الشخصيات التي نراها في ألعاب الفيديو والتي يتم التحكم فيها بواسطة أجهزة الحاسوب هي ليست بالشيء الجديد، فالشخصيات التي يتم التحكم فيها بواسطة الحاسوب تكون عنصر رئيسي في صناعة الألعاب، ولكننا بصدى رؤية نموذج جديد في هذا العالم يتم التحكم به بشكل ذاتي بواسطة الحاسب الآلي، وقد يحدث نقلة نوعية في عالم الألعاب.
SIMA، نموذج مبتكر في عالم صناعة الألعاب ويطلق عليه اسم الوكيل المتعدد المهام الذي يمكنه التعلم والتوجيه، حيث يعتمد هذا النموذج اعتماد كلي على الذكاء الاصطناعي للقيام بأمور جديدة لم تكن معروفة من قبل ولم نشهدها في الجيل الحالي من الألعاب.
تقنية الذكاء الاصطناعي ساهمت في تطوير الألعاب بشكل كبير، حيث ساهمت هذه التقنية في تحسين جودة الألعاب، وزيادة التفاعل بين اللاعبين بغض النظر عن البعد الجغرافي، وتحسين التأثيرات الصوتية، ناهيك عن دور هذه التقنية في الألعاب الأون لاين، حيث ساهمت في تقليل الغش، ورفعت مستويات الحماية، وساهمت في تعزيز مستويات حماية بيانات المستخدمين وتأمين معاملاتهم المالية، خاصة الألعاب التي يتم لعبها مقابل ربح الأموال الحقيقية، وأبرزها لعبة الروليت اون لاين المندمجة بتقنية الذكاء الاصطناعي لتعزيز استراتيجيات وفرص الفوز بالجوائز المالية القيمة والمكافآت السخية.
ما هو نموذج سيما؟
يعتبر نموذج سيما نموذج جديد مطور في عالم صناعة ألعاب الفيديو والمعروف بمهامه المتعددة وقبوله للتعلم والتوجيه، حيث يعتمد النموذج على تقنية الذكاء الاصطناعي للقيام بمهام لم تكن معهودة في الألعاب الحالية.
يصفه مختبر الذكاء الاصطناعي بأنه وكيل لتقنية الذكاء الاصطناعي، حيث يختلف النموذج عن النماذج الماضية، بحيث يتم تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي على بيانات تتيح لهم معالجتها واتخاذ إجراءات وتدابير بأنفسهم.
نموذج سيما، سيكون لديه القدرة على أداء مهام متنوعة، باعتباره صديق افتراضي يمكنه استيعاب التعليمات واتباعها في جميع البيئات، كما أنه سيكون بمقدوره استكشاف الزنزانات غير الظاهرة وبناء قلاع كبيرة، وإتمام المهام والتغلب على التحديات التي يتم إسنادها إليه، وعلى العكس من الشخصيات التي لا يمكنها اللعب، فإن نموذج سيما الذي يتم التحكم فيه بتقنية الذكاء الاصطناعي نموذج غير مبرمج في لعبة معينة بهدف التصرف بطريقة ما أو بهدف الاستجابة للإجراءات التي يقوم البشر بتقديمها، كما أن جوجل قالت عن هذا النموذج بأنه وكيل للذكاء الاصطناعي العام الذي يمثل فرضيات ذات الأبعاد الثلاثية.
طريقة عمل نموذج SIMA
لا يمتلك النموذج سيما أي نوع من إمكانية الوصول لقواعد أو خوارزميات اللعبة، ولكنه يقوم بالتدريب من خلال مقاطع فيديو قصيرة يعرض فيها أساليب لعب اللاعبين الناشئين، وتقديم بيانات وشروحات، حيث تتجسد مهام النموذج في ربط المرئيات والقيام بالتفاعلات والإجراءات العملية المطلوبة، كما أنه يقوم بتعلم مقاطع فيديو للاعبين يواجهون بعضهم البعض بهدف القيام بأمور خاصة أثناء اللعب.
فمثلًا، يقوم سيما بتعلم كيفية تحرك وحدات البيكسل في أنماط الشاشة، كالتحرك للأمام، أو عند اقتراب شخص ما منه شيء يشبه الزجاج مثلًا، ويقترب منه، ليقوم بمسح الزجاج، أو أداء مهام بسيطة، أو القيام ببعض الأحداث بمجرد الضغط على زر أو تحديد أيقونة ما.
سيلعب النموذج مع اللاعبين من خلال التصرف على شاكلة اللاعبين البشر، حيث يقوم النموذج باتباع أوامر اللفظ، فهو مصمم من أجل مساعدة اللاعبين وليس ليكون لهم خصمًا في اللعبة، فهو يلعب جنبًا إلى جنب معهم، ويقول جوجل في هذا الصدد بأن سيما ليس مدرب بهدف الفوز في اللعبة، بل أنه مجهز لكي يعمل مع اللاعب ويساعد في تنفيذ الإجراءات وفقًا للتعليمات الطبيعية المطلوبة منه، حيث أوضح جوجل بأن سيما سيكون لاعب زميل يقوم بإنجاز ما هو مطلوب منه كلاعب بشري.
ماذا يحتاج سيما للعمل؟
بحسب ما صرحت به جوجل، فإن سيما يحتاج إلى مجموعة من الصور التي يتم توفيرها في البيئة ذات الأبعاد الثلاثية، وتعليمات لغوية يتم تقديمها للمستخدم، ناهيك عن مخرجات الفأرة ولوحة المفاتيح، كما أنه يتم تقييمها من خلال توظيف 600 مهارة، تضم مجالات متنوعة، كالتفاعل مع الكائنات، والتنقل، وفهم الجمل، كالانعطاف لليسار أو قطع الشجر، وغيرها الكثير من الأمور.
كيف يفهم نموذج سيما ألعاب الفيديو؟
بحسب التقرير الذي صدر عن جوجل، فإن النموذج الحالي من سيما بات أفضل من النموذج الذي تعلم كيفية اللعب في لعبة واحدة، حيث تفوق هذا النموذج الذي تم تدريبه على الألعاب الثلاثية بشكل كبير عن كافة النماذج المتخصصة التي تدربت على لعبة واحدة، حيث تم اختبار النموذج على 9 ألعاب، منها: لعبة نوم انز سكاي، ولعبة الإيكور، وتيرداون، وجوت سيميليتور، وغيرها الكثير من الألعاب من خلال إجراء تجارب عملية على هذه الألعاب، وكان الوكيل قد تدرب على هذه الألعاب ما عدا لعبة واحدة، وكان أداءه فيها جيد للغاية خاصة أنه لم يتدرب عليها من قبل.
تأتي هذه التحديات في بيئة جديدة لها قدرة على تعميم المهارات التي يتم اكتسابها خارج نطاق التدريب، وتعد هذه نتيجة أولية جديدة، ولكن نجد أن هناك حاجة لإجراء المزيد من البحوث بحيث يكون بإمكان هذا النموذج من تقديم أداء قريب من أداء البشر يشارك في جميع الألعاب المرئية وغير المرئية، ناهيك عن مزاياه المتطورة التي تتيح له التفاعل مع بيئات ثلاثية الأبعاد متباينة.