كتبت سماح لبيب

قدم باحثو مايكروسوفت نموذج ذكاء اصطناعي جديد يمكنه إنشاء بيئات لعب ثلاثية الأبعاد، وتم تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد، الذي أطلق عليه اسم نموذج العالم والفعل البشري (WHAM) أو Muse، بواسطة فرق (Tai X) التابعة لشركة التكنولوجيا العملاقة بالتعاون مع Ninja Theory من Xbox Games Studios.

وقالت الشركة إن نموذج اللغة الكبير (LLM) يمكن أن يساعد مصممي الألعاب في عملية التفكير، بالإضافة إلى المساعدة في إنشاء صور اللعبة وإجراءات التحكم لمساعدة المبدعين في تطوير الألعاب.

في منشور على إحدى المدونات ، قامت شركة التكنولوجيا العملاقة التي يقع مقرها في ريدموند بتفصيل نموذج Muse AI ، هذا منتج بحثي حاليًا، على الرغم من أن الشركة قالت إنها تتيح أوزان وبيانات العينة الخاصة بالنموذج للاستخدام في WHAM Demonstrator (نموذج أولي مفاهيمي لواجهة مرئية للتفاعل مع نموذج الذكاء الاصطناعي). يمكن للمطورين تجربة النموذج على Azure AI Foundry، تم نشر ورقة بحثية تشرح الجوانب الفنية للنموذج في مجلة Nature.

إن تدريب نموذج على مثل هذه المنطقة المعقدة أمر صعب ، فقد جمع باحثو مايكروسوفت كمية كبيرة من بيانات اللعب البشري من لعبة Bleeding Edge لعام 2020، وهي لعبة نشرتها شركة Ninja Theory ، وتم تدريب LLM على مليار زوج من الصور المتحركة، وهو ما يعادل سبع سنوات من اللعب البشري ، ويقال إن البيانات تم جمعها بشكل أخلاقي ولا تُستخدم إلا لأغراض البحث.

وقال الباحثون إن توسيع نطاق تدريب النموذج كان تحديًا كبيرًا ، في البداية تم تدريب Muse على مجموعة من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia V100، ولكن بعد ذلك تم توسيع نطاقه ليشمل وحدات معالجة الرسوميات Nvidia H100 المتعددة.

فيما يتعلق بالوظائف، يقبل نموذج Muse AI رسائل نصية بالإضافة إلى المدخلات المرئية. بالإضافة إلى ذلك، بمجرد إنشاء بيئة اللعبة، يمكن تحسينها بشكل أكبر باستخدام تصرفات وحدة التحكم، و يستجيب الذكاء الاصطناعي للحركات التي يقوم بها المستخدم لتقديم بيئات جديدة تتوافق مع الرسالة الأولية، ومتسقة مع بقية اللعبة.

نظرا لكونه نموذجًا فريدًا للذكاء الاصطناعي، فإن اختبارات المقارنة النموذجية لا يمكنها تقييم قدراته بشكل صحيح ، وأكد الباحثون أنهم اختبروا LLM داخليًا على مقاييس مثل الاتساق والتنوع والمثابرة. ونظرًا لأنه نموذج يركز على البحث، فقد اقتصرت المخرجات على دقة 300 × 180 بكسل فقط.