在过去的几十年里，人工智能（AI）技术实现了从概念到实际实施的巨大飞跃。早期的人工智能研究侧重于创建可以模拟特定认知任务的系统，例如棋盘游戏中的计算机对手或专家系统。随着时间的推移，人工智能技术的发展逐渐转向更复杂的任务，例如语言翻译、图像识别、自然语言处理等。这些进步是由计算能力的增强、大数据的可用性以及机器学习算法的创新推动的。
人工智能技术开发的重点已从单任务专业化转向创建通用人工智能（AGI）——，这些系统可以在各种任务和环境中展示人类水平的智能。通用人工智能代理的目标是能够理解和执行广泛的命令，适应不断变化的环境，并在无需专门培训的情况下解决问题。
通用人工智能代理的重要性在于它们的潜在应用。在医疗领域，他们帮助诊断疾病、提供个性化治疗建议并监测患者健康状况。在交通运输领域，自动驾驶汽车可以改善决策过程并提高安全性和效率。在教育领域，通用人工智能可以根据学生的学习方式和进度提供定制指导。此外，通用人工智能有望在灾害应对、科学研究、创意产业等方面发挥积极作用，促进社会经济发展。
随着技术的不断进步，通用AI智能体在未来技术中的应用将越来越普及。它们不仅改变我们与技术互动的方式，还有可能彻底改变我们的工作、生活和娱乐方式。因此，开发能够在各种模拟世界中有效运行的通用AI代理，不仅是AI领域的技术挑战，也是对未来社会影响的深刻预期和准备。谷歌在这一领域的研发正是解决了这一挑战，并探索了人工智能的总体局限性和可能性。
谷歌全面的人工智能代理概念
什么是常见的AI代理？
谷歌DeepMind发布的SIMA的正式名称是Scalable Instructable Multiworld Agent，被DeepMind称为“新里程碑”，是一个能够执行多种功能的人工智能系统。类似于人类智能的认知任务。这些代理不仅可以在特定领域表现出高水平的专业知识，而且可以跨领域学习和适应。他们能够理解复杂的指令，处理未知的情况，并在不同的环境中做出决策和解决问题。与传统人工智能系统相比，通用人工智能代理的主要特点是灵活性和适应性，以及无需事先编程即可通过学习和经验处理新任务和挑战的能力。
Google在通用AI领域的研究趋势和目标
谷歌在通用人工智能领域的研究动态体现在其对人工智能技术的深度探索和创新。谷歌的研究团队正在致力于开发能够在各种模拟世界中有效运行的代理。这些智能体可以理解自然语言指令并将其转化为具体行动。谷歌的目标是创建能够理解和执行各种命令的人工智能代理，这不仅将加速人工智能技术的发展，还能支持游戏、教育和医疗保健等各个行业。
谷歌的研究团队通过构建复杂的3D 虚拟环境来测试和训练这些代理，使它们能够在与现实世界非常相似的条件下学习和进化。这些环境包含各种物理规则、社交互动和任务目标，为人工智能代理提供丰富的学习资源。通过这些研究，谷歌的目标不仅是提高AI代理的性能，更重要的是改善AI与人类智能的关系，以及AI技术如何安全有效地融入到人类社会和日常生活中。关于寻找整合方法。
解读SIMA团队发布的技术文档
主要内容和贡献摘要
《Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds》，由Google DeepMind SIMA团队发布，是一份技术文档，描述了如何跨多个模拟世界扩展AI代理的命令能力。本文的核心贡献是提出了一种新的AI 代理——SIMA（可扩展指令多代理），它可以在各种模拟环境中接受和执行复杂的指令。通过接收自然语言指令，SIMA 代理可以理解并执行各种任务，从简单的导航到复杂的对象交互。这项研究的重要性不仅在于推动人工智能在模拟环境中的应用，而且还为人工智能在现实世界中的应用奠定基础。
在多个模拟世界中扩展指令权限的重要性
将指令代理扩展到多个模拟世界的重要性在于为AI代理提供多样化且复杂的学习环境。这些环境模拟各种现实世界的情况，包括物理规则、社交互动和任务目标，使人工智能代理能够在接近现实的条件下学习和适应。这种在环境之间学习和适应的能力对于通用人工智能的发展至关重要，因为这意味着人工智能代理可以在面对未知和变化时保持高效和灵活。此外，这一增强还有助于提高AI代理的鲁棒性和泛化能力，使其能够在各种环境和任务中表现良好，从而为AI在现实世界中的更广泛应用奠定坚实的基础。
