMA项目的成功不仅体现在智能体能够在多个环境中执行任务,更在于其展现出的跨环境的正向迁移能力。即便在未经专门训练的环境中,智能体也能够根据语言指令执行任务,显示出其强大的通用性和适应性。这一点在与多个基线和消融版本的比较中得到了证实,SIMA智能体在整体性能上优于环境特化智能体。

然而,SIMA项目仍处于发展阶段,智能体的性能虽有所提升,但仍有巨大的进步空间。项目的未来工作将聚焦于扩展更多环境和数据集、提升智能体的鲁棒性和可控性、利用更高质量的预训练模型,以及开发更全面和严格的评估方法。这些努力将使SIMA项目成为在复杂环境中进行语言和预训练模型研究的理想平台,有助于解决人工智能领域的基本原理挑战。

SIMA项目不仅为人工智能的发展提供了新的视角,也为未来的学习体验和部署环境提供了新的可能性。通过将大型语言模型的抽象能力具体化到具身环境中,SIMA项目有望推动AI技术的进步,使其更加贴近人类的直觉和行为模式。尽管挑战依然存在,但SIMA项目的成功将为人工智能的未来发展开辟新的道路,其贡献值得期待。

论文地址:https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/Scaling%20Instructable%20Agents%20Across%20Many%20Simulated%20Worlds.pdf

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