Claude d'Anthropic joue à Pokémon

La quête commence : Claude contre Pokémon Red

L’idée est simple : une IA peut-elle naviguer dans le monde complexe de Pokémon, élaborer des stratégies de combat et, finalement, devenir Maître Pokémon ? Anthropic a lancé le projet ‘Claude Plays Pokémon’ pour explorer les capacités de son agent IA et interagir avec la communauté des joueurs. Cependant, le voyage a été tout sauf simple.

Premières difficultés : un démarrage difficile pour Claude

Initialement, les versions précédentes de Claude ont rencontré des difficultés importantes. Des tâches de base, comme s’engager dans des batailles, se sont avérées difficiles. Des rapports d’Anthropic ont indiqué que Claude 3.5, en juin 2024, tentait systématiquement de fuir presque toutes les rencontres. Ce comportement a mis en évidence les limites des modèles précédents dans la compréhension des objectifs du jeu et l’exécution des actions appropriées.

Une lueur d’espoir : Claude 3.7 Sonnet entre dans l’arène

Des mois plus tard, en février 2025, Anthropic a présenté Claude 3.7 Sonnet. Cette nouvelle itération a marqué un tournant. Quelques heures après le début du jeu, Claude 3.7 Sonnet a franchi une étape importante : vaincre Pierre, le premier champion d’arène. Quelques jours plus tard, il a vaincu Ondine, la deuxième championne d’arène. Ces victoires témoignent des progrès réalisés dans les capacités de l’IA, démontrant des avancées que les anciens modèles ne pouvaient qu’espérer.

Le fonctionnement interne d’une IA jouant à Pokémon

Qu’est-ce qui distingue Claude 3.7 Sonnet ? Anthropic a révélé que cette version possédait des capacités améliorées dans plusieurs domaines clés :

• Planification : Claude 3.7 Sonnet a démontré sa capacité à anticiper les mouvements futurs et à élaborer des stratégies en conséquence.
• Mémorisation des objectifs : L’IA pouvait conserver des informations sur ses objectifs et travailler à leur réalisation de manière cohérente.
• Apprentissage à partir des erreurs : Claude 3.7 Sonnet a montré sa capacité à analyser ses erreurs et à ajuster son gameplay, un aspect crucial pour maîtriser n’importe quel jeu.
• Construction d’une base de connaissances : L’IA a développé un référentiel d’informations sur le monde Pokémon, y compris les types de Pokémon, les attaques et les stratégies.
• Perception visuelle : Claude 3.7 Sonnet pouvait ‘voir’ l’écran de jeu, interprétant les informations visuelles pour prendre des décisions éclairées.
• Simulations d’appui sur les boutons : L’IA pouvait exécuter des commandes en simulant des appuis sur les boutons, ce qui lui permettait d’interagir avec l’environnement du jeu.

Le progrès stagne : la longue route à travers le Mont Sélénite

Malgré les succès initiaux, les progrès de Claude 3.7 Sonnet ont fini par rencontrer un obstacle. Le Mont Sélénite, un donjon notoirement complexe du jeu, s’est avéré être une zone particulièrement difficile. Les spectateurs du livestream ont assisté à une épreuve exténuante de 78 heures alors que Claude luttait pour naviguer dans cette zone. À titre de comparaison, les joueurs humains, même les enfants, terminent généralement cette section en quelques heures.

Logique circulaire : les défis de navigation de Claude

Le livestream a révélé les difficultés de Claude en matière de raisonnement spatial et de navigation. L’IA se retrouvait souvent à tourner en rond, à refaire les mêmes chemins et à se cogner contre les murs. Ces comportements ont mis en évidence les difficultés que l’IA rencontre encore pour interpréter les informations visuelles et les traduire en mouvements efficaces dans un environnement virtuel.

Dans l’esprit de Claude : un aperçu de la prise de décision de l’IA

L’un des aspects captivants du livestream est la zone de texte qui l’accompagne et qui affiche le processus de ‘réflexion’ de Claude. Cette fonctionnalité offre aux spectateurs un aperçu de la prise de décision de l’IA, révélant comment elle analyse les situations, évalue les options et choisit son prochain mouvement.

Texte contre visuels : les forces et les faiblesses de Claude

Selon les ingénieurs d’Anthropic, Claude excelle dans les aspects textuels du jeu, tels que les combats Pokémon. L’IA peut traiter efficacement les informations sur les types de Pokémon, les attaques et les statistiques, ce qui lui permet de prendre des décisions stratégiques au combat. Cependant, elle a du mal avec les composants plus visuels, en particulier la navigation sur la carte du monde du jeu et dans les villes.

Un long chemin à parcourir : l’avenir de l’IA dans le jeu

Bien que Claude 3.7 Sonnet ait fait des progrès significatifs par rapport à ses prédécesseurs, le livestream démontre que l’IA est encore loin de maîtriser des tâches complexes que les humains trouvent relativement faciles. Le rêve de l’IA conquérant le monde, du moins dans le domaine de Pokémon, reste une perspective lointaine. Le voyage de Claude pour attraper les 151 Pokémon se poursuit, fournissant des données et des informations précieuses sur le développement en cours de l’intelligence artificielle.

