مؤخرًا لاحظت أن جوجل ديب مايند أطلقت شيئًا مثيرًا للاهتمام، يُدعى SIMA 2.

باختصار، هو نظام ذكاء اصطناعي يمكنه التعلم بنفسه ولعب الألعاب في بيئة افتراضية، والتقدم الذي أحرزه هذه المرة مختلف نوعًا ما.

بالنسبة للجيل السابق، نسبة إكمال المهام في SIMA 2 قفزت من 31% إلى 65%، وهذا تحسن واضح جدًا.
الأهم من ذلك، أنه الآن قادر على فهم أهداف عالية المستوى أكثر تعقيدًا، بمعنى أنه لا يحتاج إلى تعليمات تفصيلية جدًا، بل يمكنه فهم ما تريد منه أن يفعله بنفسه.
وفي الألعاب، يمكنه التعاون مع شخصيات افتراضية، وحتى نقل ما تعلمه في بيئة واحدة إلى بيئة أخرى للاستخدام.

على الصعيد التقني، يتم تشغيل SIMA 2 بواسطة Gemini، ويدعم إدخال النصوص والصوت والصور، مما يجعل طرق التفاعل أكثر مرونة.
ومن المثير للاهتمام أنه يمكنه أيضًا توليد مهام بنفسه لإجراء التعلم التكراري، وهذه الطريقة في التعلم ذاتية الدفع لا تزال فكرة جديدة نسبيًا في مجال الذكاء الاصطناعي.

لكن الورقة البحثية أيضًا أقرّت بحدودها.
لا تزال SIMA تواجه صعوبة في التعامل مع المهام المعقدة التي تتطلب العديد من الخطوات، وهناك تحديات أيضًا في فهم الرؤية في بيئة ثلاثية الأبعاد.
هذه كلها مجالات تحتاج إلى اختراقات مستقبلية.
بشكل عام، فإن هذا التحديث لـ SIMA 2 يمثل خطوة نحو الذكاء الاصطناعي العام، على الرغم من وجود العديد من العقبات التي يجب تجاوزها، إلا أن الاتجاه صحيح.