3D虚拟环境的通用人工智能代理
基本解释
图1：SIMA 概述。 SIMA 从选定的研究环境和商业视频游戏中收集大量多样化的游戏数据集。该数据集用于训练代理通过像素输入以及键盘和鼠标运动输出遵循开放语言指令。然后，特工根据他们的行为接受广泛的技能评估。
Google DeepMind 在《A generalist AI agent for 3D virtual environments》 1 中提出了一种新型AI 代理，可以在三维(3D) 虚拟环境中展示多功能性。这些代理旨在理解和执行各种复杂的任务，从基本的物理交互到高级的政策制定。他们不仅可以适应环境的动态变化，还可以通过观察和实验学习新技能。此类人工智能代理的主要特点是其功能不限于单个任务或环境，而是可以跨多个不同的虚拟世界执行不同的任务。
，间隔
00:20
视频：Google DeepMind 与八个游戏工作室合作，在九种不同的视频游戏上训练和测试SIMA。
对AI领域的影响
这种3D虚拟环境中的通用AI代理对AI领域产生了重大影响。这些推动了人工智能从执行特定任务向执行多任务的转变，标志着人工智能技术向更高智能水平发展。这些代理的出现可以加速虚拟环境和现实世界之间的技术融合，因为在虚拟环境中学到的技能和知识可以转移到现实世界。此外，通用人工智能代理的发展将使人工智能代理能够提供更加个性化和交互的体验，例如在教育、娱乐和工业设计等领域。
3D虚拟环境中的通用AI代理不仅是AI技术发展的重要里程碑，也为AI技术的未来应用开启了新的可能性，预示着AI领域未来的变化和进步。
图2：SIMA 包括一个预训练的视觉模型和一个包含内存并输出键盘和鼠标操作的主模型。
关键技术
无分类器指导（CFG）：我们讨论了CFG 在改善AI 代理语言条件方面的作用。 CFG 通过在推理过程中进行干预来增强代理控制。
零样本学习：人工智能代理无需在特定环境中进行训练，就可以在常见任务上表现良好，尤其是导航和对象交互。
跨环境技能转移：人工智能代理在不同模拟环境之间转移行为的能力，以及如何使用共享的底层引擎和实现细节来支持这种转移。
与人类表现比较：《No Man’s Sky》中AI智能体和人类专家玩家的表现比较以及评估中面临的挑战。
SIMA 可以感知和理解各种环境并采取行动以实现既定目标。这包括旨在准确映射图像和语言的模型，以及预测屏幕上接下来会发生什么的视频模型。 Google DeepMind 根据SIMA 产品组合中的3D 设置特定训练数据对这些模型进行了微调。
SIMA 不需要访问游戏的源代码，也不需要自定义API。只需要两个输入。用户提供的屏幕图像和简单的自然语言指令。 SIMA 使用键盘和鼠标输出来控制游戏的中心角色并执行这些命令。这个简单的界面供人类使用，这意味着SIMA 可以与任何虚拟环境交互。
实际应用和挑战分析
CFG的应用和挑战：CFG的应用提高了AI代理执行语言指令时的准确性和适应性。然而，挑战在于如何平衡CFG 的指导强度，以确保智能体理解复杂的指令，而又不会过度依赖指导或失去自主权。
零样本学习的应用和挑战：零样本学习可以让AI智能体在面对新环境时快速适应。挑战在于如何扩展这种能力，使代理能够处理更复杂和多样化的任务，特别是那些需要深刻理解和创造性思维的任务。
技能转移的应用和挑战：技能转移对于通用人工智能的发展非常重要，因为它允许代理在不同的任务和环境中重用学到的技能。挑战在于设计有效支持技能转移的学习算法和环境。
人类表现比较的应用和挑战：人类表现比较为人工智能代理的表现设定了基准。面临的挑战是提高人工智能代理的性能，使它们不仅在特定任务上而且在更广泛的任务上能够匹配或超过人类的表现。
这些技术点的实际应用展示了通用人工智能代理在模拟环境中的巨大潜力，也凸显了实现这些代理时面临的挑战。未来的研究需要解决这些挑战，以推进通用人工智能代理的开发，并最终实现广泛的现实应用。
