Além dos NPCs: DeepMind Treina IA para Compreender Humanos
A DeepMind, uma das líderes em inteligência artificial, está redefinindo a interação entre humanos e IAs no mundo dos videogames com o desenvolvimento do SIMA (Agente Multimundo Instrutível Escalável). Ao contrário dos NPCs tradicionais, que operam com base em scripts e comandos pré-definidos dentro dos jogos, o SIMA é treinado para interpretar e agir de acordo com instruções verbais humanas, sem acesso direto ao código ou regras internas dos jogos.
O SIMA foi exposto a inúmeras horas de vídeos de jogabilidade humana, acompanhados de anotações detalhadas. Essa abordagem permitiu que o modelo aprendesse a reconhecer e associar padrões visuais a ações e interações específicas dentro do jogo. Por exemplo, o movimento dos pixels que representa “mover para frente” ou a interação com um objeto que se assemelha a uma maçaneta para “abrir uma porta”. O treinamento incluiu uma variedade de jogos, como Valheim e Goat Simulator 3, com o consentimento de seus desenvolvedores.
Um dos objetivos principais da pesquisa era descobrir se um modelo treinado em um conjunto de jogos poderia generalizar suas habilidades para jogos desconhecidos. Os resultados foram promissores, com o SIMA apresentando um desempenho melhor em jogos novos, embora ainda haja limitações devido à especificidade de certos jogos que requerem dados de treinamento adicionais.
O SIMA também destaca a importância da linguagem no contexto dos jogos. Embora exista uma variedade de termos, muitas ações se resumem a um conjunto limitado de “verbos” que afetam o mundo do jogo. Isso sugere que um número relativamente pequeno de primitivas de ação pode ser suficiente para navegar em uma ampla gama de cenários de jogos.
O SIMA é projetado para ser um companheiro cooperativo, capaz de receber e executar instruções dos jogadores. Isso cria uma dinâmica de jogo mais colaborativa, onde os jogadores podem contar com IAs para auxiliar em tarefas e estratégias. Além disso, como o SIMA aprende observando os pixels da tela, ele é capaz de se adaptar e exibir comportamentos emergentes que não foram explicitamente programados.
Diferentemente dos métodos tradicionais de treinamento de IA, que dependem de aprendizado por reforço e sinais de recompensa, o SIMA aprende de uma maneira mais orgânica e intuitiva, semelhante ao aprendizado humano. Isso abre novas possibilidades para o desenvolvimento de IAs que podem operar em ambientes complexos e dinâmicos, como os encontrados nos videogames.
O projeto SIMA da DeepMind é um passo significativo em direção a uma interação mais natural e intuitiva entre humanos e IAs no entretenimento digital. Ao aprender a interpretar comandos verbais e agir de maneira cooperativa, o SIMA não apenas melhora a experiência de jogo, mas também serve como um modelo para futuras aplicações de IA em outras áreas que requerem compreensão e resposta a instruções humanas.
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Vitor Virtuoso Mendes
FenryrFrost
Sou um nerd violinista, completamente apaixonado por games e contos de terror!
