سيما.. نموذج ذكاء اصطناعي يصل إلى ألعاب الفيديو
تاريخ النشر: 30th, April 2024 GMT
الشخصيات في ألعاب الفيديو التي يتحكم فيها بواسطة الحاسوب ليست شيئا جديدا. فالشخصيات التي يتحكم بها الحاسوب هي من العناصر الأساسية في عالم الألعاب منذ فترة طويلة. ولكن اليوم ظهر نموذج مميز وجديد في مجال الألعاب ذات التحكم الذاتي بواسطة الحاسوب والذي سيغير عالم الألعاب.
سيما (SIMA) هو نموذج مطور في عالم ألعاب الفيديو والمعروف بالوكيل المتعدد المهام والقابل للتعلم والتوجيه والذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي للقيام بأمور لم نعهدها في الألعاب المنتشرة في الوقت الحالي.
يصف مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي غوغل ديب مايند نموذج سيما بأنه "وكيل ذكاء اصطناعي"، والذي يختلف عن النماذج الأخرى مثل شات جي بي تي وجيميني، يُدرب وكلاء الذكاء الاصطناعي على مجموعة كبيرة من البيانات، كما يمكنهم معالجة البيانات واتخاذ الإجراءات بأنفسهم.
سيما سيكون قادر على أداء أنواع مختلفة من المهام، إنه كصديق افتراضي يمكنه فهم التعليمات واتباعها في جميع أنواع البيئات الافتراضية من استكشاف الزنزانات الغامضة إلى بناء القلاع الفخمة، يمكنه إتمام المهام أو حل التحديات المسندة إليه.
وعلى عكس الشخصيات غير القابلة للعب، فإن سيما الذي يتحكم فيه الذكاء الاصطناعي غير مبرمج في لعبة معينة للتصرف بطريقة ما أو الاستجابة لبعض الإجراءات التي يقدمها البشر. بل تُعرفه غوغل بأنه وكيل ذكاء اصطناعي عام للبيئات الافتراضية الثلاثية الأبعاد.
كيف يعمل؟لا يمتلك سيما أي نوع من الوصول إلى خوارزميات اللعبة أو القواعد الداخلية، وبدلا من ذلك، يدرب ساعات عديدة من خلال مقاطع الفيديو التي تعرض أسلوب لعب اللاعبين العاديين. ومن هذه البيانات والشروح المقدمة، فهو يتعلم ربط تمثيلات مرئية معينة للقيام بالإجراءات والعمليات والتفاعلات. كما يتعلم من مقاطع فيديو للاعبين وهم يوجهون بعضهم البعض للقيام بأشياء خاصة في اللعبة.
على سبيل المثال، قد يتعلم الوكيل سيما من كيفية تحرك وحدات البيكسل في نمط معين على الشاشة أن هذا الإجراء يسمى "التحرك للأمام"، أو عندما تقترب الشخصية من شيء يشبه الباب ويستخدم شيئا يشبه مقبض الباب، فهذا يعني "فتح باب". أمور بسيطة مثل هذه، مهام أو أحداث تأخذ بضع ثوان ولكنها أكثر من مجرد الضغط على مفتاح أو تحديد شيء ما.
يلعب سيما جنبا إلى جنب مع اللاعبين فهو يتصرف على شاكلة اللاعب البشري من خلال اتباع أوامر لفظية، فهو مصمم ليكون مساعدا للاعب وليس خصما له.
تقول غوغل: "سيما ليس مدربا على الفوز في لعبة، بل هو مجهز للعمل جنبا إلى جنب مع اللاعب وتنفيذ الإجراءات بناء على تعليمات اللغة الطبيعية". كما أوضحت أن سيما يعمل كلاعب زميل يحاول إنجاز كل ما يطلبه منه اللاعب البشري.
وأضافت غوغل أن سيما يحتاج فقط إلى الصور التي توفرها البيئة ثلاثية الأبعاد وتعليمات اللغة التي يقدمها المستخدم. ومع إخراجات الفأرة ولوحة المفاتيح، يتم تقييمها عبر 600 مهارة، تشمل مجالات كالتنقل وتفاعل الكائنات وغيرها، فيفهم الجمل مثل "انعطف لليسار" أو "اقطع الشجرة" وينفذها.
وفق تقرير غوغل، فإن النموذج الذي تدرب على العديد من الألعاب كان أفضل من النموذج الذي تعلم كيفية اللعب في لعبة واحدة فقط. فقد تفوقت نماذج سيما التي تم تدريبها على مجموعة من الألعاب الثلاثية الأبعاد بشكل ملحوظ على جميع النماذج المتخصصة والتي تدربت على لعبة واحدة فقط.
