图 20由 SIMA 驱动的游戏,来源:GoogleDeepmind 官网
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《Teardown》《Valheim》等9个截然不同的3D游戏中接受训练,并成功在4个从 未见过的游戏中执行任务,展现出了“零样本”(Zero-shot)迁移能力。这意味着Al 已经学会了通用的导航、交互和物理规则(如“在任何游戏中,梯子通常是用来爬的”), 自我改进机制(Self-Improvement):SIMA2引l入了自我改进循环。它能够利 用 Gemini模型生成新的任务目标,并在模拟环境中尝试完成这些任务,然后根据结果 过去,玩家通过按键控制角色的每一个动作(跑、跳、开枪)。未来,玩家将通过自然 语言指挥角色(例如:“去那座山上建立一个营地,并收集足够的木材”),AI智能体将自 主规划路径、管理资源并执行一系列复杂操作来达成目标。 这种交互方式的转变,将使得游戏不仅仅是娱乐的载体,更可能成为通用人工智能(AGI) 第65页,共104页
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