Analyse approfondie des défis de Claude

Les difficultés rencontrées par Claude mettent en évidence les différences fondamentales entre la façon dont les humains et les systèmes d’IA actuels abordent la résolution de problèmes. Explorons certaines de ces distinctions clés :

1. Raisonnement spatial et bon sens

Les humains possèdent une compréhension innée des relations spatiales et peuvent facilement naviguer dans des environnements complexes. Nous nous appuyons sur le bon sens et l’intuition pour porter des jugements rapides sur notre environnement. L’IA, en revanche, a souvent du mal avec ces concepts. Les incidents répétés de Claude tournant en rond et se cognant contre les murs démontrent son manque de conscience spatiale intuitive.

2. Compréhension contextuelle

Les humains excellent dans la compréhension du contexte. Nous pouvons interpréter les situations en nous basant sur une vaste quantité de connaissances et d’expériences antérieures. L’IA, bien qu’elle s’améliore, a encore du mal à saisir les nuances du contexte. Dans Pokémon Red, cela signifie comprendre non seulement l’état immédiat du jeu, mais aussi les objectifs généraux, le scénario et les règles non écrites du jeu.

3. Exploration efficace

Les humains sont naturellement curieux et efficaces dans leur exploration. Nous avons tendance à explorer de nouveaux environnements de manière systématique, en évitant les répétitions inutiles. L’IA, cependant, peut tomber dans des schémas d’exploration inefficaces, comme on le voit dans les difficultés de Claude au Mont Sélénite. Cela souligne la nécessité pour l’IA de développer des stratégies d’exploration plus sophistiquées.

4. Adaptation aux circonstances imprévues

Les humains sont capables de s’adapter à des événements inattendus et de changer de plans à la volée. L’IA, bien que capable d’apprendre de ses erreurs, peut avoir du mal avec les situations imprévisibles. Dans un jeu comme Pokémon Red, cela pourrait impliquer de rencontrer un Pokémon rare, d’affronter un adversaire étonnamment fort ou de faire face à un bug inattendu.

5. Le rôle de l’incarnation

L’apprentissage humain est souvent lié à notre corps physique et à nos interactions avec le monde réel. Cette ‘cognition incarnée’ joue un rôle crucial dans la façon dont nous comprenons et naviguons dans notre environnement. L’IA, dépourvue de corps physique, passe à côté de cet aspect crucial de l’apprentissage. Bien que Claude puisse simuler des appuis sur des boutons, il ne vit pas le jeu de la même manière qu’un joueur humain.

Les implications plus larges

L’aventure Pokémon de Claude est plus qu’une simple expérience amusante. Elle fournit des informations précieuses sur l’état actuel de l’IA et les défis à venir. Le projet met en évidence les points clés suivants :

• L’IA en est encore à ses débuts : Bien que l’IA ait fait des progrès impressionnants ces dernières années, elle est encore loin d’atteindre l’intelligence humaine.
• Tâches spécifiques contre intelligence générale : L’IA peut exceller dans des tâches spécifiques et bien définies, comme jouer aux échecs ou au Go. Cependant, généraliser l’intelligence à un large éventail de tâches, comme jouer à un jeu vidéo complexe avec des objectifs ouverts, reste un obstacle important.
• L’importance des données : Les modèles d’IA comme Claude s’appuient fortement sur les données pour apprendre. La qualité et la quantité des données ont un impact significatif sur leurs performances.
• La nécessité d’une amélioration continue : Le projet ‘Claude Plays Pokémon’ souligne la nature itérative du développement de l’IA. Des tests constants, des retours d’information et des améliorations sont essentiels pour progresser.
• Le potentiel de l’IA dans le jeu : À mesure que la technologie de l’IA progresse, elle a le potentiel de révolutionner l’industrie du jeu, en créant des expériences de jeu plus réalistes et plus stimulantes.

Au-delà de Pokémon : le potentiel de l’IA dans d’autres domaines

Les leçons tirées du voyage Pokémon de Claude ont des implications au-delà du monde du jeu. Les défis rencontrés par l’IA mettent en évidence les domaines où des recherches et des développements supplémentaires sont nécessaires dans divers domaines :

• Robotique : L’amélioration du raisonnement spatial et de la navigation est cruciale pour que les robots puissent fonctionner efficacement dans des environnements réels.
• Voitures autonomes : Les systèmes d’IA dans les véhicules autonomes doivent comprendre le contexte, s’adapter aux situations inattendues et prendre des décisions sûres dans des scénarios de circulation complexes.
• Santé : L’IA peut aider au diagnostic médical, à la planification des traitements et à la découverte de médicaments. Cependant, elle doit être capable de traiter des données médicales complexes et de s’adapter aux besoins individuels des patients.
• Service client : Les chatbots alimentés par l’IA peuvent fournir une assistance à la clientèle, mais ils doivent être capables de comprendre le langage naturel, de traiter diverses requêtes et de résoudre les problèmes efficacement.
• Éducation : L’IA peut personnaliser les expériences d’apprentissage pour les étudiants, mais elle doit être capable de comprendre les styles d’apprentissage individuels, de s’adapter aux différents niveaux de connaissances et de fournir un contenu attrayant.

Le projet ‘Claude Plays Pokémon’, avec son mélange de succès et de revers, est un rappel convaincant à la fois du potentiel et des limites de la technologie actuelle de l’IA. C’est un voyage d’exploration, d’apprentissage et d’amélioration continue – un voyage qui reflète la quête plus large de création de machines véritablement intelligentes. Bien que Claude ne les attrape peut-être pas encore tous, les informations tirées de ses aventures sont inestimables pour l’avenir de l’IA.