Google DeepMind presenta un agente de IA similar a un humano que aprende y se adapta en tiempo real

Google DeepMind presentó el jueves SIMA 2, su agente de inteligencia artificial (IA) que, según la empresa, se comporta como un humano en mundos virtuales. La compañía tecnológica afirmó que SIMA 2 ayuda a DeepMind a ir más allá de las simples acciones en pantalla y avanzar hacia una IA que se planifica y se explica a sí misma, además de aprender a través de la experiencia.

La firma afirmó que el lanzamiento marcó un paso significativo hacia la Inteligencia Artificial General (IAG). DeepMind también advirtió que SIMA 2 tiene importantes implicaciones generales para el futuro de la robótica y la implementación de IA.

SIMA 2 piensa por sí mismo y actúa 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 actuar en entornos interactivos; es decir, puedes comunicarte con él mediante texto, voz o incluso imágenes. Así es como funciona 🧵 pic.twitter.com/DuVWGJXW7W

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 13 de noviembre de 2025

La compañía tecnológica lanzó la primera versión de SIMA (Agente Multimundo Escalable e Instructable) en marzo. Google afirmó que el agente de IA aprendió cientos de habilidades básicas observando la pantalla y usando controles virtuales de teclado y ratón. La firma también reconoció que la última versión del agente de IA va un paso más allá al permitir que la IA piense por sí misma.

Google DeepMind también reveló que Gemini impulsa al agente de IA. La compañía tecnológica afirmó que la integración de SIMA 2 y Gemini ayuda al agente de IA a comprender el objetivo general del usuario, realizar razonamientos complejos y ejecutar hábilmente acciones orientadas a objetivos en los juegos. 

La empresa afirmó que SIMA 2 es su agente de IA más capaz para mundos virtuales 3D. DeepMind descubrió que interactuar con el agente se sentía menos como darle órdenes y más como colaborar con un compañero racional sobre la tarea en cuestión.

Según el anuncio, SIMA 2 va más allá de seguir instrucciones básicas: permite pensar, comprender y actuar en entornos interactivos. El agente de IA permitirá a los usuarios interactuar con él mediante texto, voz o incluso imágenes.

Google afirmó que su modelo de IA Gemini ayuda a SIMA 2 a interpretar objetivos generales y explicar los pasos que pretende dar. La empresa añadió que Gemini ayuda al nuevo agente centrado en el ser humano a colaborar en los juegos con un nivel de razonamiento que el sistema original no podía alcanzar.

La compañía tecnológica también reportó unatrongeneralización en entornos virtuales. DeepMind confirmó que SIMA 2 completó tareas más largas y complejas, incluyendo indicaciones lógicas, bocetos en pantalla y emojis. Google afirmó que esta capacidad acerca el rendimiento de SIMA 2 al de un jugador humano en una amplia gama de tareas. La firma también señaló que el agente de IA tuvo una tasa de finalización de tareas del 65%, en comparación con el 31% de SIMA 1.

DeepMind descubrió que SIMA 2 interpretaba instrucciones y actuaba dentro de mundos 3D completamente nuevos generados por Genie 3. El proyecto, lanzado el año pasado, crea entornos interactivos a partir de una sola imagen o texto. La compañía tecnológica afirmó que SIMA 2 podía orientarse, comprender objetivos y tomar medidas significativas en mundos que nunca había experimentado hasta antes de las pruebas.

Google argumentó que el agente centrado en el ser humano ahora ejecuta mucho mejor instrucciones detalladas, incluso en mundos que nunca antes había experimentado. La empresa afirmó que SIMA 2 puede transferir los conceptos aprendidos de un juego a otro, conectando los puntos entre tareas similares.

DeepMind encuentra lagunas en SIMA 2 que deben abordarse

Los investigadores observaron que el agente cambió al juego autodirigido tras aprender de las demostraciones humanas. El agente utilizó el método de ensayo y error, junto con la retroalimentación generada por Gemini, para generar nuevos datos de experiencia. Estos nuevos datos de experiencia incluyen un ciclo de entrenamiento donde SIMA 2 intentó las tareas generadas y reintrodujo sus propios datos de trayectoria en la siguiente versión del modelo.

Aunque DeepMind elogió a SIMA 2 como un avance en inteligencia artificial, la investigación también encontró deficiencias que deben abordarse. Googledentdeficiencias, como trabajar con una ventana de memoria limitada, dificultades con tareas muy largas y de varios pasos, y enfrentar los desafíos de interpretación visual propios de 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 firma afirmó que su investigación en SIMA 2 ofrece untroncamino hacia aplicaciones en robótica e inteligencia artificial general (IAG) en el mundo real.