A história da DeepMind em inteligência artificial e jogos já vai longa e estará prestes a conhecer um novo capítulo, com um novo “protagonista”, ao que tudo indica, um “aluno” exemplar.

A mais recente aposta dos laboratórios da Google chama-se SIMA, como abreviação de Scalable Instructable Multiworld Agent, e pode compreender vários tipos de videojogos e seguir instruções em linguagem natural, para cumprir as tarefas que permitem passar até ao nível seguinte, segundo descreve a equipa de desenvolvimento. Tal como um ser humano faria.

O SIMA está a ser treinado e testado numa variedade de videojogos, através de parcerias com empresas do sector, nomeadamente em títulos sem caminho linear para terminar ou mesmo os chamados jogos de mundo aberto. Entre os oito estúdios de jogos e os nove títulos incluídos estão “No Man’s Sky” da Hello Games e “Teardown” da Tuxedo Labs.

A DeepMind resume a "colaboração" num vídeo:

Cada jogo do portfólio do SIMA abre um novo mundo interativo, incluindo uma variedade de habilidades para aprender, desde a simples navegação e uso de menus até a mineração de recursos, pilotar uma nave espacial ou criar um capacete, explica a DeepMind.

“Ao aprender com mundos de jogos diferentes, o SIMA capta como a linguagem se relaciona com o comportamento do jogo”.

O objetivo é combinar o ensino de linguagem natural com a compreensão de mundos 3D e o reconhecimento de imagens.

A versão atual do SIMA está avaliada em 600 competências básicas, como a navegação (por exemplo, "virar à esquerda"), interação com objetos ("subir a escada") e uso de menu ("abrir o mapa"). O agente de IA está a ser treinado para realizar tarefas simples que podem ser concluídas em cerca de 10 segundos.

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A equipa da DeepMind explica que o objetivo não é levar o SIMA a alcançar altas pontuações em jogos. “Aprender a jogar pelo menos um videojogo é um feito técnico para um sistema de IA, mas aprender a seguir instruções numa variedade de configurações de jogo pode desbloquear agentes de IA mais úteis para qualquer ambiente”.

A investigação quer mostrar que é possível traduzir os recursos de modelos avançados de IA em ações práticas do mundo real através de uma interface de linguagem. “Esperamos que o SIMA e outros agentes em desenvolvimento possam usar os videojogos como ‘sandboxes’ para entender melhor como os sistemas de IA se podem tornar mais úteis”.