Google DeepMind تكشف Dreamer 4: ذكاء اصطناعي يتقن ماينكرافت
قدمت Google DeepMind إنجازاً جديداً مع وكيلها الذكي Dreamer 4، الذي تمكن من إتقان مهام لعبة ماينكرافت من خلال المحاكاة الذهنية فقط، دون اللعب المباشر.
تفاصيل الابتكار
يعد Dreamer 4 أول وكيل ذكاء اصطناعي يجمع الماسات في لعبة ماينكرافت اعتماداً على بيانات غير متصلة، ما يمثل نقلة نوعية في مجال التدريب القائم على النماذج التنبؤية.
- يتعلم عبر محاكاة في نموذج تنبؤي يحاكي فيزياء اللعبة بدقة عالية.
- ينفذ أكثر من 20 ألف إجراء استناداً إلى المدخلات البصرية.
- يتدرج التدريب عبر مراحل: تعلم من الفيديوهات، ثم اتخاذ القرارات، ثم تحسين الأداء بالمحاكاة.
- حقق دقة غير مسبوقة، حيث أكمل المختبرون 14 من أصل 16 مهمة داخل بيئة Dreamer 4 مقابل 5 فقط في نماذج منافسة مثل Oasis.
- تفوق على نموذج VPT الخاص بـ OpenAI باستخدام بيانات أقل بـ 100 مرة.
- تجاوز أنظمة تعتمد على نماذج الرؤية-اللغة مثل Gemma.
الأهداف المستقبلية
من خلال Dreamer 4، تستهدف Google DeepMind:
- تطوير وكلاء أذكياء قادرين على التعلم من المحاكاة دون مخاطر العالم الحقيقي.
- تسريع بناء روبوتات أكثر كفاءة وأماناً مع تقليل التكاليف.
- توسيع استخدام تقنيات المحاكاة لتشمل تطبيقات في مجالات مثل التصنيع، الرعاية الصحية، والتنقل الذكي.
- وضع أساس لوكلاء عامين يمكنهم التكيف مع مهام متعددة ومعقدة عبر البيئات الافتراضية.
إثبات قدرة Dreamer 4 على إتقان ماينكرافت من خلال التعلم بالمحاكاة يؤكد أن المستقبل يتجه نحو تطوير ذكاء اصطناعي أكثر أماناً وفعالية، يمهد الطريق لروبوتات ووكـلاء أذكياء يتعلمون خارج حدود التجربة الواقعية.
