谷歌发布通用AI智能体，3D游戏玩法料将变天

谷歌发布通用AI智能体，3D游戏玩法料将变天谷歌DeepMind推出SIMI（ScalableInstructableMultiworldAgent，顾名思义可扩展、可指导、多世界），打造出首个能在广泛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，号称可以成为玩家拍档、帮忙干活打杂。比如：在《模拟山羊3》（GoatSimulator3）中当司机开开车，在《幸福工厂》（Satisfactory）中挖矿石，在《瓦尔海姆》（Valheim）中寻找水源，在《无人深空》中（NoMan’sSky）驾驶宇宙飞船射击小行星收集资源。标签:#Google#SIMI频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot

谷歌DeepMind推出SIMI（ScalableInstructableMultiworldAgent，顾名思义可扩展、可指导

谷歌DeepMind推出SIMI（ScalableInstructableMultiworldAgent，顾名思义可扩展、可指导、多世界），打造出首个能在广泛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，号称可以成为玩家拍档、帮忙干活打杂。比如：在《模拟山羊3》（GoatSimulator3）中当司机开开车，在《幸福工厂》（Satisfactory）中挖矿石，在《瓦尔海姆》（Valheim）中寻找水源，在《无人深空》中（NoMan’sSky）驾驶宇宙飞船射击小行星收集资源。

Google DeepMind 发布适用于 3D 虚拟环境的通用 AI 智能体 SIMA

GoogleDeepMind发布适用于3D虚拟环境的通用AI智能体SIMADeepMind曾发布过可以在“星际争霸II”中达到人类“宗师”级别的AlphaStar人工智能，现在他们进一步从单个游戏转向通用的、可遵循指令的游戏人工智能智能体。在一份新技术报告中，GoogleDeepMind介绍了SIMA，它是一种用于3D虚拟环境的通用AI智能体。通过与游戏开发商合作，SIMA对包括无人深空和模拟山羊等在内的各种视频游戏进行了训练。这项研究标志着智能体首次证明它可以理解广泛的游戏世界，并像人类一样遵循自然语言指令执行其中的任务。DeepMind希望通过这项研究，将通用智能体的能力从虚拟世界扩张到现实世界。——

谷歌通用AI智能体发布 3D游戏玩法要变天了

谷歌通用AI智能体发布3D游戏玩法要变天了比如，在《模拟山羊3》（GoatSimulator3）中当司机开开车：在《幸福工厂》（Satisfactory）中挖矿石：在《瓦尔海姆》（Valheim）中寻找水源：在《无人深空》中（NoMan’sSky）驾驶宇宙飞船射击小行星收集资源：……SIMA全称ScalableInstructableMultiworldAgent，顾名思义可扩展、可指导、多世界。之前，GoogleDeepMind在AI+游戏方面也做过许多工作，比如推出能和人类玩家打PK、会玩《星际争霸II》的AlphaStar系统。而SIMA被DeepMind称作是一个“新的里程碑”，主打从适用单一游戏转向通用多种游戏，且可遵循语言指令。SIMA一公开，网友们也是讨论热烈。让它们替我完成无聊繁琐的任务，这样我就可以直接做有趣的部分，而不必花几个小时培育chocobos获取随机召唤。嗯…《最终幻想》（FinalFantasy）玩家无疑了。专业《模拟山羊》玩家在此刻也懵了：最近这一连串的AI进展也是整的网友们措不及防，直呼“慢一点”：10秒内完成的简单任务接下来再来看一波SIMA的表现。为了让SIMA接触到更多游戏环境，开发团队表示目前已与八家游戏工作室合作，在九款不同的视频游戏上训练和测试了SIMA。当前的SIMA已在600个基本技能上进行了评估。基本操作、交互、使用菜单都会：简单的任务，10秒内可完成。各种场景都能适应：除此外，GoogleDeepMind还发布了一份技术报告，一起来看看里面都有啥。未见过的游戏也会玩SIMA的整体架构是将预训练视觉模型与自监督学习的Transformer相结合。从用户那里接收语言指令，并从环境中获取图像观察结果，然后将它们映射为键盘和鼠标动作。具体架构如下图：开发人员收集了一个既包括精选研究环境又包括商业视频游戏的大型多样化游戏数据集。此外，他们还用Unity创建的一个新环境，名为“theConstructionLab”。在这个环境中，智能体需要使用积木构建雕塑，这考验了它们对物体的操纵能力和对物理世界的理解。数据收集包含多种方法，比如让不同成对的人类玩家的互动，其中一名玩家观察并指导另一名玩家，以此来捕获语言指令；让玩家自由玩游戏，观察他们的操作，并记录下可能导致其游戏行为的指令。通过在不同的游戏世界中学习，SIMA能够将语言与游戏行为相结合。不需要访问游戏源代码，也不需要定制API，仅需要两个输入：屏幕上的图像和用户提供的简单的自然语言指令。然后SIMA就会使用键盘和鼠标输出来控制游戏角色以执行这些指令，这一操作与人类类似，也就意味着SIMA有潜力与任何虚拟环境互动。在评估测试中，研究人员表示SIMA在九个3D游戏集上接受训练，表现显著优于仅在单个游戏上专门训练的智能体。而且SIMA在未训练过的游戏中的表现和专门使用该游戏数据集训练过的智能体表现一样好。也就是说，SIMA在全新环境中具备泛化能力。此外测试结果还显示，SIMA的性能依赖于语言。在一个控制测试中，智能体没有接受任何语言训练或指令，它就会出现无目的的操作，不遵循指令。而且，和人类玩家相比较，SIMA水平还是差一点。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1423711.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1423711.htm

