Google DeepMind в августе 2026 года объявила о расширении партнёрств с игровыми студиями, включая новое сотрудничество с Fenris Creations и EVE Universe. Компания подводит итоги 15 лет исследований, в ходе которых игры стали полигоном для ключевых ов в области искусственного интеллекта — от обучения с подкреплением до систем, способных понимать естественный язык.

История началась в 2010 году, когда команда DeepMind обучила нейросеть Deep Q-Network (DQN) играть в 49 игр Atari 2600, используя только сырые пиксели. Это стало отправной точкой для современного глубокого обучения с подкреплением. Затем последовали AlphaGo, победивший чемпиона мира Ли Седоля в 2016 году, и AlphaZero, обобщивший подход для шахмат, сёги и го. В 2019 году AlphaStar достиг уровня гроссмейстера в StarCraft II, справляясь с неполной информацией и реальным временем.

МодельГодДостижение
DQN2013Обучение на 49 играх Atari
AlphaGo2016Победа над Ли Седолем
AlphaZero2017Мастерство в шахматах, сёги и го
AlphaStar2019Гроссмейстер в StarCraft II
SIMA 22026Человеческий уровень в No Man's Sky и других играх

Игры не только проверяли алгоритмы, но и обогащали игровой опыт. Знаменитый «ход 37» AlphaGo, который комментаторы сочли ошибкой, вдохновил профессионалов на новые стратегии. Эти же наработки легли в основу AlphaFold, решившего задачу предсказания структуры белков — за это в 2024 году была присуждена Нобелевская премия по химии.

AlphaGo победил Ли Седоля в 2016 году, опередив прогнозы экспертов на десятилетие.

A “show, don’t tell” session during a workshop with Google DeepMind and Fenris Creations where our teams share playable prototypes, feedback and discuss ideas for new gameplay experiences
A “show, don’t tell” session during a workshop with Google DeepMind and Fenris Creations where our teams share playable prototypes, feedback and discuss ideas for new gameplay experiences · Источник: Google DeepMind Blog

Следующий этап — агент SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent). В отличие от предшественников, SIMA не оптимизирует счёт, а действует как человек: видит экран, понимает инструкции на естественном языке и управляет игрой через клавиатуру и мышь, без доступа к API или исходному коду. SIMA 2, работающий на базе моделей Gemini, уже демонстрирует человеческий уровень игры в No Man's Sky, Valheim и Hydroneer.

Для разработчиков такой агент открывает возможности: ИИ-компаньоны, адаптивные NPC и автоматизированное QA-тестирование, которое может подстраиваться под изменения в коде. DeepMind подчёркивает, что работа ведётся в партнёрстве со студиями, чтобы обеспечить безопасность и ответственность при разработке.

Ограничения остаются: SIMA пока работает в исследовательских средах и не готов к коммерческому использованию. Однако прогресс за 15 лет показывает, что игры остаются важным полигоном для создания более общих систем ИИ, которые в перспективе могут применяться в реальных задачах.