常见AI代理的技术特点
通用人工智能代理是先进的人工智能系统，旨在模拟人类智能，在多个领域和环境中具有广泛的适应性和灵活性。以下是常见人工智能代理的核心技术特征以及它们如何影响效率和灵活性。
语言理解
典型的人工智能代理可以理解和处理自然语言，使它们能够与人类用户和其他人工智能系统进行有效的沟通。通过深度学习和自然语言处理（NLP）技术，这些代理可以解析复杂的语言结构，理解隐含的意图，并生成适当的响应。这种语言理解能力不仅使人工智能更具交互性，还增加了其在教育、客户服务和娱乐等领域的潜在应用。
环境适应性
典型的人工智能代理具有学习和适应不同环境的能力。他们能够通过观察和实验了解环境的动态，并相应地调整自己的行为。这种适应性使人工智能代理能够在不断变化的条件下保持高效运行，例如在不同的交通情况下导航自动驾驶汽车或帮助机器人在不同的工作场景中执行任务。
决策
典型的人工智能代理能够做出复杂的决策。他们评估多种可能的行动方案，预测结果，并选择最佳的行动方案。这种决策能力基于强化学习和预测建模，使人工智能代理能够在财务分析、战略博弈和资源管理等领域表现出色。
学习和记忆
典型的人工智能代理能够学习新的技能和知识，并且能够记住并从其经验中提取信息。这种学习和记忆能力使人工智能代理能够不断改进、适应新任务，并保持最新知识以适应长期应用。
识别与处理
通用人工智能代理可以感知环境并处理复杂的感官输入，例如视觉、听觉和触觉信息。这使得人工智能能够在机器视觉、语音识别和物体操纵等领域执行精确的操作。
创造力和解决问题的能力
典型的人工智能代理表现出创造性思维和解决问题的能力。他们可以针对新颖而复杂的问题提出创新的解决方案。这种能力在科学研究、艺术创作、工程设计等领域尤为重要。
这些技术功能共同作用，使通用人工智能代理不仅能够执行特定任务，而且能够在各种环境和情况下展现人类水平的智能。其高效性和灵活性为人工智能技术的未来应用提供了广阔的前景，预示着人工智能将在更多领域发挥重要作用，对人类社会产生更大影响。
实验结果与案例分析
谷歌通用人工智能代理在实验中的表现
谷歌通用AI代理在多个模拟环境中的实验表现显示了其出色的适应性和学习能力。《No Man’s Sky》的复杂3D环境允许代理执行各种任务，从简单到复杂，从直接导航指令到使用分析设备识别新物种。实验结果表明，即使在严格的评估标准下，人类玩家的成功率也只有60%，而SIMA 智能体的成功率也高达34%，远高于无语言基线11% 的成功率。超过。这些数据不仅证明了通用人工智能代理在执行特定任务方面的有效性，而且还凸显了通用人工智能代理在理解和执行语言指令方面的潜力。
图4 设置和SIMA 代理架构。 SIMA 代理接收来自用户的口头指令和来自环境的图像观察结果，并将它们映射到键盘和鼠标操作。
具体案例分析
案例1：导航任务
在模拟的城市环境中，智能体的任务是“找到最近的药房并返回其位置”。代理成功理解任务要求，分析环境中的地标和地图信息以找到目标位置，并准确报告其位置。此案例展示了智能体理解空间关系和执行复杂导航任务的能力。
案例2：对象交互
在模拟的家庭环境中，特工的任务是“准备包含特定成分的晚餐”。代理不仅识别了所需的食材，还模拟了烹饪过程并提供了详细的菜谱。这个案例说明了智能体在处理日常生活任务时的实用性和创造力。
案例3：应急响应
在模拟自然灾害场景中，特工被要求协助救援工作。代理人分析环境状况，优先配置救援资源，提出有效的救援方案。该案例展示了代理人在紧急情况下的决策和解决问题的能力。
这些案例研究表明，谷歌的通用人工智能代理不仅在实验室环境中表现良好，而且作为未来技术解决方案在不同环境中的应用具有巨大潜力。这些智能体的能力表明，人工智能技术未来将广泛应用于各个领域，并可能在从日常生活到紧急救援的各个方面发挥重要作用。
面临的挑战和解决方案
在开发通用人工智能代理的过程中，研究人员面临着技术、理论和实际应用层面的多重挑战。以下是我们建议的一些关键挑战和解决方案。
挑战一：环境多样性和适应性
