LONDON (IT BOLTWISE) – Deep Mind, das KI-Labor von Google, hat einen neuen KI-Agenten namens Sima 2 entwickelt, der in der Lage ist, Aufgaben in dreidimensionalen Spielumgebungen zu verstehen und zu planen. Unterstützt von Studios wie Coffee Stain und Hello Games, wurde der Agent unter anderem in der chaotischen Welt von Goat Simulator 3 trainiert, um seine Fähigkeit zur Problemlösung in unvorhersehbaren Situationen zu verbessern.
Deep Mind, das renommierte KI-Labor von Google, hat mit Sima 2 einen neuen KI-Agenten vorgestellt, der speziell für die Herausforderungen in dreidimensionalen Spielumgebungen entwickelt wurde. Dieser Agent soll nicht nur Aufgaben verstehen und planen, sondern auch Wissen zwischen verschiedenen virtuellen Welten übertragen können. Unterstützt wird dieses Projekt von bekannten Studios wie Coffee Stain, den Entwicklern von Goat Simulator 3, und Hello Games, den Machern von No Man’s Sky.
Eine der ungewöhnlichen Trainingsumgebungen für Sima 2 war das Computerspiel Goat Simulator 3, das 2024 veröffentlicht wurde. Die offene und chaotische Struktur dieses Spiels bot eine ideale Plattform, um den KI-Agenten auf unvorhersehbare Situationen vorzubereiten. Obwohl Deep Mind keine detaillierten Informationen über die spezifischen Trainingsmethoden preisgibt, ist klar, dass die Fähigkeit des Agenten, eigenständig Pläne zu entwickeln und Gelerntes auf neue Szenarien zu übertragen, im Mittelpunkt steht.
Technisch basiert Sima 2 auf dem multimodalen Modell Gemini, das in der Lage ist, Bilder, Skizzen und mehrsprachige Eingaben zu verarbeiten und daraus konkrete Aktionen abzuleiten. Neben Goat Simulator 3 wurden auch andere Spiele und Umgebungen wie Mine Dojo, eine Minecraft-ähnliche Forschungsumgebung, und das Viking-Survivalgame Aska genutzt, um die Fähigkeiten des Agenten zu erweitern.
Obwohl Sima 2 in populären Spielen trainiert wurde, ist er kein Produkt für Gamer. Deep Mind betont, dass der Agent vor allem für Forschungszwecke entwickelt wurde, um die Flexibilität von KI-Systemen zu verbessern. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen langfristig auch in realitätsnähere Simulationen und robotiknahe Systeme einfließen, was die Entwicklung von KI-Technologien maßgeblich vorantreiben könnte.
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