Era kecerdasan buatan (AI) menyaksikan pencapaian yang menarik apabila Gemini Google, model AI utamanya, berjaya menavigasi dan menyelesaikan permainan video klasik, Pokémon Blue. Kejayaan ini, yang diumumkan oleh Ketua Pegawai Eksekutif Google, Sundar Pichai, menandakan langkah penting ke hadapan dalam keupayaan AI, menunjukkan potensinya untuk menangani tugas penyelesaian masalah yang kompleks dalam persekitaran interaktif.
Projek Gemini Plays Pokémon
Projek ini, yang dikenali sebagai ‘Gemini Plays Pokémon,’ diterajui oleh Joel Z, seorang jurutera perisian yang tidak bergabung dengan Google. Walaupun bukan pekerja Google, projek ini mendapat perhatian dan sokongan daripada eksekutif Google, termasuk Logan Kilpatrick, ketua produk untuk Google AI Studio. Kilpatrick berkongsi kemas kini mengenai kemajuan Gemini, menekankan keupayaannya untuk memperoleh lencana dalam permainan.
Perbandingan: Gemini vs. Claude
Pencapaian Gemini dalam menakluki Pokémon Blue menjemput perbandingan dengan model AI Claude Anthropic, yang sebelum ini telah membuat kemajuan dalam bermain Pokémon Red. Anthropic menekankan bahawa ‘pemikiran lanjutan dan latihan ejen’ Claude memberikan ‘rangsangan utama’ dalam mengendalikan tugas yang tidak dijangka, seperti bermain permainan klasik. Walau bagaimanapun, sehingga kini, Claude masih belum menyelesaikan Pokémon Red.
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa perbandingan langsung antara Gemini dan Claude harus didekati dengan berhati-hati. Seperti yang dinyatakan oleh Joel Z, kedua-dua model AI mempunyai alat yang berbeza dan menerima maklumat yang berbeza, menjadikan pertimbangan muktamad mengenai model mana yang ‘lebih baik’ dalam permainan itu sukar.
Peranan Abah-Abah Ejen dan Intervensi Pembangun
Kedua-dua Gemini dan Claude memerlukan bantuan untuk bermain Pokémon dengan berkesan. Bantuan ini datang dalam bentuk abah-abah ejen, yang menyediakan model dengan tangkapan skrin permainan yang ditindih dengan maklumat tambahan. Abah-abah ini membolehkan AI menganalisis keadaan permainan, membuat keputusan mengenai tindakan yang sesuai, dan melaksanakan tindakan itu dengan menekan butang yang sepadan.
Tambahan pula, Joel Z mengakui kewujudan ‘intervensi pembangun’ untuk membantu Gemini dalam menyelesaikan permainan. Intervensi ini, katanya, bukanlah tindakan menipu tetapi lebih kepada meningkatkan keupayaan membuat keputusan dan penaakulan Gemini secara keseluruhan. Beliau menjelaskan bahawa beliau tidak memberikan petunjuk atau panduan khusus untuk cabaran tertentu, tetapi lebih menumpukan pada menangani pepijat dan meningkatkan pemahaman AI tentang mekanik permainan.
Kepentingan Pencapaian Gemini
Walaupun penyelesaian Pokémon Blue oleh Gemini mungkin kelihatan seperti sesuatu yang baharu, ia memegang implikasi yang signifikan untuk kemajuan AI. Bermain permainan video memerlukan model AI untuk mempamerkan pelbagai kebolehan kognitif, termasuk:
- Perancangan dan strategi: Model AI mesti dapat merancang ke hadapan, menjangka peristiwa masa hadapan, dan membangunkan strategi untuk mencapai matlamat mereka.
- Pembuatan keputusan: Model AI mesti dapat membuat keputusan termaklum berdasarkan maklumat yang tersedia kepada mereka.
- Penyelesaian masalah: Model AI mesti dapat mengenal pasti dan menyelesaikan masalah yang timbul semasa permainan.
- Penyesuaian: Model AI mesti dapat menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah-ubah dan belajar daripada kesilapan mereka.
Kejayaan Gemini dalam bermain Pokémon Blue menunjukkan bahawa model AI semakin mampu melaksanakan tugas kognitif yang kompleks ini.