وقعت هذه الاختبارات على 9 ألعاب منها "نو مانز سكاي" ولعبة "إيكو" و "تيرداون" و "جوت سيميليتور" وغيرها. ومن خلال التجارب على هذه الألعاب، فإن الوكيل الذي تدرب في كل الألعاب ما عدا واحدة كان بنفس الأداء الجيد في تلك اللعبة التي لم يتدرب عليها مسبقا.
وتبرز هذه التحديات على العمل في بيئات جديدة قدرة سيما على تعميم المهارات المكتسبة خارج نطاق التدريب. وتعتبر هذه نتيجة أولية واعدة، ولكن هناك حاجة إلى مزيد من البحث حتى يتمكن هذا المساعد من تقديم أداء قريب من المستوى البشري في كل من الألعاب المرئية وغير المرئية.
ميزات سيمايشتمل نموذج غوغل لألعاب الفيديو "سيما" على ميزات متطورة تمكنه من التفاعل ضمن بيئات محاكاة ثلاثية الأبعاد مختلفة. تعد هذه الميزات جزءا لا يتجزأ من تصميمه، مما يسمح له بفهم وتنفيذ تعليمات اللغة الطبيعية وتنفيذ العديد من الإجراءات. وأبرز هذه الميزات:
– نقل المعرفة إلى بيئة متعددة: من السمات الرئيسية لسيما أنه يستطيع استخدام المعرفة والمهارات التي اكتسبتها في بيئة ما لتحقيق أداء جيد في بيئة أخرى دون البدء من الصفر في كل مرة. تعد هذه القدرة على التنقل بين البيئات مهمة جدا لمرونة النموذج وكفاءته. فهذا يتيح له استخدام ما تعلمه في مجموعة واسعة من المواقف بدلا من موقف واحد فقط.
على سبيل المثال، إذا تعلم النموذج مفهوم "فتح الباب" في إحدى الألعاب، فيمكنه تطبيق هذه المعرفة عند مواجهة باب في لعبة أخرى غير ذات صلة. تعمل أنظمة الإدراك والعمل المتطورة للوكيل على تسهيل رسم خرائط المفاهيم المشتركة من خلال استخلاص أوجه التشابه الأساسية في التفاعلات عبر البيئات وتسريع تكيفها.
– يفهم تعليمات اللغة الطبيعية: صمم سيما لفهم مجموعة واسعة من التعليمات اللغوية، وتفسيرها في سياق بيئتها وأهدافها الحالية. يمتد هذا الفهم إلى الأوامر المعقدة وتسلسلات التعليمات، مما يمكّنه من الانخراط في التفاعلات المتطورة وإكمال المهام المعقدة وفقا لمدخلات اللغة الشبيهة بالإنسان.
– ينفذ أكثر من 600 إجراء: نظرا لتنوع بيئات التدريب وصعوبة المهام التي يمكنه التعامل معها، يمكن لنموذج سيما تنفيذ أكثر من 600 إجراء مختلف، وذلك بفضل مخزونه الكبير من الحركة، حيث يمكنه الاستجابة بشكل صحيح لمختلف المواقف والتعليمات.
واجه فريق أبحاث ديب مايند العديد من المشكلات الصعبة عند تطوير سيما. تنشأ هذه المشاكل عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئات ثلاثية الأبعاد مختلفة ومتغيرة، وسنذكر أبرز التحديات التي واجهها المطورون:
– بيئات الوقت الحقيقي غير مصممة لنماذج مثل سيما: تدرب سيما في بيئات الوقت الحقيقي التي تعتمد على الوقت الفعلي، خاصة ألعاب الفيديو التجارية، وهذه البيئات غير متوقعة بطبيعتها وليست مصممة لوكلاء الذكاء الاصطناعي مثل سيما. تصممت هذه البيئات للاعبين البشر وتحتوي على تفاصيل دقيقة وديناميات يمكن أن تكون تحديا للذكاء الاصطناعي للتنقل والفهم.
– معلومات محدودة: يعني تقييم أداء سيما دون وصول إلى واجهة برمجة التطبيقات أن الوكيل لا يمكن أن يعتمد على حالات بيئية صريحة أو آليات اللعبة الأساسية التي عادة ما تكون متاحة للمطورين. هذا القيد يستدعي الاعتماد على إشارات بصرية ونصية فقط، مما يعكس تجربة لعب الإنسان ولكن يثير تحديات كبيرة في تفسير البيئة بدقة وإعطاء رد مناسب.
