- Google DeepMind представила агента SIMA 2 на базе языковой модели Gemini 2.5 Flash Lite, который способен самостоятельно обучаться в виртуальных 3D-мирях.
- SIMA 2 умеет видеть видеопоток, пользоваться виртуальной клавиатурой и мышью, понимать сложные инструкции и переносить навыки из одних игр в другие.
- Для обучения используется гибридный цикл с демонстрациями игроков и самообучением, а также интеграция с моделью Genie 3, создающей интерактивные 3D-миры на лету.
Компания Google DeepMind сделала значимый шаг в развитии искусственного интеллекта, представив нового игрового агента SIMA 2, которого в компании называют важным достижением на пути к созданию систем уровня AGI — искусственного общего интеллекта. В отличие от предыдущей версии SIMA, ограниченной выполнением простых команд, новый агент основан на модели Gemini 2.5 Flash Lite и способен самостоятельно обучаться и адаптироваться в сложных виртуальных мирах.
SIMA 2 воспринимает информацию с экрана в виде видеопотока, оперирует виртуальной клавиатурой и мышью, понимает комплексные инструкции и умеет не только действовать, но и рассуждать. Агент разбирает поставленные цели на подзадачи, строит планы действий и комментирует происходящее. Особенно примечательно то, что SIMA 2 демонстрирует универсальность, осваивая разные игры — от Valheim и Goat Simulator 3 до No Man’s Sky и Kerbal Space Program — и способен переносить приобретённые навыки на совершенно новые проекты, с которыми ранее не сталкивался.
Для достижения таких возможностей DeepMind применяет гибридный метод обучения. Сначала SIMA 2 обучают на базе игровых демонстраций — видеозаписей с комментариями действий человеческих игроков. После этого запускается этап самообучения, в ходе которого агент самостоятельно ставит задачи, экспериментирует с решениями, анализирует ошибки и совершенствует стратегии. Этот процесс повторяется множество раз, при этом каждое новое поколение обучается на результатах работы предыдущего.
Отдельным нововведением выступает интеграция с Genie 3 — моделью, создающей интерактивные трёхмерные миры в реальном времени. В таких тестовых средах SIMA 2 сохраняет свои навыки навигации, планирования и поиска решений даже без заранее заданных правил. DeepMind рассматривает подобные технологии в качестве основы для будущих систем AGI, способных обучаться и развиваться в практически бесконечном разнообразии задач и условий.
Таким образом, появление SIMA 2 свидетельствует о значительном продвижении в области искусственного интеллекта, которое приближает создание универсальных и адаптивных моделей, способных действовать и учиться в сложных и меняющихся виртуальных пространствах.
