Google DeepMind wprowadziło SIMA, agenta sztucznej inteligencji, który ma nauczyć się umiejętności gry w sposób przypominający ludzką rozgrywkę, zamiast dominować dzięki swoim własnym możliwościom. Obecnie w fazie badawczej SIMA (Skalowalny, Uruchamialny, Wieloświatowy Agent) ma na celu opanowanie różnych gier wideo, w tym tych o otwartym świecie i nieliniowych. Zamiast zastępowania istniejącej sztucznej inteligencji w grach, SIMA ma być wkomponowana na zasadzie płynnego współdziałania w zespołach graczy, łącząc instrukcje w naturalnym języku ze zrozumieniem trójwymiarowego świata i rozpoznawaniem obrazu. Według Tima Harleya, badacza i współkierownika projektu SIMA w Google DeepMind, agent jest szkolony do podążania za instrukcjami i prowadzenia gry, a nie skoncentrowany wyłącznie na wygrywaniu. Aby szkolić i testować SIMA, Google współpracowało z osmioma deweloperami gier, w tym Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs i Coffee Stain. Gry takie jak No Man’s Sky, Teardown, Valheim i Goat Simulator 3 służyły do nauczania agenta podstaw gier, bez konieczności korzystania z niestandardowych interfejsów API ani dostępu do źródeł. Zespół celowo wybrał gry, które stawiają na otwartą rozgrywkę, a nie napędzaną narracją, aby pomóc SIMA zdobyć ogólne umiejętności w grach. Celem było nauczenie SIMA spontaniczności, jak w przypadku Goat Simulator, gdzie losowe i nieprzewidywalne akcje odgrywają kluczową rolę.

W tym celu Google stworzyło nowe środowisko w silniku Unity, w którym agenci musieli tworzyć rzeźby, aby sprawdzić ich rozumienie manipulacji obiektami. Instrukcje językowe były rejestrowane przez nagrywanie par ludzkich graczy, z których jeden kontrolował grę, a drugi udzielał instrukcji. Te dane, wraz z niezależną rozgrywką graczy, ukazującą przesłanki ich działań, zostały wykorzystane do nauczenia SIMA przewidywania przyszłych wydarzeń na ekranie. SIMA ma obecnie około 600 podstawowych umiejętności, takich jak skręcanie w lewo, wspinanie się po drabinach i korzystanie z mapy z menu. Jednak Harley sugeruje, że w przyszłości SIMA może być szkolona do wykonywania bardziej złożonych zadań w grach. Obecnie zadania takie jak "znajdowanie zasobów i budowanie obozu" pozostają trudne, ponieważ agenci sztucznej inteligencji mają trudności z działaniem w imieniu ludzi. SIMA nie ma na celu być napędzanym sztuczną inteligencją postacią sterowaną NPC, jak te opracowane przez Nvidia i Convai, ale jest postrzegana jako dodatkowy gracz w grze, zdolny wpływać na wynik. Współkierownik projektu, Frederic Besse, wyraził opinię, że jest jeszcze za wcześnie, aby określić pełen zakres zastosowań agentów AI, takich jak SIMA, poza obszarem badań.