L' AI che GIOCA ai VIDEOGAME potrà LAVORARE al NOSTRO POSTO? (reaction Google SIMA)
Summary
TLDRThe video discusses Sima, an AI project by Google in collaboration with DeepMind, which introduces a versatile agent capable of playing video games without accessing the game's code. The agent learns by perceiving the environment and following natural language instructions, demonstrating the potential for AI to interact with various virtual environments. The research, which involved nine different games, shows promising results with the AI completing 600 basic skills, suggesting a significant step towards more complex AI tasks in the future.
Takeaways
- 🤖 The script discusses an AI named Sima, developed by Google in collaboration with DeepMind, capable of playing video games.
- 🎮 Sima represents a significant step towards the concept of an autonomous AI agent, able to complete tasks autonomously.
- 🌐 The project's implications extend beyond gaming, with potential applications in various virtual environments.
- 🔍 Video games serve as a rich data source for training AI agents, providing a safe and sustainable environment for development.
- 🚗 Training AI in virtual environments, like driving simulations, is more sustainable and safer than real-world scenarios.
- 🔧 Sima is a versatile AI agent that can operate in 3D virtual environments and follow instructions based on natural language.
- 📊 The research involved nine different video games, selected for their rich environments and objects, comparable to real-world settings.
- 📈 The study began with basic tasks and aims to progress towards more complex actions and strategic planning in the future.
- 📚 The technical report and scientific paper introduce Sima, detailing the research, analysis, and studies conducted.
- 📈 Sima was evaluated on 600 basic skills, ranging from simple movements to complex tasks like driving a car.
- 🔄 The findings from the virtual world simulations can be applied to real-world scenarios, expanding the potential uses of AI agents.
- 🌟 The video script highlights the importance of AI research in gaming and its potential to generalize across different virtual and real-world applications.
Q & A
What is the main focus of the Sima project developed by Google in collaboration with DeepMind?
-The Sima project focuses on developing a generalist AI agent capable of playing video games. It is designed to operate in 3D virtual environments and can follow instructions based on natural language, making it versatile for various applications beyond gaming.
How do video games serve as a valuable resource for AI research according to the script?
-Video games are considered a gold mine for AI research because they provide a rich environment with a large amount of data for training new AI agents. They also offer a safe and sustainable way to train models, such as driving an AI model in a simulated environment instead of a real road.
What makes Sima different from other AI agents in terms of interaction with its environment?
-Sima does not require access to the video game's code. Instead, it operates based on the perception of the environment around it, understanding the elements that surround it, and following instructions given in natural language, similar to how humans interact with video games.
What is the significance of Sima's ability to interact with environments using natural language instructions?
-Sima's ability to interact using natural language instructions means it can potentially engage with any virtual environment, not just video games. This makes it adaptable for a wide range of tasks, from navigating the web to creating videos or completing tasks on a computer.
How many different basic skills or tasks has the current version of Sima been evaluated on?
-The current version of Sima has been evaluated on 600 different basic skills or tasks, ranging from simple movements to complex actions like driving a vehicle.
What does the future hold for AI agents like Sima according to the research?
-The future envisions AI agents like Sima capable of undertaking tasks that require high-level strategic planning and multiple subtasks to complete. The goal is for these agents to perform complex actions that involve step-by-step reasoning.
How were the video games selected for the Sima research?
-The video games were selected for their rich environments with many details and objects, providing a variety of interactions and actions. The selection also considered the diversity of scenarios and the asynchronicity of the games, which continue to function while the agent performs actions.
What types of skills or tasks were included in the 600 basic skills evaluated for Sima?
-The 600 basic skills evaluated for Sima included a range of simple movements, menu navigation, and complex tasks like construction, combat, eating, cooking, and crafting.
How did human performance compare to Sima in the tasks assigned?
-Humans performed worse than Sima in the sense that they did not complete the assigned tasks as efficiently. However, they followed the instructions but often engaged in irrelevant actions before completing the assigned task.
What is the potential application of the research findings from Sima in the real world?
-The research findings can be applied to other virtual contexts, such as an AI agent booking a trip based on instructions and browser perception, and potentially to the real world, translating the skills learned in virtual environments to real-life applications.
Outlines
🤖 Introducing Sima: AI's Leap into Video Gaming
This paragraph introduces Sima, an AI project developed by Google in collaboration with DeepMind. Sima features an AI agent capable of playing video games, which may seem limiting but has vast implications beyond gaming. The project is a significant step towards the concept of autonomous AI agents, a topic frequently discussed in recent times. The video aims to understand Sima's significance and the relevance of its research outcomes in the AI world. It also mentions the importance of subscribing to the channel for regular updates and the availability of a newsletter and eBooks for further insights into AI developments.