谷歌宣布推出帮助开源项目维护的 AI 智能体平台 Project Oscar

谷歌宣布推出帮助开源项目维护的AI智能体平台ProjectOscar在印度班加罗尔谷歌I/OConnect开发者活动期间，Go语言开发团队宣布推出ProjectOscar，这是一个用于构建AI智能体开源平台，可以帮助软件产品团队监控问题或错误。通过ProjectOscar，开发者可以创建在整个软件开发生命周期中发挥作用的AI智能体。这些智能体可以是开发者智能体、规划智能机、运行时智能体或支持智能体。智能体可以通过自然语言进行交互，因此用户可以向它们发出指令，而无需重写任何代码。Go开发团队现在使用通过ProjectOscar开发的AI智能体来接收问题报告并“通过审查这些数据或调用开发工具来丰富问题报告，以显示最重要的信息。”即使人类维护者不在线，智能体也会与报告问题的人进行互动以澄清任何问题。——，

谷歌 DeepMind CEO 很乐观：通用人工智能时代即将来临

谷歌DeepMindCEO很乐观：通用人工智能时代即将来临谷歌旗下人工智能子公司DeepMindCEO戴米斯・哈萨比斯(DemisHassabis)周二表示，通用人工智能(AGI)或许在几年内就可以实现。AGI指的是一种计算机具有人类水平认知能力的系统。对于AGI实现的时间，哈萨比斯周二在接受采访时称，AI研究的速度可能会在目前已经很快的基础上进一步提速。“过去几年的进展相当令人难以置信，”哈萨比斯说，“我没看到有任何理由会放慢这一进程。我认为它甚至可能会加速。所以我认为我们可能只需要几年，也许在十年内。”他还补充说，研究人员尚未就AGI的合适定义达成一致。“我认为，未来几年我们将拥有非常强大、非常通用的系统。”哈萨比斯称。他上月刚刚被谷歌任命为DeepMindCEO，领导谷歌新合并的两大AI研究部门。谷歌称，此举将加快其AI进展。目前，AGI的发展是AI研究社区的一个热点问题。虽然一些观察人士将其描述为科幻概念，但哈萨比斯和OpenAICEO萨姆・奥特曼(SamAltman)等其他高管已经公开表示了开发这项技术的雄心，同时保护人类免受其后果的影响。哈萨比斯同时强调了负责任开发AGI的重要性。他表示，AI技术的发展将需要研究人员、学术界和政府之间密切协调。同时他还说，他认为谷歌是一个负责任的参与者。“我提倡使用科学的方法，以谨慎的方式开发这些类型的AGI技术。你需要尝试做非常谨慎的可控实验，以了解底层系统的功能。”他表示。来源：IT之家https://www.ithome.com/0/690/319.htm频道：@TestFlightCN