Узагальнений агент штучного інтелекту SIMA
Loading...
Date
2024
Authors
Глибовець, Микола
Бачинський, Назарій
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Стаття аналізує проєкт SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) від Google DeepMind, спрямований на створення узагальненого ШІ-агента, здатного виконувати завдання у різноманітних тривимірних середовищах за мовними інструкціями. Розглянуто методи навчання, оцінювання та особливості роботи агента, а також проведено порівняння з іншими проєктами, такими як OpenAI Five і AlphaStar. Попри досягнуті результати, висвітлено ключові виклики, зокрема технічні та етичні аспекти, що залишаються на шляху до створення загального штучного інтелекту.
Description
Developing a universal artificial intelligence agent, a subset of Artificial General Intelligence (AGI), is one of the most complex challenges in modern science. Such an agent must generalize knowledge, learn new skills without explicit programming, adapt to unfamiliar environments, and make effective decisions. Addressing this challenge requires advancements across technical domains while also navigating ethical and computational constraints. This paper examines SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent), a project by Google DeepMind aimed at creating an agent capable of executing natural language instructions across diverse 3D environments. SIMA operates through a single keyboard-and-mouse interface in both commercial video games and research platforms, making it distinct from task-specific AI systems like OpenAI Five or AlphaStar. It processes visual input akin to what a human player sees and executes commands categorized for balanced skill training. Techniques like Classifier-Free Guidance enhance the agent’s ability to align actions with instructions. SIMA’s evaluation combines methods such as OCR for task verification in games, static visual input tests for simple actions, and human evaluations for more nuanced performance metrics. These methods demonstrate SIMA’s ability to transfer knowledge and perform tasks across environments, though challenges remain in long-term planning and complex physical interactions. Despite limitations, SIMA represents a foundational step toward AGI by integrating language understanding with embodied actions. The findings underline SIMA’s potential as a scalable platform for autonomous operation in both virtual and real-world settings, offering key insights into bridging language, perception, and action. Future research will focus on expanding its environmental adaptability, improving robustness, and addressing ethical deployment concerns.
Keywords
штучний інтелект, агент, SIMA, віртуальне середовище, стаття, artificial intelligence, agent, virtual environments
Citation
Глибовець М. М. Узагальнений агент штучного інтелекту SIMA / Глибовець М. М., Бачинський Н. П. // Наукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки. - 2024. - Т. 7. - С. 70-76. - https://doi.org/10.18523/2617-3808.2024.7.70-76