Deep Mind: KI-Agent trainiert in der Ziegenwelt von Goat Simulator 3
Das KI-Labor Deep Mind von Google hat mit Sima 2 einen Agenten vorgestellt, der sich deutlich stärker als der Vorgänger in dreidimensionalen Spielumgebungen orientieren und eigenständig Aufgaben lösen soll.
Eine ungewöhnliche Trainingsumgebung war laut Technology Review(öffnet im neuen Fenster) offenbar das Computerspiel Goat Simulator 3. Der 2024 veröffentlichte Titel wurde als eine der Testwelten verwendet; das Entwicklerstudio Coffee Stain zählt laut den Danksagungen zu den unterstützenden Teams.
Die offene, chaotische Struktur von Goat Simulator 3 dürfte sich besonders dafür geeignet haben, um den KI-Agenten an unvorhersehbare Situationen heranzuführen – auch, wenn Deep Mind derartige Details nicht im Einzelnen erläutert.
Im Blog von Deep Mind(öffnet im neuen Fenster) heißt es, Sima 2 könne Handlungen nicht mehr nur nach Anweisung ausführen, sondern Situationen analysieren, eigene Pläne entwickeln und Gelerntes auf neue Szenarien übertragen. Grundlage ist das multimodale Modell Gemini, das auch Bilder, Skizzen oder mehrsprachige Eingaben verarbeitet und daraus konkrete Aktionen ableitet.
Neben der Ziegenwelt nennt Deep Mind weitere Spiele und Umgebungen, die für Sima 2 genutzt wurden oder in die Entwicklung eingeflossen sind. Dazu gehören Mine Dojo, eine Minecraft-ähnliche Forschungsumgebung, sowie das Viking-Survivalgame Aska.
KI im All
Auch Hello Games wird ausdrücklich erwähnt: Die Macher des Weltraumspiels No Man's Sky unterstützten Deep Mind bei der Bereitstellung weiterer dynamischer Szenen.
Ergänzend dazu setzt das Team vollständig neue 3D-Welten ein, die durch das Weltmodell Genie 3 erzeugt wurden. In diesen zuvor unbekannten Umgebungen konnte Sima 2 laut Blog dennoch sinnvoll navigieren, Aufgaben erkennen und eigenständig Lösungen erarbeiten.
Trotz der Nähe zu populären Spielen ist Sima 2 kein Produkt für Gamer. Deep Mind betont, dass der Agent vor allem für Forschungszwecke vorgesehen ist – als wichtiger Baustein auf dem Weg zu flexiblerer KI.
Virtuelle 3D-Welten dienen als Testfelder, um Fähigkeiten wie Planung, Anpassung und Wissenstransfer zu beobachten und zu verbessern. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen langfristig auch in realitätsnähere Simulationen und robotiknahe Systeme einfließen.