DeepMind推出可指導的多世界代理SIMA：讓AI透過自然語言指令操作遊戲

DeepMind宣布推出名為Scalable Instructable Multiworld Agent（SIMA，可擴展、可指導的多世界代理）的人工智慧服務，旨在讓人工智慧系統能夠透過自然語言指令來操作遊戲內容，代替玩家進行互動。

SIMA服務與多家遊戲業者合作，通過訓練在多款遊戲中深入理解遊戲內容，並像人類一樣操作互動。

訓練過程著重於讓人工智慧真正理解遊戲玩法，學會遊戲中的設定規則，以避免作弊等方式取得高分。

SIMA服務的訓練方式包括真實人類玩家教導遊戲玩法，以及記錄玩家自由遊玩的內容，讓SIMA服務能夠從中學習正確的操作流程。

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它透過圖像處理和語言映射模型判斷螢幕顯示畫面，並做出相應的操作行為，從而完成遊戲任務。

目前，SIMA服務已經能夠在多款3D遊戲中完成各類操作任務，包括《無人深空》、《模擬山羊3》和《Teardown》等遊戲。

此外，它還可以透過Unity的Construction Lab實驗環境進行物體操作和建造雕塑品等任務。

DeepMind的研究人員針對SIMA服務進行了技能評估，結果顯示它能夠在短時間內完成簡單任務，並且能夠處理先前未遊玩過的遊戲，按照自然語言指示正確操作。

然而，研究人員也指出，要使SIMA服務達到與人類相同的遊戲表現，還需要進行更多的研究和訓練。