Không biết bạn thế nào, nhưng khi tôi chơi trò chơi điện tử, bạn biết đấy, tôi thực sự thích chơi chúng. Nếu tôi muốn giao việc chơi trò chơi cho người khác, tôi sẽ xem chương trình Let’s Play hoặc chương trình phát sóng trên Twitch hoặc thứ gì đó tương tự. Nhưng Google đang nghiên cứu một mô hình AI có khả năng chơi trò chơi điện tử thay mặt bạn, miễn là bạn cho nó biết bạn muốn nó làm gì: Nó được gọi là SIMA, viết tắt của Scalable Instructable Multiworld Agent và nếu nó hoạt động như quảng cáo , AI có thể đang tiếp quản sở thích yêu thích của bạn.
Google DeepMind, bộ phận trí tuệ nhân tạo của công ty, đã công bố mô hình mới trong một bài đăng trên blog cũng như một bài đăng trên X (trước đây là Twitter). SIMA, theo Google DeepMind, là tác nhân AI tổng quát đầu tiên có thể làm theo hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên trong môi trường 3D. Nói cách khác, nó có thể chơi trò chơi điện tử dựa trên lệnh của bạn. Bạn nói “rẽ trái” và SIMS sẽ rẽ trái.
Google DeepMind đã làm việc với tám studio trò chơi điện tử để đào tạo SIMA, bao gồm No Man’s Sky’s Xin chào trò chơi và Teardown của Phòng thí nghiệm tuxedo. Nhóm phát triển muốn có càng nhiều loại trò chơi khác nhau càng tốt để huấn luyện SIMA, vì mỗi biến mới sẽ bổ sung thêm một kỹ năng khác vào khả năng của mô hình. Google DeepMind thậm chí còn xây dựng một môi trường giống như hộp cát, trong đó SIMA sẽ cần xây dựng các cấu trúc để kiểm tra sự hiểu biết về vật lý và thao tác đối tượng.
Điều khiến SIMA thành công như vậy, ít nhất là về mặt lý thuyết, là nó không cần bất kỳ thông tin kỹ thuật nào về bản thân trò chơi điện tử như mã nguồn hoặc API. Nó có thể hoạt động chỉ dựa trên hình ảnh của trò chơi điện tử và các lệnh ngôn ngữ tự nhiên của bạn. Google DeepMind cho biết SIMA có thể thực hiện hơn 600 “kỹ năng cơ bản”, chẳng hạn như rẽ theo một hướng cụ thể, tương tác với các đồ vật và sử dụng menu của trò chơi. Điều đó cho thấy, Google DeepMind vẫn đang nghiên cứu các hành động phức tạp hơn cũng như các lệnh chứa nhiều tác vụ phụ. Bảo AI leo lên bậc thang trước mặt chúng là một chuyện, nhưng việc huấn luyện nó phản ứng chính xác với việc “khai thác tài nguyên để xây dựng nơi trú ẩn” lại là một việc hoàn toàn khác. Công ty cho biết đây là một hạn chế với các mô hình ngôn ngữ lớn nói chung—bot sẽ phản hồi các lệnh đơn giản nhưng gặp khó khăn khi thực hiện các hành động trực quan một cách độc lập.
Trong khi đó, Google DeepMind đang ca ngợi sự thành công của mình với mô hình đào tạo nhiều trò chơi, tuyên bố rằng SIMA hoạt động tốt hơn các mô hình được đào tạo trên một trò chơi cụ thể tại một thời điểm. Trên thực tế, công ty cho biết SIMA có thể phản hồi tốt hơn trong một trò chơi mà nó chưa từng thấy trước đây so với một mô hình chỉ được đào tạo về trò chơi đó.
Mặc dù SIMA chưa được cung cấp rộng rãi nhưng bạn có thể tưởng tượng một số trường hợp sử dụng tiềm năng của công nghệ này. Tôi cho rằng đây có thể là một tùy chọn trợ năng tuyệt vời trong tương lai: Đối với những người chơi gặp khó khăn khi sử dụng bộ điều khiển truyền thống, việc cho bot biết cách điều khiển người chơi có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi. Tất nhiên, mục tiêu cuối cùng của Google ở đây dường như vượt xa tình huống này, ở chỗ họ muốn AI có thể tự chơi trò chơi. Điều đó có thể rất tốt để bỏ qua các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, như tăng cấp hoặc kiếm tiền, nhưng nó cũng đặt ra câu hỏi: Tại sao bạn lại chơi trò chơi ngay từ đầu nếu bạn muốn robot thực hiện tất cả việc chơi?
Đây là bước đột phá lớn thứ hai của Google vào lĩnh vực chơi game AI: Tháng trước, chúng tôi được biết công ty đang nghiên cứu một mô hình có thể tạo ra các nền tảng 2D từ các lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Có lẽ trong tương lai gần, công ty sẽ tung ra Google Gaming: Chỉ cần cho AI biết loại trò chơi bạn muốn xem và nó sẽ tạo ra cả hai loại trò chơi này. Và chơi trò chơi cho bạn trong thời gian thực. Thật là vui.