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A Google DeepMind conseguiu criar uma inteligência artificial capaz de jogar videogames com você, mas também de entender e responder às suas instruções verbais?
Aqui estão os avanços mais recentes da DeepMind no campo da IA de jogos, destacando seu projeto mais fascinante até agora: um modelo de IA capaz de aprender a jogar diferentes jogos em 3D como um humano.
Jogando vários jogos como um humano
Tradicionalmente, os modelos de IA especializados em jogos são limitados a um único jogo e sempre jogam para vencer. Mas a DeepMind escolheu uma abordagem diferente: treinar um modelo de IA para jogar múltiplos jogos em 3D, enquanto ensina-o a entender e agir com base em instruções verbais.
O SIMA (Agente Instruível e Extensível Multi-Mundo) da DeepMind é uma inteligência artificial desenvolvida pelos pesquisadores do Google DeepMind.
É um modelo de IA projetado para aprender a jogar vários jogos em 3D de maneira semelhante à de um humano, ao mesmo tempo em que é capaz de entender e agir com base em instruções verbais.
Ao contrário de alguns modelos de IA especializados em um único jogo, o SIMA é treinado em múltiplos jogos, permitindo que ele generalize suas habilidades e jogue jogos que ainda não conhece. O objetivo é criar um companheiro de jogo virtual mais natural e cooperativo, capaz de interagir com os jogadores de uma forma mais intuitiva.
O SIMA é treinado usando muitas horas de vídeos mostrando humanos jogando diferentes jogos, sem acesso ao código interno ou às regras específicas do jogo. Com base nesses dados, a IA aprende a associar ações, objetos e interações às representações visuais, permitindo compreender e reproduzir comportamentos semelhantes aos de jogadores humanos.
O objetivo a longo prazo da DeepMind é desenvolver IA mais gerais e flexíveis, capazes de se adaptar a uma variedade de tarefas e situações no mundo real. O SIMA representa um avanço significativo nessa direção, abrindo novas perspectivas para o uso de IA em jogos e outras áreas de aplicação.
Aprendendo sem acesso ao código do jogo
A IA da DeepMind, chamada SIMA (Agente Instruível e Extensível Multi-Mundo), foi treinada sem acesso ao código interno ou às regras dos jogos. Em vez disso, recebeu muitas horas de vídeos mostrando humanos jogando diferentes jogos, permitindo que ela associasse ações, objetos e interações às representações visuais.
A universalidade das habilidades
Uma grande questão era se uma IA treinada em um conjunto de jogos poderia jogar outros jogos que ela ainda não tinha visto antes. Os resultados mostraram que sim, com algumas limitações. Agentes de IA treinados em múltiplos jogos tiveram um desempenho melhor em jogos que ainda não haviam encontrado, embora alguns jogos tenham mecânicas únicas que podem representar desafios.
Desafios do treinamento
Embora os jogos tenham sua própria terminologia, há apenas um número limitado de "verbos" que sejam realmente relevantes para a IA. Isso significa que a IA precisa aprender, a partir dos dados de treinamento, a identificar e interpretar essas ações de forma geral.
Comparação com outras abordagens
A DeepMind usa uma abordagem de aprendizagem por imitação baseada no comportamento humano, que difere da abordagem baseada em simuladores usada em outros casos. Esse método permite que a IA aprenda a realizar uma grande variedade de tarefas descritas em texto aberto, sem estar limitada por um sistema de recompensas estrito.
O futuro da IA nos jogos
Os pesquisadores da DeepMind têm uma ambição que vai além de apenas criar agentes capazes de jogar. Eles desejam desenvolver companheiros de jogo mais naturais e cooperativos, que um dia possam acompanhar você em suas aventuras no mundo dos jogos.
Os progressos feitos pelo Google DeepMind no campo da IA de jogos abrem perspectivas empolgantes. Embora muitos desafios ainda existam, é inegável que estamos cada vez mais próximos de criar parceiros virtuais de jogos que possam rivalizar com a complexidade e flexibilidade da mente humana.