Google SIMA 2: Kendi Kendine Öğrenen Yapay Zeka Sistemi ile Sanal Dünyaya Adım Atın
Google DeepMind perşembe günü, yapay zeka araştırmalarının önemli bir merhalesini temsil eden SIMA 2 için kapsamlı bir araştırma önizlemesi yayımladı. Bu yeni nesil genel amaçlı ajan, Gemini’nin gelişmiş dil ve akıl yürütme yeteneklerini birleştirerek yalnızca komutları takip eden bir sistem olmanın ötesine geçiyor. Artık bulunduğu sanal dünyayı anlama ve etkileşimde bulunma yeteneğine sahip.
SIMA 2 ile çıta daha da yukarı taşınıyor
DeepMind, ilk versiyon olan SIMA 1’i yüzlerce saatlik oyun görüntüsü ile eğitmiş ve ajanın birçok 3D oyunu insan gibi oynayabildiğini kanıtlamıştı. Ancak SIMA 1’in karmaşık görevleri tamamlama oranı yalnızca yüzde 31’di. İnsanlar aynı görevlerde yüzde 71 başarı gösteriyordu. SIMA 2 ile beraber yeni ajanın daha genel bir zeka seviyesine ulaştığı ve kendi deneyimlerinden öğrenerek kendini geliştirebildiği bildirilmektedir.
Bu özellik, araştırmacılara göre daha kapsamlı robotik sistemlere ve AGI olarak adlandırılan genel amaçlı yapay zekaya doğru önemli bir adım teşkil ediyor.
Ayrıca, SIMA 2, Gemini 2.5 Flash-Lite modeli ile destekleniyor. Bedenselleştirilmiş ajanlar olarak tanımlanan bu yapı, fiziksel veya sanal bir dünya ile bir “beden” üzerinden etkileşim kurarak çevresini gözlemliyor ve uygun eylemler üretiyor. Bu yaklaşım, sadece takvim yönetimi veya kod yürütme gibi soyut işlemler gerçekleştiren geleneksel yapay zekalardan ayrışıyor.
DeepMind’da kıdemli araştırmacı Jane Wang, SIMA 2’nin artık yalnızca oyun oynamakla kalmadığını, kullanıcı talimatlarını bağlamı ile birlikte anlayarak mantıklı, tutarlı ve sağduyulu tepkiler verebildiğini vurguluyor. Gemini entegrasyonu sayesinde SIMA 2’nin performansı önceki versiyonunun iki katına çıkmış durumda.
Kendi Kendine Eğitim ve Öğrenme
“No Man’s Sky” üzerindeki canlı gösterimde SIMA 2, gezegenin kayalık yüzeyini tarif etti, çevresindeki acil durum işaretini tanıyıp bir sonraki adımını belirledi. Başka bir örnekte, “olgun bir domatesin rengindeki eve git” komutu verildiğinde, ajanın ilk olarak “Domates kırmızıdır; o halde kırmızı eve gitmeliyim” şeklinde düşündüğü gözlemlendi ve ardından gerçekten de kırmızı eve gitti. SIMA 2 ayrıca emoji tabanlı komutları anlamakta da ustadır; örneğin balta ve ağaç emojisi ile gönderildiğinde, ajan bunu özümseyerek gidip ağaç kesiyor. DeepMind’ın Genie modeli ile oluşturulan fotogerçekçi yeni dünyalarda doğru nesneleri tanıyıp banklar, ağaçlar ve kelebekler gibi detaylarla etkileşime de geçebiliyor.
Etkileyici yeniliklerden biri, kendi kendini öğrenme yeteneğidir. SIMA 1 tamamen insan oynanış verileriyle eğitilirken, SIMA 2 sadece ilk temelini bu veriden alıyor. Sonrasında sistem, yeni ortamlara bırakıldığında başka bir Gemini modelinden görevler üretmesini sağlıyor ve bağımsız bir ödül modelinin ajanın performansını puanladığı belirtiliyor. Bu döngüde SIMA 2, kendi hatalarından ders alarak tamamen AI tarafından üretilen geri bildirimle yeni davranışlar geliştirebiliyor.
DeepMind, SIMA 2’yi gelecekte daha kapsamlı robotik platformlara kapı açabilecek bir yenilik olarak değerlendiriyor. Araştırmacılar, gerçek dünyada görev yapan bir robotun yüksek seviyeli kavrama ve mantık yürütme becerilerine ihtiyaç duyduğunu, SIMA 2’nin de tam bu seviyede iş gördüğünü dile getiriyor. Fakat düşük seviyeli kontrol mekanizmaları, fiziksel eklemler veya tekerlekler gibi farklı modeller tarafından yönetiliyor. Şu anda, SIMA 2’nin fiziksel robotlara entegre edilmesi veya kamuya açık bir sürümünün çıkış tarihi belirlenmiş değildir.
Kaynakça
https://techcrunch.com/2025/11/13/googles-sima-2-agent-uses-gemini-to-reason-and-act-in-virtual-worlds/
https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/
