الملخص:
يظهر أحدث الأبحاث التي أجراها فريق Google DeepMind أن أربعة من عملاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون على أساس نموذج Gemini 4 Argon أكملوا بنجاح هدف التطهير "Minecraft" لأول مرة دون أي مساعدة عملية بشرية، وهزموا الزعيم الأخير للعبة "Ender Dragon".
وضع الباحثون عملاء الذكاء الاصطناعي الأربعة هؤلاء مباشرة في عالم "Minecraft" الذي تم إنشاؤه عشوائيًا. لم يكن هناك تقسيم محدد مسبقًا للأدوار أو استراتيجية عمل بالنسبة لهم، ولم يتم تزويدهم بأدوات أو نصوص مخصصة لتطوير اللعبة. ومع ذلك، طوال العملية، يشكل هؤلاء الوكلاء آلية تعاونية بشكل مستقل، ويوزعون المهام بمفردهم، ويتخذون القرارات بناءً على التغيرات البيئية.
خلال التجربة، تمكن العملاء الأربعة من تبادل المعلومات بشكل فعال، وتنبيه رفاقهم بالتهديدات المحتملة، والمساعدة في استعادة العناصر المفقودة بسبب زملائهم الذين سقطوا في الفريق، وتسجيل الأخطاء والتجارب في نظام الذاكرة المشتركة للرجوع إليها في القرارات اللاحقة. يُظهر الفريق بأكمله قدرات تعاون مستقلة قوية، بدلاً من الاعتماد على العمليات الثابتة للتخطيط اليدوي.
تشير البيانات إلى أن عملية التحدي بأكملها استغرقت 27 ساعة و14 دقيقة منذ دخول العالم وحتى هزيمة إندر دراجون في النهاية. خلال هذه الفترة، كتبت أنظمة الذكاء الاصطناعي الأربعة ما مجموعه 2783 برنامج جافا سكريبت، وأرسلت 229 رسالة دردشة لبعضها البعض، وشهدت 605 حالة وفاة قبل إكمال المهمة في النهاية.
يقدر فريق البحث أنه بناءً على التسعير القياسي الذي سينفذه Gemini 4 Argon في عام 2027، فإن تكلفة تشغيل هذه التجربة الكاملة ستكون حوالي 1620 دولارًا أمريكيًا.
يعتقد الباحثون أن هذا الإنجاز يُظهر مرة أخرى أن نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة ذات قدرات الوكيل تتجاوز بسرعة عتبة المهام المعقدة التي كانت تتطلب أنظمة تدريب متخصصة لإكمالها في الماضي. قبل بضع سنوات فقط، كانت تحديات الألعاب المماثلة تعتمد في كثير من الأحيان على أنظمة ذكاء اصطناعي واسعة النطاق مدربة خصيصًا لألعاب معينة. اليوم، أصبح الوكلاء الذين تحركهم نماذج لغوية كبيرة ذات أغراض عامة قادرين على تحقيق هذه الأهداف من خلال التعاون المستقل والتخطيط والتعلم المستمر.
يعتبر تحدي "Minecraft" أيضًا أحد أحدث حالات تطوير تقنية وكيل الذكاء الاصطناعي، مما يوضح أن قدرات التخطيط وقدرات التعاون وقدرات تنفيذ المهام طويلة المدى للنماذج المتقدمة في بيئات العالم المفتوح المعقدة مستمرة في التحسن.
التعليقات