挑战描述：通用人工智能代理必须能够在各种环境下有效运行，这需要高度的适应性和泛化性。然而，现实世界的复杂性和不可预测性使得在所有可能的环境中训练人工智能变得极其困难。
解决方案：谷歌使用模拟环境和强化学习技术来训练其人工智能代理。通过在不同的模拟世界中进行训练，人工智能代理可以学习不同情况下的行为策略。此外，谷歌还在研究元学习技术，使人工智能代理能够快速适应新环境。
挑战2：理解和表演语言
挑战描述：人工智能代理必须理解复杂的自然语言指令并将其转化为具体的动作。这不仅需要智能体对语言有深刻的理解，还需要能够在现实世界中准确执行指令。
解决方案：谷歌利用先进的自然语言处理技术和深度学习模型来提高其人工智能代理的语言理解能力。同时，通过模拟环境中的交互训练，智能体学习如何将口头指令转化为行动。谷歌还在探索对话式学习，这将使代理能够通过与人类的互动进一步提高他们的语言理解和执行技能。
挑战3：安全与道德
挑战描述：随着AI智能体越来越多地应用于各个领域，我们如何保证其行为安全可控，以及如何应对相关的伦理问题成为一个重要问题。
解决方案：Google 严格遵守开发人工智能代理的安全和道德准则。谷歌通过在设计阶段考虑潜在风险并在训练过程中实施安全监控机制，努力确保其人工智能代理的行为符合预期。此外，谷歌正在与伦理学家和政策制定者合作，研究人工智能技术的社会影响并制定相应的伦理框架。
挑战四：计算资源和可扩展性
挑战描述：训练和操作典型的人工智能代理需要大量的计算资源，这可能会导致实际应用中的可扩展性问题。
解决方案：谷歌将通过优化算法和硬件资源的使用来提高其人工智能代理的计算效率。与此同时，谷歌还在开发更高效的AI模型，以减少对计算资源的需求。谷歌还能够通过云计算和分布式计算技术大规模部署和运行人工智能代理。
对这些挑战和解决方案的讨论说明了一般人工智能代理开发过程中的复杂性和多方面的考虑。在应对这些挑战的过程中，谷歌不断推动创新，并考虑人工智能技术的社会责任和可持续发展。随着研究的深入，我们期望看到更多解决方案来克服开发通用人工智能代理的挑战。 （结尾）
参考：
1.https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/Scaling%20Instructable%20Agents%20Across%20Many%20Simulated%20Worlds.pdf
2.https://deepmind.google/discover/blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/
FlerkenS是一个去中心化的个人AI数字价值容器，利用数据飞轮为用户提供无边界的数字化、智能化、资产化服务。
FlerkenS基于人工智能（AGI）构建了一个AI市场、AI发布者和可扩展系统，使不同类型和领域的AI应用和服务能够通过RAG向量数据库（个人向量数据库）进行协作和交互。可能的。 + Langchain技术解决方案（Langchain Technology Solution） + 大规模模型技术实现路径让用户在分布式网络环境中获得个性化的AI服务，并基于AI技术实现与服务提供商的点对点通信。通过连接点来构建。智能与经济相结合的数字化、智能化整体。
PoppleWorld是圆圆野兽容器中的人工智能应用程序，有助于管理传达用户情绪和情感价值的社交产品。它基于意识科学和情感价值观的理论基础。变化的世界以人类的意识和情感为研究和应用的对象，探索人类意识的机制和特征，培养人们的意识技能和习惯，满足人们的意识体验和意义，帮助人们自我认识、自我管理、自我管理。自我提升。 – 调节，自我表达和自我实现的能力，让人获得真正的自由、快乐和内在的力量。一个不稳定的世界建立了指导我们的情绪和反应的价值观。这是一个基于人类共同认知和行为模式的情感管理Dapp应用。
本文和图片来自网络，不代表火豚游戏立场，如若侵权请联系我们删除：https://www.huotun.com/game/583595.html