Google DeepMind apresenta SIMA 2, nova geração de IA que evolui jogando videogame

A DeepMind revelou nesta semana uma versão avançada de seu agente de IA, o SIMA 2, que marca uma revolução na capacidade de autossuficiência e aprendizado autônomo de inteligências artificiais — uma etapa crucial rumo à tão almejada AGI (Inteligência Artificial Geral).

O que é SIMA 2?

SIMA 2 é um agente de IA de última geração projetado para atuar em ambientes virtuais 3D, com habilidades que vão muito além de seguir comandos. Com tecnologia integrada ao modelo Gemini, ele consegue raciocinar, aprender, explicar seus passos e autoaperfeiçoar-se, mesmo em ambientes inéditos.

Como funciona?

• Aprendizado por tentativa e erro, sem necessidade de novos dados humanos
• Capacidade de autoaperfeiçoamento com base em experiências próprias
• Compreensão de comandos complexos, multimodais e multilíngues
• Execução de tarefas em jogos de mundo aberto, como Minecraft e No Man’s Sky

O agente SIMA 2 é baseado na IA Gemini, que lhe permite compreender instruções em linguagem humana, raciocinar sobre tarefas e comunicar com o utilizador. A primeira versão do SIMA aprendeu a executar mais de 600 comandos simples em linguagem natural, como “virar à esquerda”, “subir escadas” e “abrir mapa” em vários jogos de vídeo. A nova versão do SIMA 2 vai além de simplesmente seguir instruções.

Agora, a IA compreende instruções complexas e é capaz de raciocinar sobre elas para executar ações complexas. O SIMA 2 consegue compreender instruções em novos jogos que não foram utilizados para o treino. Compreende também estímulos multimodais — por exemplo, o utilizador desenha um esboço de um objeto e a IA começa a montá-lo.

Ao mesmo tempo, a IA não só executa ações, como também é capaz de as descrever. Isto foi possível graças ao treino com uma multiplicidade de vídeos de demonstração com a participação de pessoas e com legendas em linguagem natural.

Este avanço aproxima os sistemas de IA de um raciocínio semelhante ao humano, capazes de entender e transferir conceitos entre diferentes tarefas e ambientes. Além disso, a autonomia para aprender por conta própria abre caminho para aplicações práticas, incluindo robótica e assistentes inteligentes capazes de evoluir de forma autônoma.