نشرت Google DeepMind عرضًا استعاديًا تفصيليًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي في الألعاب التي استمرت 15 عامًا، وبلغت ذروتها في شراكتها البحثية مع Fenris Creations، الاستوديو المستقل وراء EVE Online - ووضع برنامج البحث المرحلي الذي تخطط المنظمتان لتشغيله داخل عالم EVE.
يربط منشور 21 أغسطس، الذي كتبه ألكسندر موفاريك وأدريان بولتون، نتائج التعلم المعزز الأولى للمختبر بعمله الحالي على الوكلاء العموميين. إنها المحاسبة الكاملة حتى الآن عن الشراكة التي تم الكشف عنها لأول مرة في وقت سابق من هذا العام، وهي تشير إلى اعتقاد أحد مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في العالم بأن الحدود التالية لأبحاث الذكاء الاصطناعي (https://aibuzzwire.news) تكمن: ليس في إتقان لعبة واحدة بنتيجة واضحة، ولكن في النجاة من عالم حي يعمل بشكل مستمر منذ عام 2003.
من Atari Pixels إلى AlphaStar
يتتبع المعرض بأثر رجعي سلسلة نتائج اللعبة التي ساهمت في بناء برنامج أبحاث DeepMind. تعلمت شبكة Deep Q-Network (DQN)، الموصوفة في ورقة بحثية نشرتها مجلة Nature عام 2015، لعب 49 لعبة من ألعاب Atari 2600 مباشرة من وحدات البكسل الأولية - من Pong إلى Breakout إلى Space Invaders - دون أي هندسة خاصة باللعبة، مما ساعد على تحفيز العصر الحديث للتعلم المعزز العميق.
أنتج كل معلم لاحق أنظمة أكثر قدرة وأكثر عمومية. هزم AlphaGo بطل العالم Lee Sedol في عام 2016، وهو إنجاز يعتقد العديد من الخبراء أنه لا يزال على بعد عقد من الزمن. لقد تجاوز AlphaGo Zero كل إصدار سابق من خلال التعلم بالكامل من اللعب الذاتي، وقام AlphaZero بتعميم هذا النهج لإتقان الشطرنج والشوغي والذهاب باستخدام خوارزمية واحدة. وذهب MuZero إلى أبعد من ذلك، حيث تعلم العزف دون معرفة القواعد. في عام 2019، وصلت AlphaStar إلى مستوى Grandmaster في StarCraft II، حيث تمكنت من التنقل في تعقيدات الوقت الفعلي والمعلومات غير الكاملة.
تشير DeepMind إلى أن روح الاستكشاف هذه تجاوزت حدود الألعاب: فقد طبقت AlphaFold نفس الأسس للتنبؤ ببنية البروتين، وهو إنجاز تم الاعتراف به من خلال جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024.
التحول إلى الوكلاء العموميين
يؤطر المنشور تغييرًا أساسيًا في الاتجاه. أظهر العمل السابق أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إتقان أي لعبة إذا كان لديه هدف واضح وتدريب كافٍ. ولكن، كما كتب المؤلفان، "إن العالم الحقيقي لا يأتي مع النتائج وكتب القواعد". أدى ذلك إلى سؤال مختلف: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم أي عالم ألعاب والتفاعل معه بالطريقة التي قد يفعلها أي شخص؟
والوسيلة لتحقيق هذا الطموح هي SIMA، وكيل العوالم المتعددة القابل للتطوير والقابل للتوجيه. بدلاً من تحسين الأداء للحصول على درجة عالية، تدرك SIMA ما يراه اللاعب على الشاشة، وتفهم تعليمات اللغة الطبيعية، وتعمل من خلال عناصر التحكم العادية في لوحة المفاتيح والماوس - دون الحاجة إلى واجهات برمجة التطبيقات أو الوصول إلى كود المصدر. SIMA 2، التي تم تقديمها في نوفمبر 2025 مع نموذج Gemini في جوهرها، تعمل كرفيق تفاعلي قادر على التفكير والمحادثة في الوقت الفعلي، وتحقق لعبًا يشبه الإنسان عبر بيئات ثلاثية الأبعاد معقدة بما في ذلك No Man's Sky وValheim وHydroneer.
المختبر صريح بشأن حدود الوكيل: لا يزال SIMA 2 يكافح مع المهام طويلة المدى للغاية ويعمل من ذاكرة قصيرة مقيدة بنافذة السياق اللازمة للتفاعل منخفض زمن الوصول. تظل معاينة بحثية محدودة متاحة لمجموعة صغيرة من الأكاديميين ومطوري الألعاب.
لماذا عشية على الانترنت
تمنح شراكة Fenris Creations لشركة DeepMind إمكانية الوصول إلى شيء لا يمكن لأي معيار تكراره: عالم مستمر ذو جزء واحد حيث يتشارك الآلاف من اللاعبين في اقتصاد واحد مع ديناميكيات العرض والطلب الحقيقية، وشبكات تجارية تغطي آلاف الأنظمة النجمية، وهياكل سياسية مبنية بالكامل من خلال تفاعل اللاعبين.
