Google wil AI gebruiken om het testen van games te versnellen: Hoe ver is SIMA?

Google DeepMind heeft plannen om de manier waarop videogames worden gespeeld en getest fundamenteel te veranderen met een revolutionaire AI. Deze AI, genaamd SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent), is in staat om verschillende videogames te spelen. In tegenstelling tot eerdere AI-modellen die zich specialiseerden in specifieke games, is SIMA erop gericht om verschillende games te spelen op een manier die dicht bij de manier ligt waarop mensen spelen.

Het belangrijkste verschil tussen SIMA en zijn voorgangers ligt in zijn veelzijdigheid en aanpassingsvermogen. Terwijl andere AI-systemen geprogrammeerd waren om nieuwe topscores neer te zetten in een enkel spel, zal SIMA in staat zijn om op te treden als co-op partner en natuurlijk menselijk gedrag te vertonen in verschillende spellen.

Deze functie maakt SIMA een potentieel waardevol hulpmiddel, niet alleen voor ontwikkelaars die hun games efficiënter willen testen en optimaliseren, maar ook voor fans van videogames. De ontwikkeling van SIMA betekent een belangrijke stap in de richting van een toekomst waarin kunstmatige intelligentie een centrale rol kan spelen in games.

AI als flexibel hulpmiddel - ook in games?

De toepassingsmogelijkheden van kunstmatige intelligentie zijn de afgelopen jaren al aanzienlijk uitgebreid en omvatten nu veel gebieden van het dagelijks leven. Naast beeld-, tekst- en geluidsverwerking wordt AI ook vaak gebruikt voor entertainmentdoeleinden.

In de game-industrie wordt AI niet alleen gebruikt om games te ontwikkelen en te verbeteren, maar ook om spelelementen te evalueren en te optimaliseren. Het gamingportaal www.1337.games heeft bijvoorbeeld AI gebruikt om de aantrekkelijkste personages in videogames te beoordelen. Dit kan helpen om personages te ontwikkelen waarmee spelers zich in de toekomst nog beter kunnen identificeren.

SIMA van Google DeepMind is een belangrijke stap voorwaarts in de toepassing van kunstmatige intelligentie in 3D-videogameomgevingen. De kern van SIMA bestaat uit verschillende geïntegreerde componenten die samenwerken om visuele en gesproken input te vertalen naar concrete acties. Dit wordt mogelijk gemaakt door het gebruik van voorgetrainde modellen die al een uitgebreid begrip hebben van afbeeldingen en tekst.

SIMA wordt voornamelijk getraind door imitatiegedrag. Hierbij imiteert de AI de acties die menselijke spelers hebben uitgevoerd in opgenomen spelsessies. De onderzoekers van Google DeepMind verzamelden uitgebreide gegevens door spelscenario's te creëren waarin spelers instructies gaven aan een andere speler of hun eigen spel beschreven.

Deze instructies werden vervolgens gekoppeld aan de bijbehorende spelacties. Op deze manier leert SIMA verbanden te leggen tussen gesproken instructies, visuele indrukken en de resulterende acties. Het vermogen om zowel visuele als linguïstische informatie te verwerken, stelt SIMA in staat om door verschillende spelwerelden te navigeren en op een natuurlijke manier met elkaar om te gaan.

SIMA: mogelijkheden en verwachtingen

Het vermogen van AI-systemen zoals SIMA om natuurlijke taal te begrijpen en te vertalen naar acties, opent volledig nieuwe mogelijkheden op het gebied van gameontwerp en -ontwikkeling. Ontwikkelaars kunnen nu AI's gebruiken om games te testen op een manier die voorheen alleen mogelijk was door menselijke testers. Dit versnelt niet alleen het ontwikkelproces, maar maakt het ook mogelijk om spelmechanica en spelerinteracties uitgebreider en nauwkeuriger te analyseren.

SIMA beheerst in de huidige ontwikkelingsfase al zo'n 600 basisvaardigheden. Deze vaardigheden omvatten een verscheidenheid aan acties die in verschillende spelomgevingen kunnen worden uitgevoerd. De basisvaardigheden omvatten het navigeren in spelwerelden, inclusief het gebruik van voertuigen en ruimteschepen, en interactie met verschillende objecten en menu's.