– دقة التقدير: نقص الوصول المباشر إلى حالة البيئة يعقد عملية التقييم، مما يجعل من الصعب التأكد مما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد فهم ونفذ مهمة معينة بنجاح، خاصة في حالات معقدة أو غامضة.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: ترجمات حريات الذکاء الاصطناعی ألعاب الفیدیو من خلال فی لعبة
إقرأ أيضاً:
هل تنفجر معدلات النمو الاقتصادي في زمن الذكاء الاصطناعي؟
منذ آلاف السنين، لم يكن النمو الاقتصادي العالمي سوى زحف بطيء يُلاحظ بالكاد. فحتى عام 1700، لم يتجاوز متوسط نمو الناتج العالمي نسبة 0.1% سنويًا، أي ما يعني أن الاقتصاد كان يحتاج نحو ألف عام ليتضاعف، لكن الثورة الصناعية غيّرت ذلك المسار، وتوالت القفزات في معدلات النمو حتى بلغ متوسطه 2.8% في القرن العشرين.
واليوم، يقف العالم أمام وعود جديدة -وربما مخيفة- بانفجار اقتصادي يفوق كل ما عرفه التاريخ، مدفوعًا بما يُعرف بالذكاء الاصطناعي العام، وفقًا لتقرير موسّع نشرته مجلة إيكونوميست.
اقرأ أيضا list of 2 itemslist 1 of 2إسبانيا تعلّق شراء صواريخ إسرائيلية بـ327 مليون دولارlist 2 of 2الذكاء الاصطناعي لتحديد قيمة للعقارات في تركياend of list نمو سنوي يصل إلى 30%؟وفقًا لمتفائلين من أمثال سام ألتمان، المدير التنفيذي لشركة "أوبن إيه آي"، فإن الذكاء الاصطناعي قادر في المستقبل القريب على أداء معظم المهام المكتبية بكفاءة أعلى من البشر.
هؤلاء يرون أن النمو السنوي للناتج المحلي الإجمالي العالمي قد يقفز إلى ما بين 20% و30%، وهي نسب غير مسبوقة تاريخيًا، لكنها من وجهة نظرهم ليست أكثر جنونًا من فكرة "النمو الاقتصادي" التي كانت نفسها مرفوضة في معظم تاريخ البشرية.
ومع تسارع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، لم يعد التهديد الأكبر يكمن فقط في إحلالها مكان العاملين، بل في احتمال أن تقود انفجارًا إنتاجيًا شاملًا، يبدّل ليس فقط سوق العمل، بل أسواق السلع والخدمات والأصول المالية أيضًا.
من نمو السكان إلى نمو الأفكار.. والآن نمو الآلاتويعتمد جوهر نظرية النمو الكلاسيكية على زيادة السكان، التي كانت تسمح بإنتاج أكبر، لكن دون تحسن جوهري في مستوى المعيشة. ومع الثورة الصناعية، تغير هذا النمط، حيث أظهرت الأفكار -لا الأجساد- أنها قادرة على توليد الثروة، وفق ما أوضحه الاقتصادي مالتوس ثم دحضه الواقع لاحقًا.
وبحسب ما نقله التقرير عن "أنسون هو" من مركز "إيبوخ إيه آي"، فإن الذكاء الاصطناعي العام قد يحقق قفزة شبيهة، حيث لا تعود الإنتاجية مرتبطة بزيادة السكان، بل بسرعة تحسين التقنية ذاتها. فحين تصبح الآلات قادرة على تطوير نفسها ومضاعفة قدراتها، فإن النمو يصبح نظريًا غير محدود.
لكن بعض الباحثين -مثل فيليب تراميل وأنتون كورينيك -يشيرون إلى أن أتمتة الإنتاج وحدها لا تكفي لإحداث نمو متسارع ما لم تُستخدم لتسريع الابتكار ذاته، وهو ما قد يُحقق عبر مختبرات ذكاء اصطناعي مؤتمتة بالكامل بحلول 2027، وفقًا لتوقعات "إيه آي فيوتشرز بروجكت".
إعلان الانفجار الاستثماري ومفارقة الفائدة المرتفعةوإذا صدقت هذه النماذج، فإن العالم سيشهد طلبًا هائلًا على رأس المال للاستثمار في الطاقة، ومراكز البيانات، والبنية التحتية. فمشروع "ستارغيت" من أوبن إيه آي الذي يُقدّر بـ500 مليار دولار، قد يُعتبر مجرد بداية.
ووفقًا لنموذج "إيبوك إيه آي"، فإن الاستثمار الأمثل في الذكاء الاصطناعي لعام 2025 وحده يجب أن يبلغ 25 تريليون دولار.
