Claude Anthropic gra w Pokémony

Wyprawa się rozpoczyna: Claude kontra Pokémon Red

Założenie jest proste: czy AI może poruszać się po złożonym świecie Pokémon, opracowywać strategie walki i ostatecznie zostać Mistrzem Pokémon? Anthropic uruchomił projekt ‘Claude Plays Pokémon’, aby zbadać możliwości swojego agenta AI i nawiązać kontakt ze społecznością graczy. Jednak podróż ta była daleka od prostej.

Wczesne zmagania: Trudny start dla Claude’a

Początkowo poprzednie wersje Claude’a napotykały znaczne trudności. Podstawowe zadania, takie jak angażowanie się w walki, okazały się trudne. Raporty z Anthropic wskazywały, że Claude 3.5, w czerwcu 2024 roku, konsekwentnie próbował uciekać z prawie każdego spotkania. To zachowanie uwydatniło ograniczenia wcześniejszych modeli w rozumieniu celów gry i wykonywaniu odpowiednich działań.

Promyk nadziei: Claude 3.7 Sonnet wkracza na arenę

Kilka miesięcy później, w lutym 2025 roku, Anthropic przedstawił Claude’a 3.7 Sonnet. Ta nowa iteracja oznaczała punkt zwrotny. W ciągu kilku godzin od rozpoczęcia gry Claude 3.7 Sonnet osiągnął znaczący kamień milowy: pokonał Brocka, pierwszego Lidera Sali. Kilka dni później pokonał Misty, drugą Liderkę Sali. Te zwycięstwa były świadectwem postępów w możliwościach AI, pokazując postęp, o którym starsze modele mogły tylko pomarzyć.

Wewnętrzne działanie AI grającego w Pokémony

Co wyróżniało Claude’a 3.7 Sonnet? Anthropic ujawnił, że ta wersja posiadała ulepszone zdolności w kilku kluczowych obszarach:

• Planowanie z wyprzedzeniem: Claude 3.7 Sonnet wykazał zdolność do przewidywania przyszłych ruchów i odpowiedniego planowania strategii.
• Zapamiętywanie celów: AI potrafił zachować informacje o swoich celach i konsekwentnie do nich dążyć.
• Uczenie się na błędach: Claude 3.7 Sonnet wykazał zdolność do analizowania swoich błędów i dostosowywania rozgrywki, co jest kluczowym aspektem opanowania każdej gry.
• Budowanie bazy wiedzy: AI opracował repozytorium informacji o świecie Pokémon, w tym o typach Pokémonów, ruchach i strategiach.
• Percepcja wizualna: Claude 3.7 Sonnet potrafił ‘widzieć’ ekran gry, interpretując informacje wizualne w celu podejmowania świadomych decyzji.
• Symulowane naciśnięcia przycisków: AI potrafił wykonywać polecenia, symulując naciśnięcia przycisków, co pozwalało mu na interakcję ze środowiskiem gry.

Zatrzymanie postępu: Długa droga przez Mt. Moon

Pomimo początkowych sukcesów, postępy Claude’a 3.7 Sonnet w końcu utknęły w martwym punkcie. Szczególnie trudnym obszarem była Mt. Moon, notorycznie złożony loch w grze. Widzowie transmisji na żywo byli świadkami wyczerpującej, 78-godzinnej męki, podczas gdy Claude walczył o poruszanie się po tym obszarze. Dla porównania, ludzcy gracze, nawet dzieci, zazwyczaj pokonują tę sekcję w ciągu kilku godzin.

Błędne koło: Wyzwania nawigacyjne Claude’a

Transmisja na żywo ujawniła zmagania Claude’a z rozumowaniem przestrzennym i nawigacją. AI często krążył w kółko, powtarzając te same ścieżki i wpadając na ściany. Te zachowania uwydatniły trudności, z jakimi AI wciąż się boryka w interpretowaniu informacji wizualnych i przekładaniu ich na efektywny ruch w wirtualnym środowisku.