🎮 Sima's Versatility and Research Implications
This paragraph delves into Sima's versatility as an AI agent, capable of operating in 3D virtual environments and following natural language-based instructions. It highlights the importance of video games as a rich source of data for training new AI agents, providing a safe and sustainable environment for development. The discussion includes the comparison of training AI in virtual versus real-world scenarios, emphasizing the sustainability and safety of virtual training. The paragraph also touches on the technical report detailing the Sima project, its background, and the research conducted, including partnerships with major game development studios.
🌐 Sima's Potential Beyond Video Games
This paragraph explores the potential applications of Sima's technology beyond video games. It discusses how the simple interface used by Sima to interact with video games is similar to how humans understand and interact with their environment. This similarity suggests that Sima could potentially interact with any virtual environment, not just games, including augmented reality, virtual reality, and web navigation. The paragraph also covers the evaluation of Sima on 600 basic skills, ranging from simple movements to complex tasks like driving a vehicle. The goal is for future AI agents to perform high-level strategic planning and complete multiple subtasks, with the研究成果 being applicable to various virtual and real-world contexts.
Mindmap
Keywords
💡Artificial Intelligence (AI)
💡Sima
💡Generalist AI Agent
💡3D Virtual Environments
💡Natural Language Instructions
💡Data Collection
💡Safe and Sustainable Training
💡Skill Set
💡High-Level Strategic Planning
💡Real-World Applications
💡Asymchronous Environments
Highlights
Sima is a new AI project developed by Google in collaboration with DeepMind.
Sima introduces an AI agent capable of playing video games.
The project extends beyond gaming, with significant implications in other contexts.
Sima is a concrete step towards the concept of an autonomous AI agent.
Research outcomes from Sima are deemed irrelevant and significant in the AI world.
Sima is scalable and can follow instructions based on natural language.
Video games serve as a gold mine for AI training, providing a vast amount of data.
Training AI in virtual environments is sustainable and safe compared to real-world scenarios.
Sima does not require access to the game's code, only the environment's perception.
Sima's interface is similar to human interaction with video games, understanding the environment and taking actions.
Sima can potentially interact with any virtual environment, not just video games.
Sima has been evaluated on 600 basic skills, ranging from simple movements to complex tasks.
The future vision for Sima's agents involves high-level strategic planning and completing multiple subtasks.
The research findings can be generalized across games and applied to other virtual contexts.
The selected video games for the research were rich in details and comparable to real environments.
The environments used in the research are asynchronous, continuing to function while actions are performed.
The research utilized standard input devices like mouse and keyboard, similar to human use.
The video games selected for the study were diverse, ranging from construction to combat and food-related tasks.
The study's results were surprising, with humans sometimes performing worse than AI in assigned tasks.
Transcripts
che vedete a schermo è un'intelligenza
artificiale che sta giocando ai
videogame oggi parliamo di Sima il nuovo
progetto sviluppato da Google in
collaborazione con Deep Mind che
presenta un agente ai in grado di
giocare appunto ai videogame ma detta
così può sembrare un po' limitante
Infatti le implicazioni di un progetto
come Sima in contesti che vanno oltre al
contesto gaming sono incredibili un
progetto come Sima è un passo concreto
importante verso l'idea il concetto di
Agi di agente autonomo di ai in grado di
completare autonomia delle azioni di cui
stiamo sentendo parlare sempre più
spesso nell'ultimo periodo e quindi in
questo video cerchiamo di capire un po'
di cosa si tratta e perché Sima è così
importante perché i risultati di una
ricerca come quella di Sima sono così
irrilevanti e significativi nel mondo ai
ma prima di tuffarci nel video piccolo
appunto ho notato che molti di voi
guardano appunto i miei video ma non
