Google DeepMind、仮想世界向けの人間のようなAIエージェント「SIMA 2」を発表

Google DeepMindは、人工汎用知能(AGI)に向けた最新の野心的なステップとして、SIMA 2 (スケーラブル、指示可能、マルチワールドエージェント)を発表しました。強力なGemini AIモデルを活用し、SIMA 2は多様な仮想3D世界、特にNo Man’s SkyやValheimのようなビデオゲームにおいて、人間のプレイヤーのように学び、適応し、推論するように設計されています。この研究は、特定のタスクに対して狭く訓練されていた以前のAIシステムからの大きな進展を示しています。

自然言語の指示と複雑な3D世界の理解を統合することで、SIMA 2は未知のゲーム環境でオープンエンドのコマンドを解釈し実行でき、人間のプレイヤーの適応的な問題解決スキルを密接に再現します。

リアルタイムでの学習と適応

SIMA 2のコアイノベーションは、ある環境で習得した知識を一般化し、まったく新しい環境に適用する能力にあります。これは、人間の知能の重要な特徴である継続的学習として知られています。この能力により、エージェントは事前に決められたスクリプトを超えて、自然言語の指示に基づいて新しいシナリオに取り組むことができます。

エージェントが Goat Simulator 3 を含む多様なタイトルで成功を収めていることは、その高度な視覚的および空間的理解を示しています。ゲームのコアロジックを置き換えるのではなく、ゲーム内の別のプレイヤーとして機能することにより、SIMA 2は実世界の応用に迅速に変換できるスキルのための強力なテストベッドとして機能します。DeepMindのビジョンは、SIMA 2の仮想的な動きと意思決定を導く同じ基本原則が、次世代の知的で汎用的なロボティクスおよび自律ナビゲーションシステムにとって不可欠であるということです。

具現化された推論への道

DeepMindはSIMA 2を重要な進展と位置付けていますが、研究では非常に長い複数のステップのタスクに対する苦労や、非常に複雑な3D環境におけるメモリ管理に関する課題など、現在の制限も特定しました。これらの発見は、物理的(またはシミュレートされた)空間内で考え、行動する人間のような能力である具現化された推論の将来の開発のための明確なロードマップを提供します。

これらの障害にもかかわらず、SIMA 2は効果的に推論し、計画し、協力できるシステムを作成するための強力な前進を表しています。その仮想世界での応用は、物理的世界を航行し、相互作用するために必要な高度なエージェントを訓練するための低リスク、高データ環境を提供し、最終的にAGIに向けた旅を加速します。