W umyśle Claude’a: Spojrzenie na proces decyzyjny AI

Jednym z fascynujących aspektów transmisji na żywo jest towarzyszące jej pole tekstowe, które wyświetla proces ‘myślenia’ Claude’a. Ta funkcja zapewnia widzom wgląd w proces decyzyjny AI, ujawniając, w jaki sposób analizuje on sytuacje, ocenia opcje i wybiera następny ruch.

Tekst kontra wizualizacje: Mocne i słabe strony Claude’a

Według inżynierów Anthropic, Claude przoduje w tekstowych aspektach gry, takich jak walki Pokémon. AI może skutecznie przetwarzać informacje o typach Pokémonów, ruchach i statystykach, co pozwala mu podejmować strategiczne decyzje w walce. Ma jednak trudności z bardziej wizualnymi komponentami, w szczególności z poruszaniem się po mapie świata gry i miastach.

Długa droga przed nami: Przyszłość AI w grach

Podczas gdy Claude 3.7 Sonnet poczynił znaczne postępy w porównaniu ze swoimi poprzednikami, transmisja na żywo pokazuje, że AI wciąż jest daleko od opanowania złożonych zadań, które ludzie uważają za stosunkowo łatwe. Marzenie o podboju świata przez AI, przynajmniej w świecie Pokémon, pozostaje odległą perspektywą. Podróż Claude’a, by złapać wszystkie 151 Pokémonów, trwa nadal, dostarczając cennych danych i spostrzeżeń na temat ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji.

Głębsze spojrzenie na wyzwania Claude’a

Trudności, z którymi boryka się Claude, uwydatniają fundamentalne różnice między tym, jak ludzie i obecne systemy AI podchodzą do rozwiązywania problemów. Przyjrzyjmy się niektórym z tych kluczowych różnic:

1. Rozumowanie przestrzenne i zdrowy rozsądek

Ludzie posiadają wrodzone zrozumienie relacji przestrzennych i mogą łatwo poruszać się po złożonych środowiskach. Polegamy na zdrowym rozsądku i intuicji, aby szybko oceniać nasze otoczenie. AI, z drugiej strony, często ma trudności z tymi pojęciami. Powtarzające się krążenie Claude’a i wpadanie na ściany demonstrują jego brak intuicyjnej świadomości przestrzennej.

2. Zrozumienie kontekstu

Ludzie doskonale rozumieją kontekst. Potrafimy interpretować sytuacje w oparciu o ogromną ilość wiedzy i doświadczenia. AI, choć się poprawia, wciąż ma trudności z uchwyceniem niuansów kontekstu. W Pokémon Red oznacza to zrozumienie nie tylko bezpośredniego stanu gry, ale także ogólnych celów, fabuły i niepisanych zasad gry.

3. Efektywna eksploracja

Ludzie są z natury ciekawi i efektywni w eksploracji. Mamy tendencję do systematycznego eksplorowania nowych środowisk, unikając niepotrzebnych powtórzeń. AI może jednak popadać w schematy nieefektywnej eksploracji, co widać w zmaganiach Claude’a z Mt. Moon. To podkreśla potrzebę opracowania przez AI bardziej wyrafinowanych strategii eksploracji.

4. Adaptacja do nieprzewidzianych okoliczności

Ludzie są biegli w adaptacji do nieoczekiwanych zdarzeń i zmienianiu planów w locie. AI, choć jest w stanie uczyć się na błędach, może mieć trudności z nieprzewidywalnymi sytuacjami. W grze takiej jak Pokémon Red może to obejmować spotkanie rzadkiego Pokémona, zmierzenie się z zaskakująco silnym przeciwnikiem lub radzenie sobie z nieoczekiwanym błędem.

