DeepMind сотрудничает с EVE Online для тестирования ИИ в виртуальной вселенной возрастом 23 года

Генеральный директор DeepMind и создатель AlphaGo Демис Хассабис уже более десяти лет использует игры для исследований в области ИИ.

На этот раз он бросил ИИ в «живую вселенную», существующую уже 23 года: космическую онлайн-игру EVE Online, где даже руководство для новичков может отпугнуть игроков.

У шахмат есть конец, у EVE — нет.

В начале мая DeepMind объявила о научном сотрудничестве с EVE Online, и причина проста: сложная и управляемая игроками вселенная EVE — идеальная безопасная среда для тестирования памяти ИИ, непрерывного обучения и долгосрочного планирования.

DeepMind сотрудничает с EVE, не ради интересного игрового опыта или улучшения геймплея, а чтобы решить три самых сложных проблемы в исследовании современных ИИ-агентов — Хассабис сделал ставку на старую игру, которая существует уже 23 года.

Fenris Creations (ранее CCP Games) объявила о сотрудничестве с DeepMind

Компания, стоящая за EVE Online, 6 мая объявила о четырех вещах в один и тот же день:

• Вновь обретает независимость от материнской компании Pearl Abyss;
• Смена названия на Fenris Creations;
• Завершена сделка на 120 миллионов долларов США;
• В рамках этого независимого проекта Google владеет незначительной долей Fenris Creations и одновременно запускает исследовательское сотрудничество с Google DeepMind.

Генеральный директор Fenris Creations Хильмар Вейгар Петурссон заявил в объявлении:

Этот переход не сопровождается увольнениями или реорганизацией: команда, продукт и планы разработки остаются неизменными. EVE продолжается.

С точки зрения операционных показателей, эта компания приходит к переговорам о сотрудничестве с «реальными ресурсами», а не пытается продать активы ради выживания.

EVE Online в 2025 году принесла более 70 миллионов долларов дохода, ноябрь стал рекордным месяцем по доходам в истории, а Q4 стал вторым по доходам кварталом за 20-летнюю историю игры.

Выделение Fenris Creations означает, что теперь EVE имеет материнскую компанию, которая может самостоятельно решать вопросы исследовательского сотрудничества, не подчиняясь стратегическим целям крупной игровой издательской компании.

Коробка настольной игры, выпущенной Fenris в 1997 году. Имя «Fenris» появилось на шесть лет раньше, чем EVE Online; переименование в Fenris Creations — это возвращение к истокам, а не создание чего-то нового.

Почему DeepMind выбрал EVE?

Многие, услышав «игры + исследование ИИ», сразу вспоминают AlphaGo или AlphaStar, но EVE отличается от них.

Игра в го и StarCraft имеют общую черту: каждая партия имеет начало, конец и четкие правила определения победителя.

Цель AlphaGo — выиграть партию в го, цель AlphaStar — выиграть битву в StarCraft, обе — это парадигма «одиночной игры», но у EVE нет конечной точки.

EVE Online известна своим «единым общим вселенной» (single-shard / single shared universe), где множество игроков долгое время конкурируют, торгуют, образуют альянсы и ведут войны в одном и том же постоянном мире.

Игроки здесь создали реальные экономические системы, политические альянсы, военные группировки, торговые маршруты, исторические обиды и многолетние военные планы.

Некоторые кампании занимают целый год от подготовки до завершения. Восхождение и падение некоторых альянсов позже изучаются новыми игроками как реальная история.

Хилмар сказал в объявлении: «EVE — одно из немногих мест, где можно исследовать интеллектуальные проблемы в среде, работающей уже как реальный мир».

Хассабис также отметил, что с детства увлекался играми, начал свою карьеру с разработки AI-симуляторов игр, исследования AlphaGo, AlphaStar и SIMA тесно связаны с играми, и EVE — это выбор следующего этапа:

Я рад сотрудничать с Fenris Creations, чтобы безопасно исследовать новые игровые опыты и продвигать исследования в области ИИ в этой уникальной, созданной игроками вселенной.

Большинство AI-тестов похожи на медицинский осмотр, а EVE — это скорее выброс AI в «искусственное общество», существующее уже 23 года.

На этот раз официально были указаны три направления исследований: долгосрочное планирование (long-horizon planning), память (memory) и непрерывное обучение (continual learning).

Эти три направления считаются тремя самыми сложными задачами в области исследований AI-агентов.

Если кто-то рядом играл в EVE Online более десяти лет, попросите его открыть аккаунт и показать вам список друзей — вы, скорее всего, увидите десятки групп, сотни имён и комментарии в заметках типа: «Долг за кампанию Delve 2018 года», «Предатель внутри Goonswarm, не сотрудничать», «Этот парень — шпион, все в организации это знают».

Это не контекстное окно, а долгосрочная память, охватывающая десятилетия и跨越 сессий.

Этот уровень памяти игроки EVE проходят каждый день, и тот же уровень постоянного обучения.

В январе 2014 года битва B-R5RB длилась около 21 часа, в ней участвовали более 7500 персонажей, было уничтожено 75 титанов, а убытки составили около 300 000 долларов США в эквиваленте реальных денег. Причиной всей битвы стал сбой автоматической оплаты счета за суверенитет.

После этой битвы вся тактика флота в игре была переписана. В последующие годы все союзы совершенствовали свои конфигурации флота и тактические системы, основываясь на анализе битвы. Каждый месяц вносились изменения, каждое поражение разбиралось до деталей и превращалось в выполнимые стратегические обновления.

