Google DeepMind ने SIMA को प्रस्तुत किया है, एक AI एजेंट जो मानव गेमप्ले के साथ-साथ अपनी क्षमताओं के साथ नापसंदीदा नहीं होते हुए गेमिंग कौशल सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वर्तमान में शोध चरण में होने वाले SIMA नामक एजेंट का उद्देश्य, खुले दुनिया और गैर-रैखिक खेल जैसे विभिन्न वीडियो गेम में मास्टर बनना है। पहले विद्यमान गेम AI को बदलने की बजाय, SIMA को खिलाड़ियों की पार्टियों में सुसंगत ढंग से इंटीग्रेट करने की योजना बनाई गई है, प्राकृतिक भाषा निर्देश को 3D वर्ल्ड समझ-चित्रण और छवि पहचान के साथ मेल करने का इस्तेमाल करके। गूगल डीपमाइंड के सिमा परियोजना के एक शोधकर्ता और सहयोगी टिम हार्ले के अनुसार, एजेंट को निर्देशों का पालन करने और गेम चलाने का प्रशिक्षण दिया जाता है, जीत पर सामर्थ्य से नहीं। सिमा को प्रशिक्षित और परीक्षण के लिए गूगल ने हैलो गेम्स, एम्ब्रेसर, टक्सीडो लैब्स और कॉफी स्टेन जैसे आठ गेम डेवलपर्स के साथ सहयोग किया। यहां नो मैन'स स्काई, टीडाउन, वालहीम और गोट सिम्यूलेटर 3 जैसे खेलों का उपयोग किया गया था ताकि एजेंट को गेम के आधारभूत ज्ञान सिखाया जा सके, स्रोत कोड की आवश्यकता न हो। टीम ने यह संयोजनपूर्ण खेलों का चयन संयोजनशील खेलखेलाहट कौशल प्राप्त करने में सिमा की मदद करने के लिए किया था। उद्देश्य था कि सिमा को आकस्मिकता सिखाई जाए, जैसा कि गोट सिम्यूलेटर जैसे खेल में दिखाया जाता है, जहां यादृच्छिक और अप्रत्याशित क्रियाएँ महत्वपूर्ण हैं। इसे पाने के लिए, गूगल ने यूनिटी इंजन में एक नया पर्यावरण बनाया जहां एजेंट्स को वस्तु मानिपुलेशन की समझ की परीक्षा के लिए मूर्तिकार करनी होती थी। भाषा निर्देश बंदों के जोड़े बनाकर कैप्चर किए गए थे, एक व्यक्ति खेल को नियंत्रित करता था और दूसरा निर्देश प्रदान करता था। यह डेटा, साथ ही खिलाड़ियों के स्वतंत्र गेमप्ले को उनके क्रियाओं के पीछे की वजह दिखाने वाले थे, का उपयोग किया गया था, जिससे सिमा को भविष्य में स्क्रीन पर आने वाली घटनाओं की पूर्वानुमान करना सिखाया जा सके। सिमा के पास वर्तमान में लगभग 600 मूलभूत कौशल हैं, जिनमें समाने के बाएं ले जाने, पिछड़ चढ़ने और मेनू से मानचित्र का उपयोग करने जैसे कार्रवाइयाँ शामिल हैं। हालांकि, हार्ले ने संकेत दिया है कि भविष्य में सिमा को खेलों के भीतर अधिक जटिल कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। वर्तमान में, "संसाधनों को खोजना और एक शिविर बनाना" जैसे कार्य मानवों के पक्ष में कार्य करने में समस्याएं आ रही हैं, क्योंकि AI एजेंट्स उनकी प्रतिस्पर्धा करने में संघर्ष करते हैं। हालांकि, SIMA की इच्छानुसार, यह Nvidia और Convai द्वारा विकसित AI-पावर्ड NPC की तरह नहीं है, बल्कि इसे एक खेल के भीतर और परिणाम पर प्रभाव डालने के क्षमता के साथ एक अतिरिक्त खिलाड़ी के रूप में प्रदर्शित किया जाता है। परियोजना के सह-राष्ट्रीय ठोस द्वारा अभिव्यक्त किया गया कि यह समय बहुत आगे है कि SIMA जैसे AI एजेंट्स गेमिंग के बाहर शोध क्षेत्र के परियोजनाओं के भीतर लाने के सम्पूर्ण रेंज का निर्धारण करें।