L' AI che GIOCA ai VIDEOGAME potrà LAVORARE al NOSTRO POSTO? (reaction Google SIMA)

Summary

The 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

00:00

🤖 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.

05:00

🎮 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.

10:03

🌐 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.

Keywords

💡Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and learn like humans. In the context of the video, AI is playing video games, showcasing its ability to perceive, learn, and interact within virtual environments. The video discusses a specific AI project, Sima, developed by Google in collaboration with DeepMind, which demonstrates an AI agent capable of playing video games autonomously.

💡Sima

Sima is a new project developed by Google in collaboration with DeepMind, presenting a generalist AI agent capable of playing video games. It represents a significant step towards the concept of autonomous AI agents, which can understand and act within various virtual environments. The project's significance lies in its potential to extend beyond gaming, with implications for real-world applications.

💡Generalist AI Agent

A generalist AI agent is an artificial intelligence system designed to operate across a wide range of tasks or environments, rather than being specialized in a single domain. In the video, Sima is described as a generalist AI agent, capable of functioning in different video game worlds and understanding natural language instructions to perform various actions.

💡3D Virtual Environments

3D Virtual Environments refer to computer-generated worlds that are three-dimensional in nature, providing a space for users to interact with using various inputs like mouse clicks and keyboard presses. In the context of the video, these environments are used as a testing ground for AI agents like Sima, where they can be trained and evaluated on a variety of tasks.

💡Natural Language Instructions

Natural Language Instructions involve giving commands to a machine in the form of human language, which the machine can understand and act upon. In the video, it is highlighted that Sima can follow instructions based on natural language, allowing it to perform actions in the virtual environment as directed.

💡Data Collection

Data Collection is the process of gathering information and storing it in a database or repository for future use. In the context of the video, data is collected from various video games to train AI agents like Sima, enabling them to learn and improve their performance in virtual environments.

💡Safe and Sustainable Training

Safe and sustainable training refers to the practice of training AI systems in environments that minimize risks and ensure the process is environmentally friendly and economically viable. In the video, it is emphasized that video games provide a safe and sustainable context for training AI, as opposed to real-world scenarios that might pose safety or environmental concerns.

💡Skill Set

A skill set refers to the collection of abilities or expertise that an individual or system possesses. In the context of the video, Sima's skill set is the range of actions it can perform within the virtual environments of video games, which are trained and evaluated through data collection and analysis.

💡High-Level Strategic Planning

High-Level Strategic Planning involves the ability to formulate and execute complex plans that require multiple steps or subtasks to complete. In the video, it is mentioned as a future goal for AI agents, where they will need to engage in strategic thinking and complete tasks that involve multiple subtasks.

💡Real-World Applications

Real-World Applications refer to the practical use of technology, concepts, or methods outside of a controlled or virtual environment, directly in everyday life situations. The video discusses the potential for AI agents trained in virtual environments, like those used in the Sima project, to be applied to real-world scenarios, expanding their utility beyond gaming.

💡Asymchronous Environments

Asymchronous Environments are those that do not synchronize with the actions of a participant or user. In the context of the video, this means that the virtual environments used for training AI continue to operate and evolve even when the AI or user is not interacting with them, simulating a more dynamic and realistic setting for training purposes.

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