Masa Depan AI dalam Permainan dan Seterusnya
Aplikasi AI dalam permainan tidak terhad kepada hanya bermain permainan. AI juga digunakan untuk:
- Mencipta persekitaran permainan yang lebih realistik dan menarik: AI boleh digunakan untuk menjana landskap yang realistik, mengisi dunia permainan dengan watak yang boleh dipercayai, dan mencipta senario permainan yang dinamik dan tidak dapat diramalkan.
- Membangunkan pengalaman permainan yang lebih mencabar dan bermanfaat: AI boleh digunakan untuk mencipta musuh yang lebih pintar dan mudah menyesuaikan diri, teka-teki yang lebih mencabar dan bermanfaat, dan jalan cerita yang lebih menarik dan mengasyikkan.
- Memperibadikan pengalaman permainan: AI boleh digunakan untuk menyesuaikan pengalaman permainan kepada pemain individu, memberikan cadangan peribadi, melaraskan tahap kesukaran, dan menyesuaikan jalan cerita dengan pilihan pemain.
Di luar permainan, kemajuan dalam AI yang ditunjukkan oleh projek Gemini Plays Pokémon mempunyai implikasi untuk pelbagai bidang lain, termasuk:
- Robotik: AI boleh digunakan untuk mengawal robot, membolehkan mereka melaksanakan tugas yang kompleks dalam persekitaran yang tidak berstruktur.
- Penjagaan kesihatan: AI boleh digunakan untuk mendiagnosis penyakit, membangunkan rawatan baharu, dan memperibadikan penjagaan pesakit.
- Kewangan: AI boleh digunakan untuk mengesan penipuan, mengurus risiko, dan membuat keputusan pelaburan.
- Pendidikan: AI boleh digunakan untuk memperibadikan pembelajaran, menyediakan tunjuk ajar, dan menilai kemajuan pelajar.
Mendalami Lagi: Aspek Teknikal Permainan AI
Untuk menghargai sepenuhnya pencapaian Gemini, adalah penting untuk memahami aspek teknikal rumit yang membolehkan AI bermain permainan seperti Pokémon Blue. AI tidak hanya ‘melihat’ permainan seperti yang dilakukan oleh pemain manusia. Sebaliknya, ia berinteraksi dengan permainan melalui satu siri proses yang kompleks:
Pengecaman dan Tafsiran Imej: AI menerima tangkapan skrin permainan dan mesti dapat mengenal pasti dan mentafsir pelbagai elemen dalam imej tersebut. Ini termasuk mengenal watak, objek, teks, dan susun atur keseluruhan skrin permainan. Ini sering dicapai melalui teknik penglihatan komputer dan model pra-latihan yang telah dilatih pada set data imej yang besar.
Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (NLP): Permainan Pokémon selalunya melibatkan interaksi berasaskan teks, seperti perbualan dengan watak lain. AI perlu dapat memahami makna perbualan ini dan bertindak balas dengan sewajarnya. Teknik NLP digunakan untuk memproses dan mentafsir teks, membolehkan AI mengekstrak maklumat yang berkaitan dan merumuskan respons.
Pembelajaran Pengukuhan (RL): RL ialah sejenis pembelajaran mesin di mana AI belajar membuat keputusan dalam persekitaran untuk memaksimumkan ganjaran. Dalam konteks Pokémon, ganjaran itu boleh menjadi apa sahaja daripada menangkap Pokémon hingga mengalahkan pemimpin gim. AI belajar melalui percubaan dan kesilapan, secara beransur-ansur meningkatkan strateginya dari semasa ke semasa.
Pembuatan Keputusan dan Pelaksanaan Tindakan: Berdasarkan pemahamannya tentang keadaan permainan dan strategi yang dipelajarinya, AI mesti membuat keputusan tentang tindakan yang perlu diambil. Ini boleh melibatkan menggerakkan watak, memilih serangan, atau menggunakan item. AI kemudian melaksanakan tindakan ini dengan menghantar arahan kepada permainan.
