ذكاء اصطناعي جديد في عالم ألعاب الفديو

تمتلئ عوالم ألعاب الفيديو بالشخصيات التي يتحكم فيها الحاسوب، لكن مع ظهور نموذج مبتكر يُسمى ‘سيما’، تتغير الصورة.

يعد سيما وكيلًا متعدد المهام وقابلًا للتعلم، يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتنفيذ مهام جديدة وغير مسبوقة. دعونا نلقي نظرة عميقة على كيفية تحول هذا النموذج يقدم تجربة جديدة وممتعة في عالم الألعاب.”

ما هو سيما؟

مقال من موقعنا: خطط إيلون ماسك لـ xAI: جمع 6 مليارات دولار

“في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي في غوغل ديب مايند، يُعرف نموذج ‘سيما’ بأنه وكيل ذكاء اصطناعي متعدد المهام والقادر على تنفيذ مهام متنوعة في عوالم الألعاب الافتراضية. يتميز سيما عن النماذج الأخرى بقدرته على فهم التعليمات وتنفيذها في بيئات متنوعة، مما يتيح له استكشاف المناظر الطبيعية وبناء المعالم الخيالية.

وما يميزه أيضًا هو أنه ليس مبرمجًا مسبقًا لتنفيذ إجراءات محددة، بل يُعرف بوكيل ذكاء اصطناعي عام يتكيف مع بيئاته بناءً على التعلم والتفاعل مع البيانات.”

ما هي طريقة العمل الخاصة بــ سيما؟

في عالم الألعاب الحديثة، يأخذ الذكاء الاصطناعي خطوة إلى الأمام من خلال وكلاء مثل “سيما”. لكن بدلاً من الوصول المباشر إلى رموز اللعبة أو القواعد الداخلية، يتعلم سيما من خلال مشاهدة اللاعبين الحقيقيين وتفاعلاتهم.

سيما يدرس ساعات طويلة من مقاطع الفيديو التي تظهر طريقة لعب الأشخاص العاديين، مما يمكنه من ربط الصور المرئية بالإجراءات والتفاعلات. على سبيل المثال، يمكن أن يتعلم من خلال مشاهدة حركة وحدات البيكسل على الشاشة أن هذا الإجراء يسمى “التحرك للأمام”، أو عندما يقترب الشخصية من باب ويدير شيئا يشبه مقبض الباب، فإن هذا يعني “فتح الباب”.

لكن سيما ليس مجرد برنامج يلتقط الحركات، بل يشارك في اللعب كشريك للإنسان. يتفاعل مع اللاعبين بشكل طبيعي، يتبع الأوامر اللفظية، ويعمل جنبًا إلى جنب معهم لتنفيذ المهام.

تمتاز سيما بقدرتها على التعامل مع الصور الثلاثية الأبعاد وتعليمات اللغة التي يقدمها المستخدم، بالإضافة إلى استجابة لحركات الماوس ولوحة المفاتيح. ومن خلال ما يزيد عن 600 مهارة، يمكن لسيما تنفيذ تعليمات مثل “انعطف يسارًا” أو “اقطع الشجرة” بنجاح.

باختصار، سيما ليس مجرد برنامج، بل هو شريك للعب يستجيب لتوجيهات اللاعب ويعمل معه في تحقيق الأهداف في عالم اللعبة.

كيف يفهم سيما ألعاب الفيديو

مقال من موقعنا: هل هناك علاقة بين الذكاء الاصطناعي والبطالة | رد شركة “جوجل”

توضح تقارير غوغل أن النماذج التي تم تدريبها على مجموعة من الألعاب الثلاثية الأبعاد كانت أفضل بشكل ملحوظ من النماذج المتخصصة التي تدربت على لعبة واحدة فقط.

وقد تم إجراء هذه الاختبارات على تسعة ألعاب، بما في ذلك “نو مانز سكاي”، و “إيكو”، و “تيرداون”، و “جوت سيميليتور”، وغيرها.

أظهرت التجارب على هذه الألعاب أن الوكلاء الذين تم تدريبهم على مجموعة من الألعاب باستثناء واحدة كانوا يظهرون أداءً جيدًا بنفس القدر في اللعبة التي لم يتم تدريبهم عليها من قبل.

تبرز هذه التجارب التحديات التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي في بيئات جديدة، ولكن يظهر أيضًا إمكانية سيما في تعميم المهارات المكتسبة خارج نطاق التدريب. وعلى الرغم من أن هذه النتائج مبشرة، فإن هناك حاجة إلى المزيد من البحث لتحسين أداء هذا المساعد ليقترب من أداء الإنسان في جميع الألعاب، سواء البصرية أو غير البصرية.

