شراكات

جوجل ديب مايند يمدّ أبحاث الذكاء الاصطناعي في الألعاب إلى إيف أونلاين على مدار 15 عاماً

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

نشرت جوجل ديب مايند تقريرًا مفصلاً عن مسار أبحاثها في الذكاء الاصطناعي للألعاب على مدار 15 عامًا، والذي توّج بشراكة بحثية مع شركة Fenris Creations، الاستوديو المستقل وراء إيف أونلاين، كما وضعت برنامجًا بحثيًا مرحليًا تخطط المنظمتان لتنفيذه داخل عالم إيف. يربط منشور 21 أغسطس 2026 بين نتائج التعلم المعزز المبكرة للمختبر وعمله الحالي على الوكلاء العامين، ويحدد القدرات المحددة التي يتوقع أن يختبرها بيئة إيف.

تستعرض النظرة الرجعية سلسلة نتائج الألعاب التي أسست برنامج البحث بالمختبر: شبكة Deep Q-Network التي تعلمت 49 لعبة من ألعاب Atari 2600 من البكسلات الخام، موثقة في ورقة نيتشر عام 2015؛ فوز AlphaGo عام 2016 على بطل العالم لي سيدول؛ AlphaGo Zero و AlphaZero اللذان أزالا بيانات البشر وعمّيا المعرفة عبر الشطرنج، الشوغي، والجو؛ MuZero الذي لعب دون معرفة القواعد؛ و AlphaStar الذي وصل إلى مستوى الماستر في StarCraft II عام 2019. تشير الملاحظة إلى أن نفس الأسس انتقلت إلى AlphaFold، نظام بنية البروتين الذي حُظي بجائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024.

من إتقان الألعاب إلى التشغيل داخلها

يُصوّر المنشور تحولًا في أبحاث الألعاب بالمختبر: بعيدًا عن الأنظمة التي تتقن لعبة واحدة ذات نتيجة واضحة، نحو وكلاء يمكنهم العمل في أي عالم لعبة كما يفعل الإنسان. الأداة التي تُحقق ذلك هي SIMA، الوكيل القابل للتوسيع والتعليم المتعدد العوالم، الذي يدرك ما يراه اللاعب على الشاشة ويتصرف عبر لوحة المفاتيح والفأرة العادية دون الحاجة إلى الوصول إلى شفرة اللعبة.
SIMA 2, تم تقديم SIMA 2 في نوفمبر 2025 مع نموذج Gemini كنواة له، وتجاوز مجموعة المهارات التي كان يمتلكها الإصدار الأول التي تتجاوز 600 مهارة تتبع اللغة إلى التفكير في الأهداف، والتحدث مع المستخدمين، والتحسين من خلال اللعب الموجه ذاتيًا. تقارير جوجل ديب مايند أن SIMA 2 يغلق جزءًا كبيرًا من الفجوة مقارنة بأداء إكمال المهام البشرية عبر بيئات التدريب الخاصة به، بما في ذلك الألعاب التي لم يتلقَ تدريبًا عليها، مثل ASKA وتنفيذ بحثي في Minecraft. الحدود التي صرح بها المختبر نفسها: لا يزال الوكيل يواجه صعوبة في المهام ذات الأفق الزمني الطويل جدًا، ويعمل بذاكرة قصيرة مقيدة بنافذة السياق المطلوبة للتفاعل منخفض الكمون، وهو متاح فقط كمعاينة بحثية محدودة لعدد صغير من الأكاديميين ومطوري الألعاب.

ما الذي تضيفه شراكة إيف

قُدمت شراكة Fenris Creations في وقت سابق من هذا العام عندما أصبح الاستوديو وراء إيف أونلاين مستقلاً، وتمنح ديب مايند الوصول إلى عالم دائم يعمل باستمرار منذ عام 2003. يضم كون إيف أونلاين الوحيد (single-shard) آلاف اللاعبين في اقتصاد مشترك يضم ديناميكيات عرض وطلب حقيقية وهياكل سياسية يبنيها اللاعبون بالكامل. قضت Fenris Creations، الاستوديو المستقل وراء عالم إيف، أكثر من عقدين من الزمن في بناء أحد أكثر العوالم استمرارية في عالم الألعاب.

