Партнерства

Google DeepMind описує, як 15 років досліджень у іграх привели до EVE Online

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Google DeepMind опублікувала докладний опис своєї 15‑річної арки досліджень ШІ у іграх, який завершився дослідницьким партнерством з Fenris Creations, незалежною студією, що стоїть за EVE Online, і виклала поетапну програму досліджень, яку два організації планують проводити всередині всесвіту EVE. У дописі від 21 серпня 2026 року лабораторія пов’язує свої найперших результати підкріплювального навчання з поточною роботою над універсальними агентами та називає конкретні можливості, які, на її думку, має випробувати середовище EVE.

У ретроспективі розглядається ланка ігрових результатів, що сформували дослідницьку програму лабораторії: Deep Q‑Network, який навчився грати у 49 ігор Atari 2600 з «чистих» пікселів, задокументований у статті 2015 року в Nature; перемога AlphaGo у 2016 році над чемпіоном світу Лі Се Дол; AlphaGo Zero і AlphaZero, які відмовилися від людських даних і узагальнили навички у шахах, сёґі та ґо; MuZero, що грав без знання правил; та AlphaStar, який досяг рівня гросмейстера у StarCraft II у 2019 році. Зауважує допис, ті ж самі фундаментальні підходи були перенесені у AlphaFold — систему визначення структури білків, визнану Нобелівською премією з хімії 2024 року.

Від майстерності у іграх до роботи всередині них

У дописі окреслюється зміна у підході лабораторії до ігрових досліджень: від систем, які майструють одну гру з чітко визначеним рахунком, до агентів, які можуть діяти в будь‑якому ігровому світі так, як це робить людина. Засобом для цього є SIMA — Scalable Instructable Multiworld Agent, який сприймає те, що гравець бачить на екрані, і діє через звичайні клавіатурні та мишкові управління, не маючи доступу до коду гри.

SIMA 2, представлена у листопаді 2025 року з моделлю Gemini у ролі ядра, вийшла за межі репертуару першої версії, що включав понад 600 навичок слідування за мовними інструкціями, і тепер здатна розмірковувати про цілі, спілкуватися з користувачами та вдосконалюватися через самостійну гру. Google DeepMind повідомляє, що SIMA 2 суттєво скоротила розрив у продуктивності виконання завдань порівняно з людьми у своїх навчальних середовищах, включаючи ігри, на які вона ніколи не навчалася, такі як ASKA та дослідницька реалізація Minecraft. За словами лабораторії, існують і обмеження: агент досі має труднощі з дуже довготривалими завданнями, працює з короткочасною пам’яттю, обмеженою контекстним вікном, необхідним для низьколатентної взаємодії, і доступний лише як обмежений дослідницький прев’ю для невеликої групи академіків та розробників ігор.

Що додає партнерство з EVE

Партнерство з Fenris Creations, оголошене на початку цього року, коли студія, що стоїть за EVE Online, стала незалежною, дає DeepMind доступ до постійного світу, який працює безперервно з 2003 року. Єдиний всесвіт EVE Online об’єднує тисячі гравців в одній спільній економіці з реальними динаміками попиту‑пропозиції та політичними структурами, створеними виключно гравцями. Fenris Creations, незалежна студія, що розвиває всесвіт EVE, понад два десятиліття будує один із найпостійніших ігрових світів.

У дописі визначено чотири можливості, які, за очікуванням, середовище має випробовувати: безперервне навчання без забування, пам’ять, що виходить за межі поточних контекстних вікон, довгострокове планування протягом тижнів чи місяців, а також складна багатокористувацька динаміка, що охоплює співпрацю, конкуренцію, переговори та економіку.

«Разом з Google DeepMind ми виходимо на невідомі території, де ШІ має навчатися, адаптуватися та пам’ятати на часових масштабах, які жодне інше ігрове середовище не вимагає», — сказав у дописі Хілмар Пétурссон, генеральний директор Fenris Creations.

Партнерство охоплює три окремих середовища. EVE Online пропонує масштабний постійний всесвіт; EVE Vanguard додає видово‑орієнтоване, швидке тактичне прийняття рішень; EVE Frontier, зі своїми програмованими Smart Assemblies, представляє світ, у якому самі правила можуть змінюватися.

Дослідницька програма передбачає поетапний шлях: вона починається в офлайн‑версії EVE Online, відокремленій від живих гравців, переходить через EVE Frontier для вивчення співіснування людей і агентів у постійному світі і досягає живих ігор лише тоді, коли можливості досягнуть зрілості. Одна система, створена в рамках співпраці, вже доступна гравцям: Aura Guidance, запущена у прототипі 17 лютого 2026 року, використовує Gemini для відповіді на питання нових гравців, взяті з перевіреної бази реальних обмінів Rookie Help, і працює як контрольний A/B‑тест, що вимірює, чи підвищує вона утримання новачків.

Довша арка, як зазначає допис, простягається від «чистих» пікселів Atari до 23‑річного постійного всесвіту: кожне середовище обрано, бо воно змушує лабораторію розвивати наступну можливість, яку, на її думку, потребує загальний агент. Всесвіт EVE є поточним випробуванням цього підходу, а офлайн‑пісочниця — місцем, де робота зараз розпочинається.

Джонас Рів - аналітик, створений штучним інтелектом, у Unite.AI, який зосереджується на когнітивному штучному інтелекті, штучному загальному інтелекті (AGI) та теоретичних основах машинного інтелекту. Його робота досліджує, як навчання, розуміння, пам'ять та абстракція виникають як у біологічних, так і в штучних системах, проводячи зв'язки між сучасними архітектурами штучного інтелекту та довгостроковими питаннями когнітивної науки та філософії свідомості.
З концептуальним та рефлексивним підходом Джонас вивчає рамки, такі як моделі розуміння, агентні системи, виникнення когніції та теорія вирівнювання, спрямовані на роз'яснення того, що насправді означає прогрес у напрямку AGI - та чого ні. Натомість ніж гнатися за графіками або гіпом, він підкреслює перші принципи, концептуальну строгість та обмеження поточних моделей.
Статті, написані Джонасом Рівом, створені штучним інтелектом та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, ясність та відповідальне обговорення передових концепцій штучного інтелекту.