sono iscritti al canale molto male per
rimanere aggiornati non perdervi altri
contenuti simili iscrivetevi non costa
nulla c'è il pulsantino qui sotto e ogni
ogni settimana pubblico diversi video
così rimanete aggiornati non ve li
perdete Se volete poi rimanere ancora
più sul pezzo ogni settimana mando una
newsletter in cui raccolgo tutte le
notizie più importanti del mondo ai un
po' di consigli un po' di strumenti
pratici un po' di Tool che possiamo già
utilizzare possiamo già inserire
all'interno del nostro workflow promt
della settimana veramente tanto tanto
valore iscrivetevi qui sotto e vi
beccate Anche due eBook gratuiti con
delle Custom instruction già preparate e
anche delle instruction per creare dei
GPT link qui sotto mi raccomando Eccoci
qui Siamo sul sito di Deep Mind
l'articolo di presentazione del progetto
Sima e generalist ai Agent for 3D
Virtual environments quindi parliamo di
un agente ai generalista che va a
operare in mondi 3D virtuali appunto I
videogame continuiamo a leggere We
Present New Research on scalable
instructable multiword Agent appunto
Sima quindi parliamo di un un agente
scalabile che può seguire delle
istruzioni basate sul linguaggio
naturale che può operare in diversi
ambienti multiworld videogame are Key
proving Ground for artificial
intelligence Systems cosa ci dice ci
dice che in questo contesto I
videogiochi sono una vera e propria
Miniera D'Oro sono preziosissimi perché
perché ci permettono di raccogliere una
grossa grossa mole di dati per trainare
appunto questi nuovi agenti ai ma ci
permette di farlo in un ambiente Safe in
maniera completamente sostenibile
pensiamo per esempio ad addestrare un
modello di intelligenza artificiale a
guidare un automobile pensiamo a
farglielo fare su una strada reale o su
una strada all'interno di un ambiente
virtuale Qual è l'opzione più
sostenibile Qual è l'opzione più sicura
Naturalmente quella all'interno del
mondo virtuale quindi I videogame ci
permettono appunto di raccogliere tanti
tanti tanti dati in maniera sicura e in
maniera scalabile Ecco perché sono così
importanti e ci permettono poi di
replicare delle situazioni che possiamo
poi trovare nel mondo reale Quindi
possiamo simulare delle Task che
potrebbero poi essere eh completate da
un da un essere umano all'interno di un
mondo reale Quindi oggi annunciamo
grosso Milestone grosso traguardo e qui
ci viene introdotto il Technical report
quindi il report tecnico il paper
scientifico dove viene introdotto Sima
tutto il progetto come sono state
condotte le Le analisi le gli studi e
continuiamo perché qui ci viene un po'
spiegato tutto il background di questa
di questa ricerca ed è molto molto
interessante come stavo proprio dicendo
poco fa I videogame sono una vera e
propria miniera d'oro e consci di questo
Google e Deep Mind hanno stretto diverse
partnership con grossi studi di sviluppo
videogiochi E per condurre queste questa
analisi questa ricerca Hanno selezionato
nove videogiochi diversi diversi
contesti diversi ambientazioni comunque
ambientazioni ricche ricche di di
dettagli di oggetti che possono essere
comparabili in un certo senso con
ambienti reali e hanno fatto completare
alla gente ai diverse Task fra
virgolette basiche all'interno di questi
ambienti in questo schema ci viene
proprio mostrato un po' il il flusso
abbiamo questi nove ambienti diversi che
sono appunto I novei videogame
selezionati vengono raccolti dei dati
con questi dati vengono cinati gli
agenti e poi c'è una fase di valutazione
finale ma continuiamo Sima è versatile
ai Agent perché è versatile qui parliamo
solo di videogiochi Eh non proprio
Infatti qui ci viene un po' spiegato
come funziona come opera Sima
all'interno di questi ambienti Sima
Infatti non ha bisogno qui leggiamo non
ha bisogno di accedere al codice sor
gente del del videogioco bensì sarà
sufficiente avere come input la
percezione del dell'ambiente che lo
circonda quindi vedere percepire Quali
sono gli elementi che lo circondano e
seguire poi delle istruzioni istruzioni
basate come detto poco fa sul linguaggio
naturale a questi input corrispondono
degli output output che sono delle
azioni quali azioni Beh il movimento il
click del mouse e il premere dei tasti
sulla tastiera essenzialmente quello che
facciamo noi quando giochiamo al
computer ma non solo e infatti qui c'è
il passaggio più più importante secondo
me o comunque fra i più importanti
dell'intera ricerca che ci dice che
