Google DeepMind, yapay zeka araştırmalarındaki bir sonraki büyük adımı temsil eden SIMA 2 için perşembe günü kapsamlı bir araştırma ön izlemesi paylaştı. Yeni nesil genel amaçlı ajan, Gemini’nin gelişmiş dil ve akıl yürütme yetenekleri ile birleşerek artık yalnızca komutları takip eden bir sistem olmaktan çıkıyor. Bunun yerine bulunduğu sanal dünyayı anlamlandırıp etkileşime girebilen bir yapıya kavuşuyor.
SIMA 2 ile çıta bir üste çıkarılıyor
DeepMind, ilk versiyon olan SIMA 1’i yüzlerce saatlik oyun görüntüsüyle eğitmiş ve ajanın çok sayıda 3D oyunu insanlar gibi oynayabildiğini göstermişti. Ancak SIMA 1’in karmaşık görevleri tamamlama oranı yalnızca yüzde 31 seviyesindeydi. Aynı görevlerde insanlar yüzde 71 başarı sağlıyordu. Bu sınırlılıkları aşmak için geliştirilen SIMA 2 için yeni ajanın hem daha genel bir zeka düzeyine ulaştığı hem de kendi deneyimlerinden öğrenerek kendisini geliştirebildiği belirtiliyor.
Bu özellik, araştırmacılara göre daha kapsamlı robotik sistemlere ve AGI olarak tanımlanan genel amaçlı yapay zekaya doğru atılan kritik bir adımı temsil ediyor.
Öte yandan SIMA 2, Gemini 2.5 Flash-Lite modeliyle güçlendiriliyor. Bedenselleştirilmiş ajanlar (Embodied agent) olarak tanımlanan bu yapı, fiziksel veya sanal bir dünyayla bir “beden” üzerinden etkileşim kurarak çevresini gözlemliyor ve buna uygun eylemler üretiyor. Bu yaklaşım, yalnızca takvim yönetimi ya da kod yürütme gibi soyut işlemler yapan geleneksel yapay zekalardan ayrılıyor.
DeepMind’da kıdemli araştırmacı olan Jane Wang, SIMA 2’nin artık yalnızca oyun oynamadığını kullanıcı talimatlarını bağlamıyla birlikte kavrayarak mantıklı, tutarlı ve sağduyulu tepkiler verebildiğini vurguluyor. Gemini entegrasyonu sayesinde SIMA 2’nin performansı önceki versiyonun iki katına çıkmış durumda.
Kendi kendini eğitip öğreniyor
No Man’s Sky” üzerindeki canlı demoda SIMA 2, gezegenin kayalık yüzeyini tarif etti, çevredeki acil durum işaretini tanıyıp bir sonraki adımını belirledi. Başka bir örnekte, “olgun bir domatesin rengindeki eve git” komutu verildiğinde “Domates kırmızıdır, o halde kırmızı eve gitmeliyim” diye düşündü ve ardından kırmızı eve gitti. SIMA 2 ayrıca emoji tabanlı komutları da anlayabiliyor. Örneğin balta ve ağaç emojisi gönderildiğinde ajan, bunu anlamlandırarak gidip ağaç kesiyor. Ajan, DeepMind’ın Genie modeliyle oluşturulan fotogerçekçi yeni dünyalarda da doğru nesneleri tanıyıp banklar, ağaçlar ve kelebekler gibi detaylarla etkileşime girebiliyor.
En dikkat çekici yeniliklerden biri de kendi kendine öğrenme kapasitesi. SIMA 1 tamamen insan oynanış verisiyle eğitilirken SIMA 2, yalnızca ilk temelini bu veriden alıyor. Sonrasında sistem, yeni ortamlara bırakıldığında başka bir Gemini modelinden görevler ürettiriyor, bağımsız bir ödül modeli de ajanın performansını puanlıyor. Bu döngüde SIMA 2, kendi hatalarından ders çıkararak tamamen AI tarafından üretilen geri bildirimle yeni davranışlar geliştiriyor.
DeepMind, SIMA 2’yi gelecekte daha kapsamlı robotik platformlara açılacak bir kapı olarak görüyor. Araştırmacılar gerçek dünyada görev yapan bir robotun yüksek seviyeli kavrama ve mantık yürütme becerilerine ihtiyaç duyduğunu, SIMA 2’nin de tam olarak bu üst katmanda çalıştığını ifade ediyor. Buna karşın fiziksel eklemler veya tekerlekler gibi düşük seviyeli kontrol mekanizmaları farklı modeller tarafından yönetiliyor. Şimdilik ise SIMA 2’nin fiziksel robotlara entegre edilmesi veya kamuya açık bir sürümünün yayınlanması için belirlenmiş bir takvim bulunmuyor.
https://www.youtube.com/embed/Zphax4f6Rls
Kaynak : https://www.donanimhaber.com/google-sima-2-sanal-dunyada-kendi-kendine-ogrenen-ai-sistemi–198588
