Google DeepMind dévoile SIMA 2 : un agent IA semblable à un humain pour les mondes virtuels

Google DeepMind a présenté son dernier pas ambitieux vers l'Intelligence Générale Artificielle (AGI) avec le dévoilement de SIMA 2 (Agent Multi-mondes, Instructible et Scalable). Utilisant le puissant modèle Gemini AI, SIMA 2 est conçu pour apprendre, s'adapter et raisonner comme un joueur humain à travers une vaste gamme de mondes virtuels 3D, notamment des jeux vidéo comme No Man’s Sky et Valheim. Cette recherche marque une avancée majeure par rapport aux systèmes d'IA précédents, qui étaient souvent formés de manière étroite pour des tâches spécifiques.

En intégrant des instructions en langage naturel avec une compréhension complexe du monde en 3D, SIMA 2 peut interpréter et exécuter des commandes ouvertes dans des environnements de jeu inconnus, reproduisant de près les compétences d'adaptation à la résolution de problèmes d'un joueur humain.

Apprentissage et adaptation en temps réel

L'innovation principale de SIMA 2 réside dans sa capacité à généraliser les connaissances acquises dans un environnement et à les appliquer à un tout nouvel environnement, une caractéristique cruciale de l'intelligence humaine connue sous le nom d'apprentissage continu. Cette capacité permet à l'agent de dépasser les scripts prédéterminés et d'aborder des scénarios nouveaux simplement en se basant sur des instructions en langage naturel.

Le succès de l'agent dans divers titres, y compris Goat Simulator 3, démontre sa compréhension visuelle et spatiale avancée. En agissant comme un autre joueur dans le jeu, plutôt que de remplacer la logique de jeu fondamentale, SIMA 2 sert de puissant banc d'essai pour des compétences qui pourraient rapidement se traduire en applications réelles. La vision de DeepMind est que les mêmes principes fondamentaux guidant les mouvements virtuels et la prise de décision de SIMA 2 seront essentiels pour la prochaine génération de robotique intelligente et de systèmes de navigation autonome.

Le chemin vers le raisonnement incarné

Bien que DeepMind salue SIMA 2 comme une avancée significative, la recherche a également identifié des limitations actuelles, notamment des difficultés avec des tâches très longues et multi-étapes et des défis liés à la gestion de la mémoire dans des environnements 3D très complexes. Ces résultats fournissent une feuille de route claire pour le développement futur du raisonnement incarné—la capacité humaine à penser et à agir dans un espace physique ( ou simulé ).

Malgré ces obstacles, SIMA 2 représente un grand pas en avant dans la création de systèmes capables de raisonner, de planifier et de collaborer efficacement. Son application dans les mondes virtuels offre un environnement à faible enjeu et riche en données pour former les agents sophistiqués nécessaires pour naviguer et interagir avec le monde physique, accélérant finalement le chemin vers l'AGI.