DeepMind เผยโฉม SIMA 2 AI เล่นเกมเก่งขึ้น ฉลาดกว่าเดิมด้วยพลัง Gemini

3 ครั้ง

0 ความเห็น

3 นาที

Image Credit: DeepMind

By Suphansa Makpayab14 พฤศจิกายน 2568 11:56

TL;DR

Google DeepMind เปิดตัว SIMA 2 AI Agent รุ่นใหม่ที่ผสานพลังของ Gemini เข้าไป ทำให้มันไม่ได้แค่ทำตามคำสั่ง แต่ยังเข้าใจและโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมในเกมได้ดีขึ้น แถมยังเรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้จากประสบการณ์ตรง ซึ่งเป็นก้าวสำคัญสู่วงการหุ่นยนต์และ AGI ในอนาคต

วงการ AI ต้องหันมามองอีกครั้ง เมื่อ Google DeepMind เผยโฉมงานวิจัยล่าสุด SIMA 2 ซึ่งเป็น AI Agent (ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์) สำหรับการใช้งานทั่วไปรุ่นใหม่ ที่ไม่ได้แค่ทำตามคำสั่งแบบตรงไปตรงมา แต่ยังผนวกพลังด้านภาษาและการใช้เหตุผลจาก Gemini เข้าไป ทำให้มันสามารถเข้าใจและโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมรอบตัวได้อย่างชาญฉลาด

SIMA 2 ถือเป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่จาก SIMA 1 ที่เปิดตัวไปเมื่อเดือนมีนาคม 2024 โดยรุ่นแรกนั้นถูกฝึกจากข้อมูลการเล่นวิดีโอเกมหลายร้อยชั่วโมงเพื่อให้เรียนรู้การเล่นเกม 3 มิติเหมือนมนุษย์ แต่ก็มีอัตราความสำเร็จในภารกิจซับซ้อนเพียง 31% เทียบกับมนุษย์ที่ทำได้ 71% แต่สำหรับ SIMA 2 นั้น Joe Marino นักวิทยาศาสตร์วิจัยอาวุโสของ DeepMind ยืนยันว่าประสิทธิภาพดีขึ้นกว่าเท่าตัวเลยทีเดียว

ความเจ๋งของ SIMA 2 คือการขับเคลื่อนด้วย Gemini 2.5 flash-lite model ทำให้มันกลายเป็น Embodied Agent (AI ที่มีปฏิสัมพันธ์กับโลกจริงหรือโลกเสมือนผ่านร่างกาย) ที่ฉลาดขึ้นมาก มันสามารถทำความเข้าใจภารกิจซับซ้อนในสภาพแวดล้อมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน และที่สำคัญคือมันเป็น AI ที่พัฒนาตัวเองได้ (Self-improving agent) โดยเรียนรู้จากประสบการณ์ของตัวเอง ซึ่งเป็นก้าวที่เข้าใกล้ระบบหุ่นยนต์อัจฉริยะและ AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) มากขึ้น

ในการสาธิต SIMA 2 สามารถเล่นเกม No Man's Sky พร้อมกับอธิบายสภาพแวดล้อมรอบตัว และตัดสินใจได้เองว่าจะทำอะไรต่อ เช่น การเข้าไปโต้ตอบกับสัญญาณขอความช่วยเหลือ นอกจากนี้ยังสามารถใช้เหตุผลภายในได้ เช่น เมื่อถูกสั่งให้เดินไปบ้านที่มีสีเหมือนมะเขือเทศสุก มันจะคิดในใจว่า 'มะเขือเทศสุกสีแดง งั้นต้องไปบ้านสีแดง' แล้วก็เดินไปถูกเป๊ะ ๆ แถมยังเข้าใจคำสั่งผ่าน Emoji ได้ด้วย แค่ส่ง 🪓🌲 ไป มันก็จะไปตัดต้นไม้ให้ทันที

จุดเปลี่ยนสำคัญอยู่ที่กลไกการเรียนรู้ จากเดิมที่ SIMA 1 ต้องใช้ข้อมูลการเล่นเกมของมนุษย์ทั้งหมดในการฝึก แต่ SIMA 2 ใช้ข้อมูลมนุษย์เป็นแค่พื้นฐานเริ่มต้น จากนั้นมันจะใช้โมเดล Gemini อีกตัวมาสร้างภารกิจใหม่ ๆ และใช้โมเดลอีกตัวมาให้คะแนนความพยายามของตัวเอง ทำให้มันเรียนรู้จากข้อผิดพลาดและเก่งขึ้นเรื่อย ๆ เหมือนมนุษย์ที่เรียนรู้แบบลองผิดลองถูก โดยมี AI เป็นโค้ชแทนมนุษย์

แม้ว่าทีมงานจะยังไม่เปิดเผยไทม์ไลน์ที่แน่ชัดว่าจะนำ SIMA 2 ไปใช้กับหุ่นยนต์จริง ๆ เมื่อไหร่ แต่พวกเขามองว่านี่คือรากฐานสำคัญของการสร้างหุ่นยนต์สำหรับใช้งานทั่วไปในอนาคต ที่ต้องอาศัยความเข้าใจในระดับสูงมากกว่าแค่การควบคุมข้อต่อหรือล้อ ดูทรงแล้ว อนาคตที่เราจะสั่งหุ่นยนต์ด้วย Emoji คงอยู่ไม่ไกลเกินเอื้อม