Memori dan Konteks: Aspek penting dalam bermain permainan seperti Pokémon ialah mengingati peristiwa lalu dan menggunakan maklumat itu untuk memaklumkan keputusan masa depan. Sebagai contoh, AI perlu ingat Pokémon mana yang telah ditangkap, kawasan mana yang telah diterokai, dan item apa yang ada dalam inventori. Ini memerlukan AI mempunyai sistem memori yang boleh menyimpan dan mendapatkan semula maklumat yang berkaitan.
Mengatasi Cabaran dan Batasan
Walaupun pencapaian Gemini mengagumkan, adalah penting untuk mengakui cabaran dan batasan yang masih wujud dalam permainan AI:
Sumber Pengiraan: Melatih AI untuk bermain permainan yang kompleks memerlukan sumber pengiraan yang ketara. Ini boleh menjadi penghalang kepada pasukan penyelidik atau individu yang lebih kecil.
Generalisasi: AI yang dilatih untuk bermain satu permainan mungkin tidak dapat menyesuaikan diri dengan mudah kepada permainan lain. Ini kerana AI telah mempelajari strategi dan corak tertentu yang khusus untuk permainan yang dilatihnya.
Pertimbangan Etika: Apabila AI menjadi lebih mampu bermain permainan, terdapat pertimbangan etika untuk dipertimbangkan. Sebagai contoh, adakah AI harus dibenarkan bersaing dengan pemain manusia dalam permainan dalam talian? Bagaimana kita boleh menghalang AI daripada digunakan untuk menipu dalam permainan?
Elemen Manusia dalam Pembangunan AI
Adalah penting untuk diingati bahawa walaupun dengan model AI yang canggih seperti Gemini, elemen manusia tetap terpenting. Pembangun, jurutera, dan penyelidik yang mereka bentuk, melatih, dan memperhalusi sistem AI ini memainkan peranan penting dalam kejayaan mereka. Sumbangan Joel Z kepada projek ‘Gemini Plays Pokémon’ menggambarkan perkara ini. Pemahamannya tentang permainan, keupayaannya untuk mereka bentuk abah-abah ejen yang berkesan, dan intervensinya yang bijak adalah penting untuk kejayaan utama Gemini.
Ini menggariskan kepentingan kerjasama antara disiplin dalam pembangunan AI. Menggabungkan kepakaran dalam sains komputer, reka bentuk permainan, dan bidang berkaitan lain boleh membawa kepada penyelesaian AI yang lebih inovatif dan berkesan.
Implikasi Lebih Luas untuk Penyelidikan AI
Kejayaan projek seperti ‘Gemini Plays Pokémon’ melangkaui bidang permainan. Usaha ini berfungsi sebagai tapak ujian yang berharga untuk algoritma dan teknik AI yang boleh digunakan untuk pelbagai masalah dunia sebenar. Cabaran yang dihadapi dalam permainan AI, seperti perancangan, pembuatan keputusan, dan penyesuaian, juga relevan dengan bidang seperti robotik, pemanduan autonomi, dan penjagaan kesihatan.
Dengan menolak sempadan AI dalam konteks permainan, penyelidik boleh memperoleh pandangan dan membangunkan alat yang akhirnya boleh memberi manfaat kepada masyarakat secara keseluruhan.
Sekilas Pandang ke Masa Depan Kerjasama Manusia-AI
Projek Gemini Plays Pokémon juga menawarkan gambaran tentang masa depan kerjasama manusia-AI. Apabila AI menjadi lebih canggih, ia mungkin akan memainkan peranan yang semakin penting dalam membantu manusia dengan tugas yang kompleks. Dalam kes permainan, AI boleh digunakan untuk menyediakan bimbingan peribadi, menjana tahap baharu yang mencabar, atau bahkan mencipta permainan baharu sepenuhnya.
Walau bagaimanapun, adalah penting untuk memastikan bahawa AI digunakan secara bertanggungjawab dan beretika. Kita perlu membangunkan garis panduan dan peraturan untuk menghalang AI daripada digunakan untuk mengeksploitasi atau memanipulasi pemain. Akhirnya, matlamatnya adalah untuk menggunakan AI untuk meningkatkan pengalaman permainan manusia, bukan untuk menggantikannya.