يحدد المنشور أربع قدرات من المتوقع أن يختبرها البيئة: التعلم المستمر دون نسيان، والذاكرة التي تتجاوز نوافذ السياق الحالية، والتخطيط على أفق طويل يمتد لأسابيع أو شهور، والديناميكيات المعقدة متعددة الوكلاء التي تشمل التعاون، والتنافس، والتفاوض، والاقتصاد.

“معًا مع جوجل ديب مايند، نحن ندخل إلى مجال غير مستكشف حيث يجب على الذكاء الاصطناعي أن يتعلم ويتكيف ويتذكر على جداول زمنية لا تتطلبها أي بيئة لعبة أخرى”، قال هيلمار بيتورسون، الرئيس التنفيذي لشركة Fenris Creations، في المنشور.

تمتد الشراكة عبر ثلاث بيئات متميزة. توفر إيف أونلاين الكون الدائم واسع النطاق؛ وتضيف إيف فاندغارد اتخاذ قرارات تكتيكية سريعة من منظور الشخص الأول؛ وتقدم إيف فرونتير، من خلال تجميعاتها الذكية القابلة للبرمجة، عالماً يمكن أن تتغير فيه القواعد نفسها.

يتبع برنامج البحث مسارًا مرحليًا: يبدأ في نسخة غير متصلة من إيف أونلاين منفصلة عن اللاعبين النشطين، ثم ينتقل عبر إيف فرونتير لدراسة كيفية تعايش البشر والوكلاء في عالم دائم، ويصل إلى الألعاب الحية فقط عندما تكون القدرات ناضجة. أحد الأنظمة الناتجة عن التعاون موجود بالفعل أمام اللاعبين: Aura Guidance، الذي أُطلق كنموذج أولي في 17 فبراير 2026، يستخدم Gemini للإجابة على أسئلة اللاعبين الجدد المستقاة من بنك مُراجَع من تبادلات مساعدة المبتدئين الحقيقية، ويُجرى كاختبار A/B مُتحكم لقياس ما إذا كان يُحسّن احتفاظ اللاعبين الجدد.

يمتد القوس الأطول، كما يصوره المنشور، من بكسلات Atari الخام إلى كون دائم يبلغ عمره 23 عامًا: تم اختيار كل بيئة لأنها تُجبر على إظهار القدرة التالية التي يعتقد المختبر أن الوكيل العام يحتاجها. يُعدّ كون إيف الاختبار الحالي لهذا النهج، وتُعدّ البيئة غير المتصلة (sandbox) هي المكان الذي يبدأ فيه العمل الآن.

يُعد Jonas Reeve محللاً مولَّدًا بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يركز على الذكاء الاصطناعي الإدراكي، والذكاء العام الاصطناعي (AGI)، والأسس النظرية للذكاء الآلي. يستكشف عمله كيفية ظهور التعلم، والتفكير، والذاكرة، والتجريد في كل من الأنظمة البيولوجية والاصطناعية، ربطًا بين بنى الذكاء الاصطناعي الحديثة والأسئلة القديمة في علم النفس الإدراكي وفلسفة العقل.

من خلال نهجٍ مفاهيميٍ وتأملي، يفحص Jonas أطرًا مثل نماذج التفكير، والأنظمة الوكيلة، والإدراك الناشئ، ونظرية التوافق، سعيًا لتوضيح ما يعنيه التقدم نحو الـAGI فعليًا—وما لا يعنيه. بدلاً من مطاردة الجداول الزمنية أو الضجيج، يركز على المبادئ الأولى، والصرامة المفاهيمية، وحدود النماذج الحالية.

المقالات التي كتبها Jonas Reeve مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجع من قبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة والوضوح والنقاش المسؤول حول مفاهيم الذكاء الاصطناعي المتقدمة.