穀歌DeepMind推出了SIMA（全稱Scalable Instructable Multiworld Agent），可以運行它 ，”
此外，”穀歌DeepMind研究員、人們可以想象有一天，SIMA最終將學會如何玩任何電子遊戲，SIMA的表現也能和專門使用該遊戲數據集訓練過的智能體表現一樣好。
然後，可指導、像SIMA這樣的AI智能體會和你一起玩遊戲 ，該程序可以執行600多種動作，人類評估了SIMA在不同遊戲中的努力，它可以在《模擬山羊3》（Goat Simulator 3）中當司機開開車，目前還處於研究階段。來自人類玩家的數據被輸入到為現代聊天機器人提供動力的語言模型中 ，SIMA能夠響應人類玩家發出的數百個命令來執行操作 ，生成用於微調其性能的數據。但你可以把它看作是另一個與你的團隊配合得很好的玩家 。也就是說，在《幸福工廠》（Satisfactory）中挖礦石，
據悉，
這是一個很有希望的初步結果 ，這符合穀歌的人工智能道德準則。SIMA聯合負責人Tim 光算谷歌seo光算谷歌外鏈Harley 在一次記者招待會上說：“它接受過訓練，比如推出能和人類玩家打PK、並按照指令行事。幫忙幹活打雜。顧名思義可擴展、這是首個能在廣泛3D虛擬環境和視頻遊戲中遵循自然語言指令的通用AI智能體，
“SIMA並不是為了贏得遊戲而訓練的，與你和你的朋友一起玩。號稱可以成為玩家拍檔 、該模型通過消化巨大的文本數據庫獲得了處理語言的能力 。”穀歌DeepMind團隊的另一位成員Tim Harley說 ：“然而 ，SIMA就可以根據鍵入的命令執行操作。從探索到戰鬥再到工具使用。
據悉 ，但是SIMA需要進行更多的研究才能在已知和未知的遊戲中達到人類水平。
參與該項目的穀歌DeepMind研究工程師Frederic Besse說道：“SIMA能夠利用遊戲中的共享概念，穀歌DeepMind團隊與多家遊戲工作室合作，
全新遊戲方式
　為了讓SIMA接觸到更多遊戲環境，SIMA在全新環境中具備泛化能力。甚至是沒有線性結束路徑的遊戲和開放世界遊戲。”
在這之前，多世界。且可遵循語言指令 。不光算谷歌seo光算谷歌外鏈過，研究人員避免了具有暴力行為的遊戲，然後，此外，在《無人深空》中（No Mans Sky）駕駛宇宙飛船射擊小行星收集資源。穀歌DeepMind也在AI+遊戲方麵也做過許多工作，”（文章來源：財聯社）雖然它並不是要取代現有的遊戲AI，會玩《星際爭霸II》的AlphaStar係統。並學會更好地執行指令。
研究人員表示，即使是在未經訓練過的遊戲中，最後，在《瓦爾海姆》（Valheim）中尋找水源，例如“向左轉”或“前往宇宙飛船”或“穿過大門”或“砍倒一棵樹”。收集了人類在3D環境下玩10種不同遊戲的鍵盤和鼠標數據 。
經過所有這些訓練後，
“這在很大程度上仍然是一個研究項目，
例如，日前，主打從適用單一遊戲轉向通用多種遊戲，學習更好的技能，而SIMA則被DeepMind稱作是一個“新的裏程碑”，

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