Google'ın DeepMind laboratuvarı, oyuncularla birlikte oyun oynayabilen ve insan oyunculara benzer şekilde hareket edebilen yeni yapay zeka oyun arkadaşı SIMA'yı tanıtırken bu gelişme, çevrimiçi oyun topluluğunun geleceğine ilişkin endişeleri de beraberinde getirdi.
Scalable, Instructable, Multiworld Agent'a (Ölçeklendirilebilen, Talimat Alabilen, Çoklu Dünya Aracı) karşılık gelen SIMA, oyuncularla birlikte oyun oynayıp onların talimatlarını takip ederek video oyunlarındaki görevleri yerine getirmek üzere tasarlandı.
Video oyunlarında yaygın görülen oyuncu olmayan karakterlerden (non-playable characters/NPC) farklı olan SIMA bunun yerine, insan oyuncunun kendisine yapma talimatı verdiği her şeyi gerçekleştirmeyi sağlamak adına başka bir oyuncu gibi hareket ediyor.
DeepMind, halihazırda araştırma aşamasındaki yapay zeka aracının nihayetinde sanal açık dünyalarda geçenler de dahil herhangi bir video oyununu oynamayı öğreneceğini belirtti
Şirket şöyle ekledi:
SIMA bir oyunu kazanmak için eğitilmedi; oyunu ilerletmek ve kendisine söyleneni yapmak üzere eğitildi.
Yapay zeka aracı, oyunun sonucunu etkileyebilecek başka bir insan oyuncu gibi çalışacak.
DeepMind, "SIMA'nın yalnızca üç boyutlu ortamın sağladığı görüntülere ve kullanıcının verdiği doğal dil talimatlarına ihtiyacı var" diye açıkladı.
Böyle bir yapay zeka oyuncusu, hikaye modu olan çok oyunculu oyunlarda destek sunan bir arkadaş olabilecekken, SIMA oyunculara haksız bir avantaj da sağlayabilir.
Örneğin XP kazanmak için tekrar eden monoton görevler içeren oyunlarda yapay zekaya bu tür işleri yapması talimatı verilebilir ve insan oyuncu serbest kalarak daha iyi strateji geliştirebilir.
Oyuncular sosyal medyada, gelecekte çevrimiçi oyun oynarken tespit edilemeyen yapay zeka araçlarının kendilerini geride bırakabileceğine dair endişelerini paylaştı.
Reddit'te bir kullanıcı "Bu tür bir araç gerçek yapay genel zeka seviyesine ulaştığında insanlar artık ona karşı rekabet edemeyecek" diye yazdı.
Kullanıcı şöyle dedi:
Tespit edilmeden oyunu kazanmak için herkes bir araç kullanabilecek çünkü bu nihayetinde herhangi bir yeni oyunu, herhangi bir insanın yapabileceğinden daha çabuk öğrenip bunda ustalaşabilecek ve daha sonra yeteneğimizin çok ötesine geçmeye devam edecek.
Google, SIMA'yı eğitip test ederken Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs ve Coffee Stain gibi çeşitli oyun geliştiricileriyle çalıştı ve yapay zeka aracını No Man's Sky, Goat Simulator 3 ve Valheim gibi oyunlara yerleştirerek bu oyunları oynamanın temel kurallarını öğretti.
DeepMind, video oyunları oynama eğitiminin ardından yapay zekanın halihazırda sola dönme, merdiven çıkma ve menüyü açıp haritayı kullanma gibi yaklaşık 600 temel beceriye sahip olduğunu belirtti.
Introducing SIMA: the first generalist AI agent to follow natural-language instructions in a broad range of 3D virtual environments and video games. 🕹️
It can complete tasks similar to a human, and outperforms an agent trained in just one setting. 🧵 https://t.co/qz3IxzUpto pic.twitter.com/02Q6AkW4uq
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) March 13, 2024
SIMA'yla tanışın: Geniş bir yelpazedeki üç boyutlu sanal ortamlarda ve video oyunlarında doğal dil talimatlarını takip eden ilk genel amaçlı yapay zeka aracı.
Bir insana benzer şekilde görevleri tamamlayabilir ve sadece tek bir ortamda eğitilmiş bir araçtan daha iyi performans gösterir
Şirket, "Tek bir video oyunu oynamayı öğrenmek bile bir yapay zeka sistemi için teknik bir başarı fakat çeşitli oyun ortamlarında talimatları takip etmeyi öğrenmek, her ortam için daha yararlı yapay zeka araçlarının kilidini açabilir" ifadelerini kullandı.
Yapay zeka laboratuvarı, daha fazla eğitimle SIMA'ya oyunlarda daha karmaşık işlevleri yerine getirme talimatı verilebileceğini belirtti.
Araştırmacılar SIMA gibi gelişmiş yapay zeka modellerinin yeteneklerinin, gerçek dünyada faydalı eylemler için kullanılmasını umuyor.
Şirket "SIMA ve diğer araçlara yönelik araştırmaların, yapay zeka sistemlerinin nasıl daha yararlı hale gelebileceğini daha iyi anlamak adına video oyunlarını deney alanı olarak kullanabileceğini umuyoruz" diye belirtti.
Independent Türkçe
British Columbia Üniversitesi'nde misafir öğretim üyesi olarak görev yapan Dr. Philippe Claeys, keşfi gerçekleştiren araştırmacılardan biriydi (British Columbia Üniversitesi)
Krater çarpmasının kalıntıları, ince bir kil tabakasında bulundu (Dr. Philippe Claeys)