questa simple interface questa semplice
interfaccia un po' questo modo di
interagire poi con col videogioco è un
po' quello che facciamo noi umani no
vediamo lo schermo capiamo e cerchiamo
di comprendere l'ambiente e nel quale si
sta muovendo il personaggio principale
del videogioco e poi intraprendiamo
delle azioni che sono muovere cliccare
col mouse e premere dei tasti sulla
tastiera è proprio quello che fa il
nostro Sima però questo significa Come
scritto che Sima può potenzialmente
interagire con qualsiasi ambiente
virtuale quindi non solo videogiochi Ma
parliamo di qualsiasi altro ambiente
virtuale possiamo pensare a un ai Agent
che si muove all'interno di un ambiente
di realtà aumentata Sì di realtà
virtuale Sì ma possiamo pensare anche un
ai Agent che prenota per esempio per noi
un volo navigando il web un ai di questo
tipo Sarà in grado quindi di
potenzialmente navigare il web capire
quali sono gli elementi che compongono
una pagina dove poter cliccare inserire
per noi tutti i dati per completare una
prenotazione ma non solo pensiamo a un
agente II che appunto capendo
comprendendo l'ambiente che lo circonda
sulla base di istruzioni basate sul
linguaggio naturale monta per noi un
video o completa altre Task sul computer
ora sto parlando di mondi virtuali di
computer di telefono possiamo pensare
anche ad altre tipologie di interfaccia
ma pensiamo a tutto questo poi traslato
nel mondo reale Infatti come abbiamo
detto poco fa quanto ho scoperto quanto
raccolto
durante questi test queste simulazioni
all'interno di mondi virtuali potrà poi
essere applicato nel mondo reale la
versione corrente di Sima è stata
valutata su 600 skill basiche quindi 600
azioni diverse che variano Dal semplice
movimento Quindi vai a sinistra vai a
destra fino all' utilizzare un menù
oppure a Guidare un'auto Qui abbiamo un
po' di esempi presi tratti dai
videogiochi Questo è quanto stavamo
vedendo all'inizio del video quindi qui
per esempio in Go Simulator vediamo la
task di questa di Questa capra che
arriva vicino a un'automobile entra
nell'automobile e la guida oppure la una
capra che salta una staccionata Qui
abbiamo altri Altri videogiochi in
questo caso satisfactory quindi abbiamo
skill di costruzione in questo caso
abbiamo un altro gioco che è balim
quindi in questo caso il personaggio sta
cercando dell'acqua oppure sta tagliando
degli alberi Qui invece abbiamo gioco n
Sky personaggio principale che va alla
alla nave spaziale quindi corre e arriva
alla nave spaziale oppure sempre tratto
da n and Sky qui vediamo l'i Agent
l'agente ai che sta sparando agli
Asteroidi quindi Qui abbiamo diverse
tipologie di azioni azioni più semplici
che si limitano a al movimento anche
azioni un po' più complesse che eh
prevedono movimento e altre azioni Ed è
proprio questo il principio dietro
questo questo studio partire da azioni
da Task basiche per poi arrivare a
sequenze sempre più complesse in futuro
di azioni che saranno intraprese appunto
da questi agenti infatti leggiamo we
want our future agents to take tasks
that require High level strategic
planning and multiple subtask to
complete Quindi ci sta dicendo che in un
futuro i ricercatori di di Google e di
Deep Mind vedono i loro agenti ai in
grado di intraprendere delle azioni che
comunque richiedono un ragionamento step
by step anche abbastanza complesso
azioni che richiedono tante subtask per
essere completate qui vediamo
generalizing across Game and more Ed è
proprio quanto ci stamo dicendo fino ad
ora i findings i risultati di questa
ricerca potranno poi essere applicati
saranno applicabili ad altri contesti
sia contesti virtuali Quindi pensiamo
come abbiamo detto poco fa un agente che
prenota per noi da zero un viaggio solo
solamente basandoci sulle nostre
istruzioni e sulla sua percezione degli
elementi all'interno del del browser web
ma pensiamo anche ad applicare questi
risultati al mondo reale direi adesso di
dare anche un'occhiata al Paper ci sono
alcuni spunti interessanti Diciamo che
il blog riassume in maniera molto chiara
molto semplice anche da digerire tutto
il contenuto della ricerca i vi lascio
tutti i link qui sotto qui nel diciamo
nel Paver andiamo un po' più nel nello
specifico io volevo solamente
sottolinearvi un paio di di grafici un
paio di di parti che secondo me sono
molto interessanti Qui abbiamo questo
schema che più o meno è quello che
abbiamo visto sul sull'articolo di blog
quindi un po' Come funziona tutta la
