Google DeepMind presenta SIMA 2: un agente de IA similar a un humano para mundos virtuales

Google DeepMind ha presentado su último paso ambicioso hacia la Inteligencia General Artificial (AGI) con la revelación de SIMA 2 (Agente Escalable, Instruible y Multimundo). Utilizando el potente modelo de Gemini AI, SIMA 2 está diseñado para aprender, adaptarse y razonar como un jugador humano en una amplia gama de mundos virtuales en 3D, especialmente en videojuegos como No Man’s Sky y Valheim. Esta investigación marca un gran progreso con respecto a los sistemas de IA anteriores, que a menudo se entrenaban de manera estrecha para tareas específicas.

Al integrar instrucciones en lenguaje natural con una comprensión compleja del mundo 3D, SIMA 2 puede interpretar y ejecutar comandos abiertos en entornos de juego desconocidos, replicando de cerca las habilidades de resolución de problemas adaptativas de un jugador humano.

Aprendiendo y Adaptándose en Tiempo Real

La innovación principal de SIMA 2 radica en su capacidad para generalizar el conocimiento adquirido en un entorno y aplicarlo a uno completamente nuevo, un rasgo crucial de la inteligencia humana conocido como aprendizaje continuo. Esta capacidad permite al agente ir más allá de los guiones predeterminados y abordar escenarios novedosos simplemente basándose en instrucciones en lenguaje natural.

El éxito del agente en diversos títulos, incluyendo Goat Simulator 3, demuestra su comprensión visual y espacial avanzada. Al funcionar como otro jugador dentro del juego, en lugar de reemplazar la lógica central del juego, SIMA 2 actúa como un poderoso test para habilidades que podrían traducirse rápidamente en aplicaciones del mundo real. La visión de DeepMind es que los mismos principios fundamentales que guían los movimientos virtuales y la toma de decisiones de SIMA 2 serán esenciales para la próxima generación de robótica inteligente y sistemas de navegación autónoma.

El Camino hacia el Razonamiento Incorporado

Mientras DeepMind proclama a SIMA 2 como un avance significativo, la investigación también identificó limitaciones actuales, incluidas las dificultades con tareas muy largas y de múltiples pasos, así como los desafíos relacionados con la gestión de la memoria dentro de entornos 3D altamente complejos. Estos hallazgos proporcionan una hoja de ruta clara para el desarrollo futuro en el razonamiento incorporado—la capacidad humana de pensar y actuar dentro de un espacio físico ( o simulado ).

A pesar de estos obstáculos, SIMA 2 representa un gran paso adelante en la creación de sistemas que pueden razonar, planificar y colaborar de manera efectiva. Su aplicación en mundos virtuales ofrece un entorno de bajo riesgo y alta cantidad de datos para entrenar a los sofisticados agentes necesarios para navegar e interactuar con el mundo físico, acelerando en última instancia el camino hacia AGI.