يحدد DeepMind أربع قدرات تم تصميم البيئة لممارستها: التعلم المستمر دون نسيان، والذاكرة التي تمتد إلى ما هو أبعد من نوافذ السياق النموذجية الحالية، والتخطيط بعيد المدى على مدار أسابيع أو أشهر أو حتى سنوات، وديناميكيات معقدة متعددة الوكلاء تشمل التعاون والمنافسة والتفاوض والاقتصاد.
"جنبًا إلى جنب مع Google DeepMind، نحن ننتقل إلى منطقة مجهولة حيث يجب على الذكاء الاصطناعي أن يتعلم ويتكيف ويتذكر على فترات زمنية لا تتطلبها أي بيئة ألعاب أخرى، بينما يساعدنا على فهم كيف يمكن للبشر والذكاء الاصطناعي التعايش في بيئة افتراضية قبل أن نضطر إلى التعامل مع نفس الأسئلة في الحياة الحقيقية، "قال الرئيس التنفيذي لشركة Fenris Creations، هيلمار بيتورسون، في المنشور.
تمتد الشراكة إلى ثلاث بيئات متميزة. تقدم EVE Online عالمًا ثابتًا واسع النطاق. تضيف EVE Vanguard عملية اتخاذ قرارات تكتيكية سريعة الخطى من منظور الشخص الأول، مما يخلق فرصًا لدراسة الوكلاء الذين يعملون عبر مستويات متعددة من التجريد - بدءًا من التكتيكات على مستوى الارتعاش إلى الإستراتيجية الممتدة على المجرة. تقدم EVE Frontier، من خلال تجميعاتها الذكية القابلة للبرمجة وبنيتها المفتوحة، عالمًا يمكن أن تتغير فيه القواعد ذاتها.
والأهم من ذلك، أن برنامج البحث يتبع مسارًا مرحليًا. يبدأ الأمر في نسخة غير متصلة بالإنترنت من EVE Online، وهي عبارة عن صندوق حماية آمن منفصل عن اللاعبين المباشرين. ثم يتقدم عبر EVE Frontier لدراسة كيف يمكن للبشر والوكلاء التعايش في عالم مستمر ومفتوح. فقط عندما تنضج القدرات، ستفكر شركة DeepMind في جلبها إلى الألعاب الحية - وبعد ذلك، يؤكد المنشور، بهدف إثراء اللعب البشري.
الذكاء الاصطناعي موجود بالفعل في قمرة القيادة
أحد مخرجات التعاون موجود بالفعل أمام اللاعبين. Aura Guidance، الذي يستخدم Gemini لتقديم المعرفة التي ينشئها اللاعبون والمستمدة من أسئلة وإجابات مساعدة Rookie الحقيقية لمساعدة الطيارين الجدد، تم إطلاقه في النموذج الأولي في 17 فبراير 2026، ويتم تشغيله كاختبار A/B متحكم فيه لقياس ما إذا كان يحسن الاحتفاظ باللاعبين الجدد.
بالنسبة لمطوري الألعاب، فإن المخاطر على المدى الطويل كبيرة. يمكن لوكيل الألعاب العام حقًا - الذي يعمل مع الألعاب الحالية دون إجراء تعديلات على رمز اللعبة - أن يدعم مرافقي الذكاء الاصطناعي الذين يفهمون عالم اللعبة حقًا، والشخصيات غير القابلة للعب التي تتكيف بطرق لا تستطيع الأنظمة المكتوبة أبدًا القيام بها، واختبار ضمان الجودة القوي أثناء التطوير عندما تتغير اللعبة مع كل التزام.
يُختتم المقال بالإطار النهائي للمختبر: الذكاء الاصطناعي كمحفز، وليس بديلاً. وكتب المؤلفون: "كانت الألعاب دائمًا مرآة للذكاء". وبينما تصبح الألعاب أكثر تعقيدًا، وأكثر استمرارًا، وأكثر انفتاحًا، كذلك الحال بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة للتنقل فيها - وكما هو الحال مع AlphaGo وAlphaFold من قبلها، تتوقع DeepMind أن تنتقل الدروس المستفادة في العوالم الافتراضية إلى مشاكل في العالم الحقيقي.
ابق في صدارة الذكاء الاصطناعي
بدءًا من معالم التعلم المعزز وحتى الشراكات البحثية الرائدة، لا تظهر وتيرة الاكتشاف أي علامة على التباطؤ. [AI Buzz Wire] (https://aibuzzwire.news) يغطي كل تطور بحثي رئيسي في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال تقارير تم التحقق من مصدرها - بدون تكهنات أو ضجيج.
اقرأ المزيد من أخبار أبحاث الذكاء الاصطناعي →
