Google DeepMind presenta un agente de IA similar a un ser humano que aprende y se adapta en tiempo real
Collins J. Okoth
3 min de lectura
- DeepMind ha lanzado su agente de IA con razonamiento SIMA 2, que se integra con los modelos Gemini de Google
- El agente de IA puede seguir instrucciones en lenguaje natural en mundos virtuales, considerar sus objetivos, mantener conversaciones con los usuarios y mejorar continuamente a lo largo del tiempo.
- Los usuarios podrán interactuar con el agente de IA mediante texto, voz o incluso imágenes.
Google DeepMind presentó el jueves SIMA 2, su agente de IA de razonamiento que, según la empresa, se comporta como un ser humano dentro de mundos virtuales. La compañía tecnológica dijo que SIMA 2 ayuda a DeepMind a avanzar más allá de las acciones simples en pantalla y a moverse hacia una IA que planifica y se explica a sí misma, así como que aprende a través de la experiencia.
La empresa dijo que el lanzamiento marcó un paso significativo hacia la Inteligencia General Artificial (AGI). DeepMind también advirtió que SIMA 2 tiene importantes implicaciones generales para el futuro de la robótica y la encarnación de la IA.
SIMA 2 piensa por sí mismo y toma acciones en entornos interactivos
SIMA 2 es nuestro agente de IA más capaz para mundos virtuales 3D. 👾🌐
Impulsado por Gemini, va más allá de seguir instrucciones básicas para pensar, comprender y tomar acciones en entornos interactivos, lo que significa que puedes hablar con él a través de texto, voz o incluso imágenes. Así es 🧵 pic.twitter.com/DuVWGJXW7W
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) noviembre 13, 2025
La compañía tecnológica publicó la primera versión de SIMA (Scalable Instructable MultiWorld Agent) en marzo. Google dijo que el agente de IA aprendió cientos de habilidades básicas observando la pantalla y utilizando controles de teclado y ratón virtuales. La empresa también reconoció que la última versión del agente de IA da un paso más al permitir que la IA piense por sí misma.
Google DeepMind también reveló que Gemini impulsa al agente de IA. La compañía tecnológica declaró que la integración de SIMA 2 y Gemini ayuda al agente de IA a comprender el objetivo de alto nivel del usuario, realizar un razonamiento complejo y ejecutar hábilmente acciones orientadas a objetivos en los juegos.
La empresa dijo SIMA 2 es el agente de IA más capaz de la empresa para mundos virtuales 3D. DeepMind descubrió que interactuar con el agente se sentía menos como darle órdenes y más como colaborar con un compañero de razonamiento sobre la tarea en cuestión.
Según el anuncio, SIMA 2 va más allá de seguir instrucciones básicas para pensar, comprender y tomar acciones en entornos interactivos. El agente de IA permitirá a los usuarios interactuar con él a través de texto, voz o incluso imágenes.
Google dijo que su modelo de IA Gemini ayuda a SIMA 2 a interpretar objetivos de alto nivel y a hablar sobre los pasos que pretende dar. La empresa añadió que Gemini ayuda al nuevo agente centrado en el ser humano a colaborar dentro de los juegos con un nivel de razonamiento que el sistema original no podía lograr.
La compañía tecnológica también informó de una mejor generalización en entornos virtuales. DeepMind confirmó que SIMA 2 completó tareas más largas y complejas, incluidos prompts de lógica, dibujos en pantalla y emojis. Google dijo que esta capacidad acerca el rendimiento de SIMA 2 al de un jugador humano en una amplia gama de tareas. La empresa también señaló que el agente de IA tenía una tasa de finalización de tareas del 65 %, en comparación con el 31 % de SIMA 1.
DeepMind descubrió que SIMA 2 interpretó instrucciones y actuó dentro de mundos 3D completamente nuevos generados por Genie 3. El proyecto se lanzó el año pasado, que crea entornos interactivos a partir de una sola imagen o prompt de texto. La compañía tecnológica dijo que SIMA 2 podía orientarse, comprender los objetivos y tomar acciones significativas en mundos que nunca había encontrado antes de las pruebas.
Google argumentó que el agente centrado en el ser humano ahora es mucho mejor para llevar a cabo instrucciones detalladas, incluso en mundos que nunca ha experimentado antes. La empresa dijo que SIMA 2 puede transferir conceptos aprendidos de un juego a otro, conectando los puntos entre tareas similares.
DeepMind encuentra lagunas en SIMA 2 que deben abordarse
Investigadores El analista de CryptoQuant, Darkfrost, que el agente pasó a jugar de forma autónoma después de aprender de demostraciones humanas. El agente utilizó ensayo y error, junto con la retroalimentación generada por Gemini, para crear nuevos datos de experiencia. Los nuevos datos de experiencia incluyen un bucle de entrenamiento donde SIMA 2 intentó las tareas que generó y alimentó sus propios datos de trayectoria en la siguiente versión del modelo.
Aunque DeepMind elogió a SIMA 2 como un avance en la inteligencia artificial, la investigación también encontró lagunas que deben abordarse. Google identificó lagunas, incluido el trabajo dentro de una ventana de memoria limitada, la lucha con tareas muy largas y de múltiples pasos, y los desafíos de interpretación visual vistos en los sistemas de IA 3D.
DeepMind reveló que SIMA 2 sirvió como banco de pruebas para habilidades que podrían utilizarse en robótica y navegación en el futuro. La empresa dijo que su investigación sobre SIMA 2 ofrece un fuerte camino hacia aplicaciones en robótica y también hacia la AGI en el mundo real.
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Collins J. Okoth
Collins Okoth es periodista y analista de mercados con 8 años de experiencia cubriendo criptomonedas y tecnología. Es Analista Financiero Certificado y tiene un grado en Matemáticas Actuariales. Collins ha trabajado previamente con Geek Computer y CoinRabbit como escritor y editor.