Что касается долгосрочного планирования, стандартной единицей времени в войнах альянсов EVE является не час, а месяц. Межзвездная война, от подготовки до начала — строительство кораблей, транспортировка, дипломатия, скрытые операции, контрразведка — сотни игроков самостоятельно координируют действия без какого-либо расписания задач, продвигая общую цель на протяжении нескольких месяцев.

Эта система сотрудничества возникла самостоятельно среди игроков за 23 года.

Три самых сложных задачи в текущей оценке ИИ-агентов — это именно то, с чем сталкиваются игроки EVE каждый день.

Эволюция, управляемая игроками в EVE за 23 года, создала среду, которая постоянно меняется, постоянно усложняется и не имеет обходных путей — такую сложность невозможно воспроизвести в лаборатории.

SIMA 2, выпущенная DeepMind в ноябре 2025 года, эволюционировала от «выполнения команд» к «пониманию целей, логическому мышлению и обучению в процессе игры».

С точки зрения исследовательской задачи проект EVE и SIMA 2 относятся к одному направлению — «игры как среда для обучения агентов», но на этот раз площадкой стал реальный вселенский мир, функционирующий уже 23 года.

Кадры из внутриигрового кампании EVE Online — такие масштабные сражения, организуемые игроками и длящиеся часами, стали ключевой причиной, по которой DeepMind выбрал EVE в качестве среды для исследований в области долгосрочного планирования и непрерывного обучения.

Сотрудничество DeepMind с Fenris оказалось более консервативным, чем ожидалось: DeepMind не получила прямого доступа к боевым серверам активных игроков.

Официальное объявление DeepMind гласит: первоначальные исследования будут проводиться на оффлайн-версии EVE Online с использованием локального сервера, в контролируемой среде для тестирования и оценки модели, без подключения к официальным серверам EVE Online.

С одной стороны, оффлайн-версия означает, что DeepMind не будет использовать данные о боях активных игроков и не будет влиять на реальную серверную экономику, что исключает любые сложности, связанные с конфиденциальностью и соблюдением нормативных требований.

С другой стороны, оффлайн-версия EVE может сохранить ключевые элементы дизайна, такие как сложная система правил, корабли и экономические механизмы, структура звездных регионов.

DeepMind получил сложный мир, прошедший стресс-тестирование игроками на протяжении 23 лет, как экзамен, в котором агенту нужно выжить.

Взглянув назад на тренировочные площадки DeepMind за последние десятилетия, можно увидеть четкую линию эволюции.

С 2013 по 2015 год Atari был отправной точкой. DQN помещала агента в такие игры с четкими уровнями и закрытыми правилами, как «Breakout» и «Space Invaders». Проверялись реакция и оценка ценности.

В 2016–2017 годах AlphaGo и AlphaZero. Правила го четкие, пространство действий огромное, но замкнутое. Тестируется способность к поиску и длиннотерминным рассуждениям.

В 2019 году AlphaStar вошла в StarCraft II. Впервые она попала в среду реального времени с неполной информацией и многопоточным взаимодействием. Тестировалась способность принимать решения в реальном времени при частично наблюдаемых условиях.

В 2024 году SIMA хотела создать универсального агента, работающего в нескольких играх. Основной акцент сделан на переносе и обобщении.

В 2025 году обновление SIMA 2: не только выполнение команд, но и общение с пользователями, логическое определение целей и самоусовершенствование в процессе игры.

SIMA 2, выпущенная DeepMind в 2025 году, эволюционировала от «выполнения команд» к «пониманию целей, логическому мышлению и обучению в процессе игры»

Каждое поколение среды добавляет немного больше «реалий реального мира»: от закрытых правил к открытым, от полной информации к неполной, от однократного противостояния к миграции между сессиями.

Однако ранее эти среды в основном представляли собой относительно закрытые, разделяемые и повторно оцениваемые задачи: например, Atari — это аркадные игры с фиксированными правилами, AlphaStar сражалась в отдельных партиях StarCraft, а SIMA тестировалась на обобщение между играми в нескольких 3D виртуальных средах.

Отличие EVE в том, что это долгосрочный, управляемый игроками мир, в котором экономические и политические структуры постоянно эволюционируют.

Он возник в течение 23 лет благодаря спонтанной эволюции группы реальных игроков в мире с открытыми правилами: полноценная экономика, управляемая игроками (колебания цен ISK сопоставимы с реальными финансовыми рынками), межсоюзная политическая структура (дипломатия, шпионаж, соглашения о перемирии), а также полный экосистемный спектр войн — от небольших конфликтов до сражений продолжительностью 21 час.

Внутри сообщества все яснее становится согласие по поводу оценки агентов: тестирование на отдельных задачах давно не приносит ничего нового, но оценка долгосрочной памяти, межнедельного планирования и обучения на ошибках до сих пор не имеет надлежащей тестовой среды.

Таким образом, выбор DeepMind на этот раз заключается в том, чтобы не создавать новую синтетическую среду, а войти в «искусственное общество», которое уже 23 года проходило стресс-тестирование со стороны человеческих игроков.

Но возникает более серьезная проблема:

Что отличает ИИ-агент, способный постоянно существовать, учиться и планировать в EVE, от агента, самостоятельно функционирующего в реальном мире?

Справочные материалы:

https://x.com/GoogleDeepMind/status/2052011542707630461

https://www.ccpgames.com/news/2026/studio-behind-eve-online-goes-independent-rebrands-as-fenris-creations-enters-research-partnership-with-google-deepmind

https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Новости ИИ», автор: АСИ, редактор: Юаньюй