لكن هذه الوتيرة ستؤدي أيضًا إلى ارتفاع كبير في أسعار الفائدة الحقيقية. فمع توقع ارتفاع الدخول المستقبلية، قد يفضّل الأفراد الإنفاق بدل الادخار، مما يتطلب رفع العوائد على الادخار لجذب الأموال مجددًا. وهذا ما أشار إليه الاقتصادي فرانك رامزي منذ أوائل القرن العشرين، وأكدته النماذج الحديثة التي حللها التقرير.
وفي ظل هذه الديناميكيات، تبقى الآثار على أسعار الأصول غير محسومة. فرغم النمو السريع في أرباح الشركات، فإن ارتفاع أسعار الفائدة قد يقلل من القيمة الحالية للتدفقات النقدية المستقبلية، مما يخلق صراعًا بين عاملَي النمو والعائد.
أين يقف العامل البشري في كل ذلك؟لكن ماذا عن العمال؟ وهنا، يبرز التحدي الحقيقي، فالذكاء الاصطناعي قد يجعل من التوظيف البشري خيارًا ثانويًا، إذ تضعف الحاجة للعمالة إذا باتت الآلة أرخص وأكثر كفاءة. ومع تقدم التقنية، تنخفض كلفة تشغيل الذكاء الاصطناعي، مما يُضعف الحد الأعلى للأجور التي يمكن دفعها للبشر.
وبحسب دراسة ويليام نوردهاوس الحائز جائزة نوبل، فإن جميع العوائد ستتجه في النهاية إلى مالكي رأس المال، وليس إلى العمال. لذا، فإن من لا يمتلك أصولًا رأسمالية -شركات، أرضا، بيانات، بنية تحتية- سيكون في وضع هش، اقتصاديًا.
رغم ذلك، لا يعني هذا أن الجميع سيخسر. إذ من الممكن أن تنشأ "أمراض باومول المعكوسة" -وهي ظاهرة اقتصادية تشير إلى ارتفاع أجور الأعمال التي يصعب أتمتتها، رغم بطء نمو إنتاجيتها-، حيث ترتفع أجور الأعمال التي يصعب أتمتتها، مثل التعليم، الطهي، ورعاية الأطفال، فقط لأنها تتطلب تفاعلًا بشريًا لا يمكن تعويضه بالكامل.
لكن بالمقابل، فإن أي شخص ينتقل من وظيفة مكتبية تقليدية إلى قطاع يدوي مكثف بالعمل قد يجد أن قوته الشرائية تنخفض، رغم ارتفاع أجره، لأن كلفة هذه الخدمات سترتفع أكثر من أسعار السلع المؤتمتة بالكامل.
هل يتحرك العالم فعلًا نحو "التفرّد الاقتصادي"؟"التفرّد" -أو لحظة التحول حين تصبح المعلومات تُنتج المعلومات بلا قيود مادية- يبقى مفهومًا جدليًا، لكنه، بحسب نوردهاوس، يمثل الحد النظري النهائي لمسار الذكاء الاصطناعي.
وبعض الاقتصاديين يرون هذا المفهوم دليلا على أن النماذج نفسها ستثبت خطأها، لأن اللانهاية في النمو مستحيلة نظريًا. لكن الوصول إلى مجرد نمو بنسبة 20% سنويًا، وفقًا لإيبوك إيه آي، سيكون حدثًا مفصليًا غير مسبوق في تاريخ البشرية.
مع ذلك، تشير المجلة إلى أن الأسواق لم تُسعّر بعد هذا السيناريو بالكامل. فعلى الرغم من تقييمات التكنولوجيا المرتفعة، فإن عوائد السندات تنخفض غالبًا عقب الإعلان عن نماذج ذكاء اصطناعي جديدة، كما وجدت دراسة لباحثين من معهد ماساتشوستس. بكلمات أوضح: وادي السيليكون لم يُقنع العالم بعد.
إعلان ماذا على الأفراد فعله إذا وقع الانفجار؟التوصية التي تتكرر في جميع النماذج بسيطة، امتلك رأس المال. ومع ذلك، يبقى من الصعب تحديد أي نوع من الأصول هو الأفضل. الأسهم؟ الأراضي؟ النقد؟ كلها تواجه مفارقات في ظل مزيج من الفائدة المرتفعة، والتضخم المحتمل، والانفجار الاستثماري.
وفي ختام التقرير، تستحضر إيكونوميست قول روبرت لوكاس، أحد أبرز منظّري النمو: "بمجرد أن تبدأ في التفكير في آثار النمو على الرفاه البشري، يصعب التفكير في أي شيء آخر". ومع الذكاء الاصطناعي العام، تضاعف هذا الشعور، وازداد إلحاحه.
الإعلامي الحكومي : منع العدو الصهيوني دخول الصحافة لغزة خوفاً من انكشاف جرائمه