5. Rola ucieleśnienia

Ludzkie uczenie się jest często splecione z naszymi fizycznymi ciałami i naszymi interakcjami z realnym światem. To ‘ucieleśnione poznanie’ odgrywa kluczową rolę w tym, jak rozumiemy i poruszamy się po naszym otoczeniu. AI, pozbawiony fizycznego ciała, traci ten kluczowy aspekt uczenia się. Chociaż Claude może symulować naciśnięcia przycisków, nie doświadcza gry w taki sam sposób, jak ludzki gracz.

Szersze implikacje

Przygoda Claude’a z Pokémonami to coś więcej niż tylko zabawny eksperyment. Dostarcza cennych spostrzeżeń na temat obecnego stanu AI i wyzwań, które przed nami stoją. Projekt podkreśla następujące kluczowe wnioski:

• AI jest wciąż w początkowej fazie rozwoju: Chociaż AI poczynił imponujące postępy w ostatnich latach, wciąż jest daleko od osiągnięcia ludzkiego poziomu inteligencji.
• Konkretne zadania a ogólna inteligencja: AI może przodować w konkretnych, dobrze zdefiniowanych zadaniach, takich jak gra w szachy lub Go. Jednak uogólnienie inteligencji na szeroki zakres zadań, takich jak granie w złożoną grę wideo z otwartymi celami, pozostaje znaczącą przeszkodą.
• Znaczenie danych: Modele AI, takie jak Claude, w dużym stopniu polegają na danych, aby się uczyć. Jakość i ilość danych znacząco wpływają na ich wydajność.
• Potrzeba ciągłego doskonalenia: Projekt ‘Claude Plays Pokémon’ podkreśla iteracyjny charakter rozwoju AI. Ciągłe testowanie, informacje zwrotne i udoskonalanie są niezbędne dla postępu.
• Potencjał AI w grach: Wraz z postępem technologii AI, ma ona potencjał, aby zrewolucjonizować branżę gier, tworząc bardziej realistyczne i wymagające wrażenia z gry.

Poza Pokémonami: Potencjał AI w innych dziedzinach

Lekcje wyciągnięte z podróży Claude’a z Pokémonami mają implikacje wykraczające poza świat gier. Wyzwania, przed którymi stoi AI, uwydatniają obszary, w których potrzebne są dalsze badania i rozwój w różnych dziedzinach:

• Robotyka: Poprawa rozumowania przestrzennego i nawigacji jest kluczowa dla robotów, aby mogły skutecznie działać w rzeczywistych środowiskach.
• Samochody autonomiczne: Systemy AI w pojazdach autonomicznych muszą rozumieć kontekst, dostosowywać się do nieoczekiwanych sytuacji i podejmować bezpieczne decyzje w złożonych scenariuszach drogowych.
• Opieka zdrowotna: AI może pomóc w diagnozie medycznej, planowaniu leczenia i odkrywaniu leków. Musi jednak być w stanie obsługiwać złożone dane medyczne i dostosowywać się do indywidualnych potrzeb pacjenta.
• Obsługa klienta: Chatboty oparte na AI mogą zapewniać wsparcie klienta, ale muszą być w stanie rozumieć język naturalny, obsługiwać różnorodne zapytania i skutecznie rozwiązywać problemy.
• Edukacja: AI może personalizować doświadczenia edukacyjne dla uczniów, ale musi być w stanie rozumieć indywidualne style uczenia się, dostosowywać się do różnych poziomów wiedzy i zapewniać angażujące treści.

Projekt ‘Claude Plays Pokémon’, z jego mieszanką sukcesów i niepowodzeń, służy jako przekonujące przypomnienie zarówno potencjału, jak i ograniczeń obecnej technologii AI. Jest to podróż eksploracji, uczenia się i ciągłego doskonalenia – podróż, która odzwierciedla szersze dążenie do stworzenia prawdziwie inteligentnych maszyn. Chociaż Claude może jeszcze nie łapie ich wszystkich, spostrzeżenia zdobyte podczas jego przygód są bezcenne dla przyszłości AI.