ما هي مميزات سيما

يتميز نموذج غوغل لألعاب الفيديو “سيما” بميزات متطورة تسمح له بالتفاعل في بيئات محاكاة ثلاثية الأبعاد متنوعة. هذه الميزات جزء أساسي من تصميمه، مما يمكّنه من فهم وتنفيذ تعليمات اللغة الطبيعية والقيام بمجموعة متنوعة من الإجراءات. ومن بين أبرز هذه الميزات:

-نقل المعرفة بين البيئات المتعددة: يتمتع سيما بالقدرة على استخدام المعرفة والمهارات التي اكتسبها في بيئة معينة لتحقيق أداء ممتاز في بيئة أخرى دون الحاجة إلى إعادة بناء المعرفة من البداية في كل مرة. هذه القدرة تعزز من مرونة النموذج وفعاليته في التعامل مع مجموعة متنوعة من السيناريوهات.

– فهم تعليمات اللغة الطبيعية: تم تصميم سيما لفهم مجموعة واسعة من التعليمات اللغوية وتفسيرها بسياق بيئتها وأهدافها الحالية. يمتد هذا الفهم إلى التعليمات المعقدة وسلاسل الأوامر، مما يمكّنه من المشاركة في التفاعلات المتطورة وإتمام المهام المعقدة بنجاح.

– تنفيذ أكثر من 600 إجراء: بفضل تنوع بيئات التدريب وتحديات المهام، يستطيع نموذج سيما تنفيذ أكثر من 600 إجراء مختلف، مما يسمح له بالاستجابة بشكل دقيق لمختلف المواقف والتعليمات التي يواجهها.

تحديات تطوير سيما

مقال من موقعنا: تستهدف آبل تطوير ميزات ذكاء اصطناعي لآيفون بالتعاون مع OpenAI

واجه فريق أبحاث ديب مايند العديد من التحديات الصعبة أثناء تطوير سيما، حيث كانت بيئات الوقت الحقيقي غير مصممة لنماذج الذكاء الاصطناعي مثله.

تدرب سيما في بيئات ثلاثية الأبعاد مختلفة ودينامياتها المتغيرة، مما جعل من الصعب تحقيق الاستقرار والأداء الجيد في تلك البيئات. كما واجه الباحثون تحديات في جمع المعلومات وتقييم أداء النموذج بدقة، نظرًا لعدم وجود وصول مباشر إلى حالة البيئة.

على الرغم من هذه التحديات، فإن فريق البحث تمكن من تجاوزها وتطوير سيما بنجاح، مما يمثل خطوة مهمة في تقديم الذكاء الاصطناعي كشريك متميز في عالم الألعاب.

تجسد سيما التقدم الهائل في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، وتعزز من آفاق استخدام التكنولوجيا في تحسين تجربة الألعاب وتوسيع حدود التفاعل بين الإنسان والآلة في هذا السياق الممتع والمبتكر.

بعد دراسة عدة جوانب لتطوير واستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي “سيما” في ألعاب الفيديو، يمكن تلخيص هذا المقال بالنقاط التالية:

• قفزة نوعية في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: سيما تمثل تقدمًا هامًا في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث يتميز النموذج بقدرته على التفاعل في بيئات ثلاثية الأبعاد المتنوعة.
• نقل المعرفة بين البيئات وتنفيذ المهام بنجاح: يتمتع سيما بقدرة فريدة على نقل المعرفة بين بيئات اللعب المختلفة وتنفيذ المهام بنجاح في كل منها، مما يسهم في مرونة وفعالية النموذج.
• فهم تعليمات اللغة الطبيعية وتنفيذها بدقة: يتمتع سيما بقدرة استثنائية على فهم وتنفيذ تعليمات اللغة الطبيعية بدقة وفعالية، مما يمكّنه من التفاعل بشكل متقدم وإتمام المهام بنجاح.
• أداء متميز في تنفيذ مجموعة واسعة من الإجراءات: يمكن لسيما تحقيق أداء متميز في تنفيذ أكثر من 600 إجراء مختلف، مما يعكس تنوع وتنوع القدرات التي يتمتع بها النموذج.
• التوسع في آفاق استخدام التكنولوجيا: يمثل نموذج سيما خطوة هامة نحو تقديم الذكاء الاصطناعي كشريك فعّال في عالم الألعاب، ويفتح أفاقًا جديدة لاستخدام التكنولوجيا في تحسين تجربة الألعاب وتوسيع حدود التفاعل بين الإنسان والآلة.

مصدر المقال:

 الجزيرة نت + مواقع إلكترونية