في جملة واحدة
يجمع سيما 2 (SIMA 2) من ديب مايند بين استدلال مدعوم بجيميني (Gemini) وسلوك متجسّد داخل عوالم افتراضية، مضاعفًا الأداء مقارنة بسابقه ومتعلمًا من خبرته الخاصة. وتشير المعاينة البحثية إلى خطوة نحو وكلاء عامّين وروبوتات مستقبلية، فيما تبقى خطط الإصدار غير واضحة.
التفاصيل
كشفت غوغل ديب مايند (Google DeepMind) عن معاينة بحثية لسيما 2 (SIMA 2)، وهو وكيل ذكاء اصطناعي عام الغرض (generalist AI agent) يجمع بين مهارات اللغة والاستدلال لدى جيميني (Gemini) والتحكّم المتجسّد (Embodied control) داخل البيئات الافتراضية (Virtual environments). وبالاعتماد على نموذج جيميني 2.5 فلاش‑لايت (Gemini 2.5 Flash‑lite)، يتجاوز سيما 2 مجرد اتّباع التعليمات البسيطة ليفهم المشاهد، ويخطّط لإجراءات متعددة الخطوات، ويتفاعل مع العناصر عبر طيف من الألعاب ثلاثية الأبعاد والعوالم المُولَّدة. وتقول ديب مايند إن سيما 2 يقرّب الأداء إلى الضعف مقارنةً بالإصدار الأول في المهام المعقّدة، بفضل استدلال أقوى وقدرة أفضل على التعميم (Generalization) إلى بيئات جديدة غير مُشاهَدة من قبل.
تعرض عروض توضيحية جديدة الوكيل وهو يصف محيطه، ويشرح سلسلة التفكير (Chain‑of‑thought) — مثل ربط «طماطم ناضجة» بـ«أحمر» للعثور على المنزل الصحيح — ويتبع أوامر مستندة إلى الرموز التعبيرية مثل 🪓🌲 لقطع شجرة، ويتنقّل في عوالم بواقعية فوتوغرافية أنشأها نموذج جيني (Genie) من ديب مايند. ومن أبرز الترقيات ميزة التحسين الذاتي (Self‑improvement): فإلى جانب بيانات لعب البشر، يستخدم سيما 2 جيميني لاقتراح المهام، وتقييم محاولاته الخاصة، والتعلّم من الخبرة مع حدٍّ أدنى من التدخّل البشري. وتعدّ ديب مايند سيما 2 خطوةً نحو أنظمة متجسّدة (Embodied systems) أكثر قدرة وروبوتات المستقبل (Robotics)، مع التأكيد على أنه يركّز حاليًا على الاستدلال عالي المستوى (High‑level reasoning) بدلًا من التحكّم الحركي منخفض المستوى (Low‑level motor control)، ولا يوجد حتى الآن جدول زمني للإصدار.
النقاط الرئيسية
- يَدمج سيما 2 (SIMA 2) نموذج جيميني 2.5 فلاش‑لايت (Gemini 2.5 Flash‑lite) لتعزيز قدرات اللغة والاستدلال والتخطيط ضمن بيئات ثلاثية الأبعاد.
- تفيد ديب مايند بتحسّن يقارب 2× مقارنةً بسيما 1 (SIMA 1) في المهام المعقّدة، مع قدرة أفضل على التعميم (Generalization) إلى عوالم جديدة.
- يمكن للوكيل شرح قراراته، واتباع تعليمات مستندة إلى الرموز التعبيرية، والتفاعل مع العناصر داخل الألعاب وفي البيئات المُنشأة بواسطة جيني (Genie).
- تُتيح حلقة التحسين الذاتي (Self‑improvement loop) لسيما 2 (SIMA 2) توليد مهام والتعلّم من تغذية راجعة قائمة على الذكاء الاصطناعي، ما يقلّل الاعتماد على بيانات بشرية.
- بوصفه خطوة نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والروبوتات (Robotics)، يركّز سيما 2 (SIMA 2) على السلوك عالي المستوى؛ ولا يوجد جدول زمني للتشغيل الفيزيائي أو للإصدار العام.
المصادر: 1