Google, SIMA 2’yi Tanıttı: Sanal Dünyada Kendi Kendine Öğrenebilen Yeni Nesil Yapay Zekâ

Google DeepMind, yapay zekâ araştırmalarında uzun zamandır hedeflenen genel amaçlı ajan anlayışını bir adım daha ileri taşımak amacıyla SIMA 2 adını verdiği yeni sistemi tanıttı. Perşembe günü yayımlanan araştırma ön izlemesinde, SIMA 2’nin artık yalnızca kullanıcı komutlarını yerine getiren bir model değil, aynı zamanda bulunduğu sanal ortamı analiz edip bu çevreyle etkileşime girebilen, çok yönlü bir teknoloji olduğu vurgulanıyor.

DeepMind, ilk versiyon olan SIMA 1’in yüzlerce saatlik 3D oyun verisiyle eğitildiğini ve bu ajan sayesinde birçok oyunda insan benzeri hamleler üretmenin mümkün hâle geldiğini hatırlatıyor. Ancak SIMA 1’in karmaşık görevleri tamamlama oranı yalnızca yüzde 31 düzeyindeydi. Aynı görevlerde insanların yüzde 71 başarı göstermesi, sistemin tamamen güvenilir bir yapıya ulaşamadığını ortaya koyuyordu. SIMA 2 ise bu eksiklikleri gidermek üzere geliştirildi ve araştırmacılara göre çok daha genel bir zekâ seviyesine ulaştı.

Daha Kapsamlı Bir Yapay Zekâ Altyapısı

SIMA 2’nin en önemli farklarından biri, kendi deneyimlerinden öğrenme kapasitesine sahip olması. Bu yetenek, ajanın yalnızca kendisine verilen verileri değil, keşfettiği ortamları da eğitim sürecine dahil etmesini sağlıyor. DeepMind araştırmacıları, bu yaklaşımın gelecekte gerçek robotik sistemlerde kullanılacak üst seviye akıl yürütme modülleri için kritik olduğunu belirtiyor.

Sistem, Gemini 2.5 Flash-Lite modeliyle güçlendiriliyor. SIMA 2’nin “bedenselleştirilmiş ajan” (embodied agent) olarak tanımlanan yapısı, fiziksel ya da sanal bir ortamla bir “beden” üzerinden etkileşime girmesi anlamına geliyor. Bu sayede çevresindeki nesneleri algılayabiliyor, durumsal farkındalık geliştiriyor ve süreç boyunca mantıklı eylemler üretebiliyor.

DeepMind’da kıdemli araştırmacı olan Jane Wang, SIMA 2’nin artık sadece oyun oynayan bir sistem olmadığını, kullanıcıdan gelen talimatları bağlamıyla birlikte değerlendirip buna uygun, tutarlı ve mantıklı tepkiler verebildiğini belirtiyor. Gemini desteği sayesinde yeni modelin performansının önceki versiyona göre iki kat artması bu açıklamayı doğruluyor.

Kendi Kendine Öğrenme Döngüsü

SIMA 2’nin en dikkat çekici yeniliklerinden biri de kendi kendine eğitme kapasitesi. SIMA 1 tamamen insan oynanış verisine dayanarak eğitilirken, SIMA 2 yalnızca ilk temelini bu veriden alıyor. Sonrasında sistem yeni bir ortama bırakıldığında farklı bir Gemini modelinden görevler üretiyor. Bu görevleri yerine getirirken ortaya çıkan performans ise bağımsız bir ödül modeli tarafından puanlanıyor.

Ajanın hataları bu şekilde sürekli olarak değerlendirilirken, SIMA 2 tamamen yapay zekâ tarafından üretilen geri bildirimlerle kendisine yeni davranışlar kazandırıyor. Bu döngü, insan müdahalesine ihtiyaç duymayan bir öğrenme yapısının temelini oluşturuyor ve araştırmacılar bu yapının gelecekteki AGI sistemlerinin önemli bir parçası olacağını düşünüyor.

No Man’s Sky Üzerinde Canlı Gösterim

SIMA 2’nin gerçek zamanlı performansı, No Man’s Sky üzerinde gerçekleştirilen canlı demo ile paylaşıldı. Ajan, oyundaki kayalık yüzeyi tarif ederek başladığı etkileşimde çevredeki acil durum işaretini tanıdı, ardından mantıklı bir sonraki adımı belirledi.

Başka bir örnekte verilen komut şöyleydi: “Olgun bir domatesin rengindeki eve git.” SIMA 2’nin yanıtı ise şu şekilde oldu:

“Domates kırmızıdır, o halde kırmızı eve gitmeliyim.”

Bu yanıtın ardından sistem doğru hedefe yöneldi. SIMA 2 ayrıca emoji tabanlı komutları da anlamlandırabiliyor. Örneğin kullanıcı tarafından balta ve ağaç emojisi gönderildiğinde bunların anlamını çıkararak gidip ağaç kesiyor. Ajan, DeepMind’ın Genie modeliyle oluşturulan fotogerçekçi ortamlarda da bank, ağaç ve kelebek gibi nesneleri doğru şekilde tanıyıp onlarla etkileşime girebiliyor.

Robotik Sistemlere Giden Yol

DeepMind, SIMA 2’nin gelecekte fiziksel robotik sistemlerin üst seviye karar mekanizması olabilecek nitelikte olduğunu ifade ediyor. Gerçek bir robotun hareket sistemi; eklemler, tekerlekler veya özel sensörlerle çalışan daha düşük seviyeli kontrol modelleri tarafından yönetiliyor. Buna karşılık SIMA 2, bu robotların karmaşık görevleri anlamlandırmasını sağlayan üst düzey akıl yürütme katmanını temsil ediyor.

Araştırmacılar, robotların gerçek dünyada güvenli ve tutarlı davranabilmesi için soyut mantık yürütme, çevresel analiz, hedef belirleme ve karar verme becerilerine ihtiyaç duyduğunu, SIMA 2’nin de tam olarak bu ihtiyaca karşılık verdiğini vurguluyor.

Şimdilik SIMA 2’nin fiziksel robotlara entegre edilmesi için belirlenmiş bir takvim ya da kamuya açık sürüm planı bulunmuyor. Ancak yapılan açıklamalar, sistemin DeepMind’ın uzun vadeli AGI vizyonu içinde kritik bir basamak olduğunu gösteriyor.

SIMA 2 nedir?

SIMA 2, Google DeepMind tarafından geliştirilen ve sanal dünyalarda kendi kendine öğrenebilen gelişmiş bir yapay zekâ ajanıdır.

SIMA 2 hangi modeli kullanıyor?

Ajan, Gemini 2.5 Flash-Lite modeliyle güçlendiriliyor.

SIMA 2 nasıl öğreniyor?

Sistem, önce temel eğitim verisini kullanıyor, ardından kendisine verilen görevleri gerçekleştirerek ödül modeli üzerinden kendi kendine öğreniyor.

SIMA 2 fiziksel dünyada kullanılabilecek mi?

Şimdilik fiziksel robotlarla entegrasyon için bir takvim açıklanmadı ancak araştırmacılar gelecekte robotik platformlarda kullanılabileceğini belirtiyor.

SIMA 1 ile SIMA 2 arasında ne fark var?

SIMA 2, SIMA 1’e kıyasla iki kat daha yüksek başarı gösteriyor ve kendi deneyimlerinden öğrenebiliyor.

Emoji komutlarını anlayabiliyor mu?

Evet. Örneğin balta ve ağaç emojisi gönderildiğinde sistemi anlamlandırarak ağaç kesme görevini yerine getirebiliyor.