Узагальнений агент штучного інтелекту SIMA

Автор(и)

  • Микола Миколайович Глибовець Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна https://orcid.org/0009-0005-6942-8026
  • Назарій Петрович Бачинський Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2024.7.70-76

Ключові слова:

штучний інтелект, агент, SIMA, віртуальне середовище

Анотація

Стаття аналізує проєкт SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) від Google DeepMind, спрямований на створення узагальненого ШІ-агента, здатного виконувати завдання у різноманітних тривимірних середовищах за мовними інструкціями. Розглянуто методи навчання, оцінювання та особливості роботи агента, а також проведено порівняння з іншими проєктами, такими як OpenAI Five і AlphaStar. Попри досягнуті результати, висвітлено ключові виклики, зокрема технічні та етичні аспекти, що залишаються на шляху до створення загального штучного інтелекту.

Біографії авторів

Микола Миколайович Глибовець, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

доктор фізико-математичних наук, професор кафедри інформатики факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», glib@ukma.edu.ua

Назарій Петрович Бачинський, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

студент магістерської програми «Комп’ютерні науки» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», n.bachynskyi@ukma.edu.ua

Посилання

  1. Berner, C., et al. (2019). Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning. https://doi.org/10.48550/arXiv.1912.06680.
  2. Mathieu, M., et al. (2023). AlphaStar Unplugged: Large-Scale Offline Reinforcement Learning. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.03526.
  3. Team, S., et al. (2024). Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.10179.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-12