SIMA kan gereedschappen gebruiken, bronnen verzamelen en voorwerpen verzamelen. SIMA kan gereedschap gebruiken, grondstoffen verzamelen, voorwerpen en materialen produceren en verschillende constructies bouwen. De AI kan ook vechten tegen vijanden en communiceren met NPC's, inclusief communicatie en handel.
Het team van Google DeepMind ziet een groot potentieel in het verder verbeteren en uitbreiden van de mogelijkheden van deze AI. Een van de doelen is om SIMA in staat te stellen complexe strategische planning en taken met meerdere lagen uit te voeren. Toekomstige versies van SIMA zouden bijvoorbeeld in staat kunnen zijn om zelfstandig uitgebreide missies in games te plannen en uit te voeren, complexe puzzels op te lossen en dynamische strategieën te ontwikkelen die zijn aangepast aan de spelomgeving.

Het feit dat SIMA ook stemcommando's kan interpreteren en vertalen naar overeenkomstige acties, betekent dat het AI-model in de toekomst een potentiële samenwerkingspartner voor spelers zou kunnen worden. De ontwikkeling van SIMA is dus nog lang niet voltooid.

Wat is de huidige status van SIMA?

SIMA laat al veelbelovende resultaten zien, hoewel de technologie van Google DeepMind zich nog in een vroege onderzoeksfase bevindt. De AI-agent is ontworpen om SIMA bruikbaar te maken in verschillende spellen en de eerste tests bevestigen deze veelzijdigheid. SIMA kan bijna net zo goed presteren in spellen die nieuw en onbekend zijn voor de AI als in spellen die nog bekend zijn voor de AI.

In tegenstelling tot conventionele NPC's, die stevig zijn geïntegreerd in een specifiek spel en slechts beperkte actiemogelijkheden hebben, zal SIMA in de toekomst ook functioneren als een onafhankelijke, adaptieve co-op partner.

Dit betekent dat SIMA niet alleen reageert op vooraf bepaalde scripts, maar zich ook dynamisch aanpast aan nieuwe spelomgevingen en daarvan leert. Deze onafhankelijkheid en aanpasbaarheid onderscheidt SIMA duidelijk van eerdere AI-systemen in videogames en toont het potentieel van kunstmatige intelligentie in de game-sector.

SIMA op weg naar een revolutie in de game-ervaring

Het is dan ook duidelijk dat hoewel AI zich nog in een vroege onderzoeksfase bevindt, het zeker de potentie heeft om de game-ervaring van de toekomst fundamenteel te veranderen. AI is ontwikkeld om instructies in natuurlijke taal te vertalen naar concrete acties in verschillende 3D-videogameomgevingen. Het doet dit door gebruik te maken van visuele informatie van het scherm en specifieke instructies van de spelers, zonder afhankelijk te zijn van broncode of programmeerinterfaces.

De AI is ontwikkeld in samenwerking met acht gamestudio's en negen verschillende videogames, met een focus op gedragsimitatie. SIMA heeft al 600 basisvaardigheden geleerd, waaronder navigatie, interactie met objecten en NPC's, het verzamelen van grondstoffen en gevechtsvaardigheden. Dit brede scala aan vaardigheden stelt SIMA in staat om zich flexibel aan te passen aan verschillende spelwerelden en bijna net zo goed te presteren in nieuwe games die onbekend zijn voor de AI als in de getrainde games.

Het langetermijndoel van Google DeepMind is om SIMA niet alleen te gebruiken als een efficiënte speltester, maar ook als een potentiële co-op partner voor spelers. Aangezien SIMA onafhankelijk van het spel in kwestie als een adaptieve agent kan fungeren, biedt dit AI-model een innovatieve oplossing voor situaties waarin geen menselijke speler beschikbaar is. In de toekomst zou SIMA ook kunnen instappen in coöp-scenario's en spelers een naadloze, coöperatieve spelervaring kunnen bieden.