谷歌DeepMind推出了SIMA，这是一款人工智能代理，旨在学习游戏技能，因此它更像人类，而不是一个做自己事情的强大人工智能。SIMA是Scalable，Instructable，Multiworld Agent的缩写，目前还处于研究阶段。

SIMA最终将学习如何玩任何视频游戏，即使是没有线性路径结束游戏和开放世界游戏的游戏。虽然它并不打算取代现有的游戏AI，但更应该把它看作是另一个与你的团队配合得很好的玩家。它将自然语言教学与理解3D世界和图像识别相结合。

谷歌DeepMind研究员和SIMA联合负责人Tim哈雷说：“SIMA不是为了赢得一场比赛而训练的;它是为了运行它并做它被告知的事情，”。

谷歌与八家游戏开发商合作，包括Hello Games、Embracer、Tuxedo Labs、Coffee Stain等，来训练和测试SIMA。研究人员将SIMA插入到No Man's Sky，Teardown，Valheim和Goat Simulator 3等在一篇博客文章中，谷歌表示SIMA不需要自定义API来玩游戏或访问源代码。

哈雷说，团队选择了更注重开放性而非叙事性的游戏，以帮助SIMA学习一般的游戏技能。

为此，该团队首先在Unity引擎中构建了一个新的环境，其中代理需要创建雕塑来测试他们对对象操作的理解。然后，谷歌记录了成对的人类玩家--一个控制游戏，另一个给出下一步该做什么的指令--来捕捉语言指令。之后，玩家们独立地玩游戏，以显示是什么导致了他们在游戏中的行为。所有这些都被输入SIMA代理，以学习预测屏幕上接下来会发生什么。

SIMA目前有大约600种基本技能，比如左转、爬梯子、打开菜单使用地图。最终，哈雷说，SIMA可以被指示在游戏中执行更复杂的功能。像“寻找资源和建立营地”这样的任务仍然很困难，因为AI代理不能为人类执行操作。

SIMASIMA项目的联合负责人Frederic Besse表示，现在判断像它这样的人工智能代理可以为研究领域之外的游戏带来什么样的用途还为时过早。

然而，就像AI NPC一样，SIMA最终可能会学会说话，但还远远没有。

SIMA仍在学习如何玩游戏，并适应以前没有玩过的游戏。谷歌表示，有了更先进的AI模型，SIMA最终可能能够完成更复杂的任务，成为带领你走向胜利的完美AI。