raccolta dati come è stato sono state
condotte queste queste ricerche quindi
abbiamo i diversi i diversi ambienti la
raccolta di dati con questi dati vengono
trainati gli Agent queste questo set di
skill questo set di competenze potrà
essere poi applicato anche in ambienti
diversi quindi si parte da un ambiente
particolare ma quelle skill apprese
Verranno poi applicate anche in altri
ambienti ambienti diversi e poi c'è
tutta una fase di valutazione poi
leggiamo un po' di caratteristiche
Secondo me interessanti di come sono
stati selezionati gli ambienti Dai quali
poi raccogliere questi dati Quindi loro
hanno un po' selezionato degli ambienti
ovviamente ricchi Vis ente ricchi di
elementi con tante variabili quindi che
contenevano centinaia di oggetti per
esempio all'interno di una scena quindi
tante possibilità di interazione e di e
di azione appunto da parte della gente
Poi ci dice che questi ambienti sono
asincroni quindi a differenza di tanti
ambienti di ricerca utilizzati in
passato questi ambienti non si fermano e
aspettano mentre la gente compie le
azioni ma continuano comunque a scorrere
a funzionare Ecco non si fermano durante
l'azione intrapresa dalla gente poi ci
viene detto che appunto vengono
utilizzati mouse e tastiera che
utilizzerebbe un essere umano comune fra
virgolette quindi non abbiamo degli
strumenti particolari ma semplicemente
mouse e tastiera e poi ci vengono
fornite altre informazioni qui possiamo
leggere Quali sono stati i videogiochi
utilizzati appunto per per questa
ricerca per ogni videogioco ci viene un
po' fornita una breve descrizione del
perché erano ambienti rilevanti per
appunto per condurre la ricerca e qui
vediamo questo schema secondo me molto
interessante tutte le azioni Le
possibili Task che sono state intraprese
in questi ambienti dalla gente quindi
per esempio abbiamo skill relative alla
costruzione oppure skill di
combattimento quindi combattere o Dare
un calcio oppure skill relative
competenze relative al cibo quindi
mangiare oppure cucinare qualcosa o
anche tagliare una pietanza pu
raccogliere alcune pietanze insieme
oppure creare qui vediamo creare Craft
un
Quindi abbiamo veramente tante skill
Insomma vi invito a dare un'occhiata a
leggere a studiarvi un po' Questo schema
come abbiamo visto sono solo 600 le
skill base testate in questa ricerca
quindi immaginiamo che in futuro saranno
sempre di più e le possibilità saranno
sempre maggiori e continuando a scorrere
vediamo queste sequenze di fotogrammi
molto interessanti che sono
essenzialmente quanto stavamo vedendo
poco fa sul sull'articolo di blog dove
vedevamo quelle breve clip con le azioni
intraprese dalla gente all'interno del
videogioco qui vediamo invece la
sequenza di di fotogrammi quindi per
esempio eh l'azione era vai alla alla
navi alla nave spaziale all'interno del
gioco no Man Sky e qui vediamo tutta la
sequenza di azioni intraprese dalla
gente quindi si trovava in un punto x
Random dopo l'istruzione ha capito ha
percepito l'ambiente che lo circondava e
pian piano si è mosso verso la la nave
spaziale stessa cosa Qui gioco God
simulator 3 l'istruzione era guida una
macchina e come abbiamo visto eh la
capra da un punto x Random si sposta
verso l'automobile entra all'interno
dell'automobile e inizia a guidarla i
risultati della ricerca sono comunque
sorprendenti perché la gente ha
performato Sì in maniera peggiore
rispetto a un essere umano Ma non
peggiore nel senso non ha completato la
tasc che gli era stata assegnata non ha
seguito le istruzioni ha seguito le
istruzioni ma molto più probabilmente
prima di completare quella determinata
Task La gente completava magari delle
azioni non propriamente rilevanti quindi
nell'esempio del dell'astronauta che
doveva raggiungere la nave spaziale
magari prima di raggiungere la nave
spaziale iniziava a girare in tondo o
magari a saltare Fatemi sapere anche voi
cosa ne pensate di sì ma io sono rimasto
molto colpito e credo che se Iniziamo a
pensare a tutte le possibili
applicazioni ovviamente Qui stiamo
parlando vi ripeto di videogiochi ma è
limitante parlare solo di videogiochi E
volevo capire anche da voi cosa Cosa ne
pensate Quali sono le sensazioni e dove
ci stiamo muovendo Secondo voi questa eh
i risultati di questa ricerca sono un
passo concreto verso l'agi fatemelo
sapere qui sotto io con questo vi saluto
e noi ci vediamo nel prossimo video Ciao
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