قدمت غوغل ديبمايند SIMA، وهو وكيل ذكاء اصطناعي مصمم لاكتساب مهارات الألعاب بطريقة تشبه لعب الإنسان بدلاً من التفوق بقدراته الخاصة. حاليًا في مرحلة البحث، تهدف SIMA، والتي تعني Scalable, Instructable, Multiworld Agent، إلى إتقان مجموعة متنوعة من الألعاب الفيديو، بما في ذلك العالم المفتوح وغير الخطي. بدلاً من استبدال الذكاء الاصطناعي الموجود في الألعاب، يهدف SIMA إلى الاندماج بسهولة في فرق اللاعبين، مجمعًا بين التعليم باللغة الطبيعية وفهم العالم ثلاثي الأبعاد والتعرف على الصور. وفقًا لتيم هارلي، الباحث والشريك المشارك في مشروع SIMA في غوغل ديبمايند، يتم تدريب الوكيل على اتباع التعليمات وتشغيل اللعبة، وليس التركيز فقط على الفوز. لتدريب واختبار SIMA، تعاونت غوغل مع ثمانية مطورين للألعاب، بما في ذلك Hello Games وEmbracer وTuxedo Labs وCoffee Stain. تم استخدام ألعاب مثل No Man’s Sky وTeardown وValheim وGoat Simulator 3 لتعليم الوكيل أساسيات اللعبة، دون الحاجة إلى واجهات برمجة تطبيقات مخصصة أو الوصول إلى رموز المصدر. تم اختيار الألعاب التي تولي اللعب المفتوح الأولوية بدلاً من اللعب المبني على السرد بقصد مساعدة SIMA في اكتساب مهارات الألعاب العامة. كان الهدف هو أن يتعلم SIMA اللحظية، كما هو موضح في ألعاب مثل Goat Simulator، حيث تكون الإجراءات العشوائية وغير المتوقعة مركزية.

لتحقيق هذا، أنشأت غوغل بيئة جديدة في محرك Unity حيث كان على الوكلاء إنشاء منحوتات لاختبار فهمهم للتلاعب بالكائنات. تم التقاط التعليمات اللغوية عن طريق تسجيل أزواج من اللاعبين البشر، حيث كان الأول يسيطر على اللعبة والثاني يقدم التعليمات. تم استخدام هذه البيانات، جنبًا إلى جنب مع لعب اللاعبين المستقل الذي يبرز السبب وراء إجراءاتهم، لتعليم SIMA التنبؤ بأحداث الشاشة المستقبلية. يمتلك SIMA حاليًا حوالي 600 مهارة أساسية، بما في ذلك أعمال مثل الدوران إلى اليسار وتسلق السلالم واستخدام الخريطة من القائمة. ومع ذلك، اقترح هارلي أنه في المستقبل يمكن تدريب SIMA على أداء مهام أكثر تعقيدًا داخل الألعاب. حاليًا، لا تزال المهام مثل "العثور على موارد وبناء مخيم" تشكل تحديًا نظرًا لصعوبة تصرف وكلاء الذكاء الاصطناعي بالنيابة عن البشر. على الرغم من أن SIMA ليس مقصودًا ليكون NPC بالذكاء الاصطناعي مثل تلك التي وضعتها Nvidia وConvai، إلا أنه يعتبر لاعبًا إضافيًا داخل اللعبة، قادرًا على التأثير على النتيجة. أعرب فريديريك بيس، الشريك المشارك في المشروع، عن أنه من السابق جدًا تحديد نطاق التطبيقات الكاملة التي يمكن تقديمها لوكلاء الذكاء الاصطناعي مثل SIMA في مجال الألعاب خارج نطاق البحث.