Google DeepMind Meluncurkan SIMA 2: Agen AI Mirip Manusia untuk Dunia Virtual

Google DeepMind telah memperkenalkan langkah ambisius terbarunya menuju Kecerdasan Umum Buatan (AGI) dengan peluncuran SIMA 2 (Agen Multiworld yang Dapat Diskalakan dan Dapat Diajarkan). Memanfaatkan model Gemini AI yang kuat, SIMA 2 dirancang untuk belajar, beradaptasi, dan bernalar seperti pemain manusia di berbagai dunia virtual 3D, terutama permainan video seperti No Man’s Sky dan Valheim. Penelitian ini menandai kemajuan besar dari sistem AI sebelumnya, yang sering kali dilatih secara sempit untuk tugas-tugas tertentu.

Dengan mengintegrasikan instruksi bahasa alami dengan pemahaman dunia 3D yang kompleks, SIMA 2 dapat menginterpretasikan dan mengeksekusi perintah terbuka dalam lingkungan permainan yang tidak dikenal, dengan dekat meniru keterampilan pemecahan masalah adaptif dari seorang pemain manusia.

Belajar dan Beradaptasi secara Real-Time

Inovasi inti dari SIMA 2 terletak pada kemampuannya untuk menggeneralisasi pengetahuan yang diperoleh dalam satu lingkungan dan menerapkannya ke lingkungan yang sama sekali baru—sebuah ciri penting dari kecerdasan manusia yang dikenal sebagai pembelajaran berkelanjutan. Kemampuan ini memungkinkan agen untuk melampaui skrip yang telah ditentukan dan menangani skenario baru hanya berdasarkan instruksi dalam bahasa alami.

Keberhasilan agen dalam berbagai judul, termasuk Goat Simulator 3, menunjukkan pemahaman visual dan spasialnya yang maju. Dengan berfungsi sebagai pemain lain dalam permainan, alih-alih menggantikan logika permainan inti, SIMA 2 bertindak sebagai tempat uji yang kuat untuk keterampilan yang dapat dengan cepat diterjemahkan ke dalam aplikasi dunia nyata. Visi DeepMind adalah bahwa prinsip dasar yang sama yang mengarahkan gerakan virtual dan pengambilan keputusan SIMA 2 akan sangat penting untuk generasi berikutnya dari robotika yang cerdas dan sistem navigasi otonom.

Jalan Menuju Penalaran Terwujud

Sementara DeepMind menganggap SIMA 2 sebagai kemajuan signifikan, penelitian juga mengidentifikasi keterbatasan saat ini, termasuk kesulitan dengan tugas multi-langkah yang sangat panjang dan tantangan terkait manajemen memori dalam lingkungan 3D yang sangat kompleks. Temuan ini memberikan peta jalan yang jelas untuk pengembangan di masa depan dalam penalaran yang terwujud—kemampuan mirip manusia untuk berpikir dan bertindak dalam ruang fisik ( atau yang disimulasikan ).

Meskipun ada rintangan ini, SIMA 2 merupakan langkah maju yang kuat dalam menciptakan sistem yang dapat secara efektif berpikir, merencanakan, dan berkolaborasi. Aplikasinya di dunia virtual menawarkan lingkungan dengan risiko rendah dan data tinggi untuk melatih agen canggih yang diperlukan untuk menavigasi dan berinteraksi dengan dunia fisik, pada akhirnya mempercepat perjalanan menuju AGI.