وكلاء الذكاء الاصطناعي الجديد من Google DeepMind يتعلم ويتكيف ويلعب الألعاب مثل الإنسان

باختصار

• استخدم النظام نموذج جوجل جيميناي للتفكير في الأهداف، وتوضيح خططه، والتصرف في ألعاب غير مألوفة.
• تعلمت SIMA 2 مهارات جديدة من خلال اللعب الذاتي التوجيه وتكيفت مع العوالم التي أنشأها Genie 3 قبل لحظات.
• كان لدى DeepMind خطة لمعاينة بحث محدودة للمطورين والأكاديميين.

مركز فنون الموضة والترفيه لشركة Decrypt.

اكتشف SCENE

قدمت Google DeepMind SIMA 2 يوم الخميس—وهو وكيل ذكاء اصطناعي جديد تدعي الشركة أنه يتصرف مثل “رفيق” داخل العوالم الافتراضية. مع إطلاق SIMA 2، تهدف DeepMind إلى التقدم إلى ما هو أبعد من مجرد الإجراءات البسيطة على الشاشة والانتقال نحو ذكاء اصطناعي يمكنه التخطيط، وشرح نفسه، والتعلم من خلال التجربة.

“هذه خطوة هامة في اتجاه الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مع تداعيات مهمة لمستقبل الروبوتات وتجسيد الذكاء الاصطناعي بشكل عام”، قالت الشركة على موقعها الإلكتروني.

أول إصدار من SIMA (وكيل متعدد العوالم القابل للتعليم)، الذي تم إصداره في مارس 2024، تعلم المئات من المهارات الأساسية من خلال مشاهدة الشاشة واستخدام لوحة المفاتيح والماوس الافتراضيين. قالت جوجل إن النسخة الجديدة من SIMA تأخذ الأمور خطوة إلى الأمام من خلال السماح للذكاء الاصطناعي بالتفكير بنفسه.

SIMA 2 هو أقوى وكيل ذكاء اصطناعي لدينا لعوالم 3D الافتراضية. 👾🌐

مدعوم من جمنائي، يتجاوز اتباع التعليمات الأساسية للتفكير، والفهم، واتخاذ الإجراءات في البيئات التفاعلية - مما يعني أنه يمكنك التحدث إليه من خلال النص، أو الصوت، أو حتى الصور. إليك كيف 🧵 pic.twitter.com/DuVWGJXW7W

— جوجل ديب مايند (@GoogleDeepMind) 13 نوفمبر 2025

<br>

“SIMA 2 هو أكثر وكيل ذكاء اصطناعي قدرة لدينا لعوالم ثلاثية الأبعاد الافتراضية”، كتبت Google DeepMind على X. “مدعومًا بـ Gemini، يتجاوز اتباع التعليمات الأساسية ليفكر ويفهم ويتخذ إجراءات في بيئات تفاعلية - مما يعني أنه يمكنك التحدث إليه من خلال النص أو الصوت أو حتى الصور.”

من خلال استخدام نموذج Gemini AI، قالت Google إن SIMA يمكنه تفسير الأهداف عالية المستوى، والتحدث حول الخطوات التي ينوي اتخاذها، والتعاون داخل الألعاب بمستوى من التفكير لم يكن النظام الأصلي قادرًا على الوصول إليه.

أفادت DeepMind بتحقيق تعميم أقوى عبر البيئات الافتراضية، وأن SIMA 2 أكملت مهامًا أطول وأكثر تعقيدًا، والتي شملت مطالبات منطقية، ورسومات تخطيطية مرسومة على الشاشة، ووجوه تعبيرية.

“نتيجة لهذه القدرة، فإن أداء SIMA 2 أقرب بشكل كبير إلى أداء لاعب بشري في مجموعة واسعة من المهام”، كتبت جوجل، مشيرة إلى أن SIMA 2 حققت معدل إنجاز مهام يبلغ 65%، مقارنةً بـ 31% لـ SIMA 1.

نظام SIMA 2 أيضًا فسر التعليمات وتصرف داخل عوالم ثلاثية الأبعاد جديدة تمامًا تم إنشاؤها بواسطة Genie 3، وهو مشروع آخر من DeepMind تم إصداره العام الماضي والذي ينشئ بيئات تفاعلية من صورة واحدة أو نص. قام SIMA 2 بتوجيه نفسه، وفهم الأهداف، واتخذ إجراءات ذات مغزى في عوالم لم يلتق بها حتى لحظات قبل الاختبار.

“SIMA 2 الآن أفضل بكثير في تنفيذ التعليمات التفصيلية، حتى في العوالم التي لم يرها من قبل،” كتبت جوجل. “يمكنه نقل المفاهيم المكتسبة مثل 'التعدين' في لعبة واحدة وتطبيقها على 'الحصاد' في أخرى—موصلًا النقاط بين المهام المتشابهة.”

بعد التعلم من العروض البشرية، قال الباحثون إن الوكيل انتقل إلى اللعب الذاتي التوجيه، مستخدمًا أسلوب التجربة والخطأ والتغذية الراجعة التي تم إنشاؤها بواسطة Gemini لإنشاء بيانات تجربة جديدة، بما في ذلك حلقة تدريب حيث قامت SIMA 2 بتوليد المهام، وحاولت تنفيذها، ثم أعادت تغذية بيانات مسارها إلى النسخة التالية من النموذج.

بينما أشادت جوجل بـ SIMA 2 كخطوة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي، حدد البحث أيضًا الفجوات التي لا تزال بحاجة إلى معالجة، بما في ذلك الصعوبة في التعامل مع المهام الطويلة والمعقدة، والعمل ضمن نافذة ذاكرة محدودة، ومواجهة تحديات التفسير البصري الشائعة لدى أنظمة الذكاء الاصطناعي ثلاثية الأبعاد.

ومع ذلك، قالت DeepMind إن المنصة عملت كحقل اختبار للمهارات التي يمكن أن تنتقل في النهاية إلى الروبوتات والملاحة.

“تقدم أبحاثنا SIMA 2 مسارًا قويًا نحو التطبيقات في الروبوتات وخطوة أخرى نحو الذكاء الاصطناعي العام في العالم الحقيقي”، قالت.