Google: KI-Agent Sima 2 trainiert in Videospielen für die echte Welt

Googles videospielender KI-Agent Sima beherrscht in Version 2 jetzt auch komplexere Befehle und Interaktionen mit der Spielwelt. In einem Blog-Eintrag beschreibt Google Sima 2 („Scalable Instructable Multiworld Agent“) als „interaktiven Gaming-Begleiter“, der selbst über Spielziele nachdenken kann.

Die erste Version von Sima hat Google im vergangenen Jahr vorgestellt. Von anderen Spiele-KIs aus Googles KI-Abteilung DeepMind unterscheidet sich Sima grundlegend: Während etwa AlphaStar darauf spezialisiert war, Profi-Gamer in „Starcraft 2“ zu besiegen, geht es Sima nicht um Highscores in einem einzigen Spiel. Das KI-Modell ist stattdessen in der Lage, verschiedene Spiele auf „natürliche“ Art und Weise zu spielen.

Dementsprechend lässt sich das Skillset von Sima auf zahlreiche verschiedene Videospiele anwenden. Laut Google DeepMind lernt Sima mit jedem gespielten Titel dazu. Ein Video zeigt, wie Sima 2 etwa „Minecraft“, „Satisfactory“, „No Man’s Sky“ und „Valheim“ spielt – allesamt recht komplexe Titel, bei denen es um den Abbau von Ressourcen und im weitesten Sinne das Aufbauen von Infrastruktur geht. Zudem kann Sima mit Welten interagieren, die von Googles Modell Genie 3 erzeugt wurden.

Kohleabbau in „Minecraft“

Die erste Version von Sima beherrschte laut Google etwa 600 Skills, die mit konkreten Anweisungen verbunden waren – etwa „nach links drehen“ oder „die Leiter hochklettern“. Dafür analysiert Sima den Bildschirminhalt und benutzt ein virtuelles Set von Maus und Tastatur, um mit dem Spiel zu interagieren. Im Kern spielt Sima also so, wie es auch Menschen tun. Sima 2 baut diese Fähigkeiten dank Gemini-Integration aus, schreibt Google im Blog-Eintrag.

Der KI-Agent kann demnach nicht mehr nur stur auf Anweisungen reagieren, sondern auch über seine Befehle nachdenken. In einem Demo-Video ist zum Beispiel zu sehen, wie Sima die Anweisung bekommt, in einer „Minecraft“-Höhle Kohle abzubauen. Während Sima 1 den kürzesten Weg sucht und sofort an einem Block stecken bleibt, ist Sima 2 erfolgreicher: Der KI-Agent versteht den Befehl, navigiert in die Höhle und identifiziert darin Kohlevorkommen.

Zudem kann Sima 2 Nutzeranfragen beantworten. Auf Nachfrage kann das Modell dem User etwa beantworten, wo sich die Spielfigur gerade befindet und was sie dort warum tut. Das Ziel des KI-Agenten ist es aber nicht, Menschen das Spielen abzunehmen: Vielmehr sieht Google DeepMind die virtuellen Welten als Trainingsumgebungen, in denen KI-Modelle für die echte Welt üben können. Agenten wie Sima könnten künftig etwa in Robotern eingesetzt werden, um mit realen Objekten zu interagieren.

(dahe)