A Google DeepMind introduziu o SIMA, um agente de inteligência artificial projetado para aprender habilidades de jogos de uma maneira que se assemelha ao jogo humano em vez de dominar com suas próprias capacidades. Atualmente na fase de pesquisa, o SIMA, que significa Scalable, Instructable, Multiworld Agent, tem como objetivo dominar vários jogos de vídeo, incluindo aqueles de mundo aberto e não-linear. Em vez de substituir a inteligência artificial existente nos jogos, o SIMA pretende se integrar perfeitamente às equipes dos jogadores, combinando instruções em linguagem natural com compreensão de mundo 3D e reconhecimento de imagens. Segundo Tim Harley, pesquisador e co-líder do projeto SIMA na Google DeepMind, o agente é treinado para seguir instruções e jogar, não focando apenas em vencer. Para treinar e testar o SIMA, a Google colaborou com oito desenvolvedores de jogos, incluindo Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs e Coffee Stain. Jogos como No Man's Sky, Teardown, Valheim e Goat Simulator 3 foram usados ​​para ensinar ao agente conceitos básicos de jogos, sem a necessidade de APIs personalizadas ou acesso a códigos-fonte. A equipe selecionou intencionalmente jogos que priorizam jogabilidade aberta em vez de guiada por narrativa para ajudar o SIMA a adquirir habilidades gerais de jogos. O objetivo era que o SIMA aprendesse espontaneidade, como demonstrado em jogos como Goat Simulator, onde ações aleatórias e imprevisíveis são centrais.

Para isso, a Google criou um novo ambiente no motor Unity, onde os agentes tinham que criar esculturas para testar sua compreensão da manipulação de objetos. As instruções de linguagem foram capturadas gravando pares de jogadores humanos, com um controlando o jogo e o outro dando instruções. Esses dados, juntamente com o jogo independente dos jogadores, mostrando o raciocínio por trás de suas ações, foram utilizados para ensinar o SIMA a prever eventos futuros na tela. Atualmente, o SIMA possui aproximadamente 600 habilidades básicas, incluindo ações como virar à esquerda, subir escadas e usar o mapa do menu. No entanto, Harley sugeriu que, no futuro, o SIMA poderia ser treinado para realizar tarefas mais complexas nos jogos. Tarefas como "encontrar recursos e construir um acampamento" ainda são desafiadoras, já que os agentes de IA têm dificuldade em agir em nome dos seres humanos. Embora o SIMA não seja projetado para ser um NPC com IA como os desenvolvidos pela Nvidia e Convai, ele é posicionado como um jogador adicional no jogo, capaz de influenciar o resultado. O co-líder do projeto, Frederic Besse, expressou que é cedo demais para determinar a gama completa de aplicações que agentes de IA como o SIMA podem trazer aos jogos, além do campo da pesquisa.