Sztuczna inteligencja (AI) osiągnęła fascynujący sukces – Gemini od Google, flagowy model AI, pomyślnie przeszedł i ukończył klasyczną grę wideo Pokémon Blue. To osiągnięcie, ogłoszone przez dyrektora generalnego Google, Sundara Pichai, stanowi znaczący krok naprzód w możliwościach AI, demonstrując jej potencjał do rozwiązywania złożonych zadań w interaktywnych środowiskach.
Projekt Gemini Plays Pokémon
Projekt, znany jako “Gemini Plays Pokémon”, był prowadzony przez Joela Z, inżyniera oprogramowania niezwiązanego z Google. Pomimo braku statusu pracownika Google, projekt zyskał uwagę i wsparcie od kierownictwa Google, w tym Logana Kilpatricka, lidera produktu Google AI Studio. Kilpatrick udostępniał aktualizacje dotyczące postępów Gemini, podkreślając jego zdolność do zdobywania odznak w grze.
Porównanie: Gemini vs. Claude
Osiągnięcie Gemini w pokonaniu Pokémon Blue prowokuje porównanie z modelem Claude AI od Anthropic, który wcześniej poczynił postępy w grze Pokémon Red. Anthropic podkreślił, że “rozszerzone myślenie i trening agenta” Claude’a zapewniły “znaczny wzrost” w radzeniu sobie z nieoczekiwanymi zadaniami, takimi jak granie w klasyczną grę. Jednak do tej pory Claude nie ukończył jeszcze Pokémon Red.
Należy pamiętać, że do bezpośrednich porównań między Gemini i Claude należy podchodzić z ostrożnością. Jak zauważył Joel Z, oba modele AI posiadają różne narzędzia i otrzymują różne informacje, co utrudnia wydanie ostatecznego osądu, który model jest “lepszy” w grze.
Rola szkieletów agenta i interwencji deweloperskich
Zarówno Gemini, jak i Claude wymagają pomocy, aby skutecznie grać w Pokémon. Ta pomoc przychodzi w postaci szkieletów agenta, które dostarczają modelom zrzuty ekranu gry nałożone na dodatkowe informacje. Te szkielety pozwalają AI analizować stan gry, decydować o odpowiednim działaniu i wykonywać to działanie, naciskając odpowiedni przycisk.
Ponadto Joel Z potwierdził istnienie “interwencji deweloperskich”, aby pomóc Gemini w ukończeniu gry. Argumentował, że te interwencje nie były aktami oszustwa, ale raczej służyły poprawie ogólnych zdolności podejmowania decyzji i rozumowania Gemini. Wyjaśnił, że nie udzielał konkretnych wskazówek ani poradników dotyczących konkretnych wyzwań, ale raczej skupiał się na rozwiązywaniu błędów i poprawie zrozumienia mechaniki gry przez AI.
Znaczenie osiągnięcia Gemini
Chociaż ukończenie Pokémon Blue przez Gemini może wydawać się nowością, mato znaczące implikacje dla rozwoju AI. Granie w gry wideo wymaga od modeli AI wykazywania szeregu zdolności poznawczych, w tym:
- Planowanie i strategia: Modele AI muszą być w stanie planować z wyprzedzeniem, przewidywać przyszłe wydarzenia i opracowywać strategie w celu osiągnięcia swoich celów.
- Podejmowanie decyzji: Modele AI muszą być w stanie podejmować świadome decyzje na podstawie dostępnych im informacji.
- Rozwiązywanie problemów: Modele AI muszą być w stanie identyfikować i rozwiązywać problemy, które pojawiają się podczas rozgrywki.
- Adaptacja: Modele AI muszą być w stanie dostosowywać się do zmieniających się okoliczności i uczyć się na własnych błędach.
Sukces Gemini w grze Pokémon Blue pokazuje, że modele AI stają się coraz bardziej zdolne do wykonywania tych złożonych zadań poznawczych.
Przyszłość AI w grach i poza nimi
Zastosowanie AI w grach nie ogranicza się tylko do grania w gry. AI jest również wykorzystywana do:
- Tworzenia bardziej realistycznych i angażujących środowisk gry: AI może być używana do generowania realistycznych krajobrazów, zapełniania światów gry wiarygodnymi postaciami oraz tworzenia dynamicznych i nieprzewidywalnych scenariuszy rozgrywki.
- Opracowywania bardziej wymagających i satysfakcjonujących doświadczeń w grach: AI może być używana do tworzenia wrogów, którzy są bardziej inteligentni i elastyczni, zagadek, które są bardziej wymagające i satysfakcjonujące, oraz fabuł, które są bardziej angażujące i wciągające.
- Personalizacji doświadczenia w grach: AI może być używana do dostosowywania doświadczenia w grach do indywidualnego gracza, zapewniając spersonalizowane rekomendacje, dostosowując poziom trudności i dostosowując fabułę do preferencji gracza.
Poza grami postępy w AI zademonstrowane przez projekt Gemini Plays Pokémon mają implikacje dla szerokiego zakresu innych dziedzin, w tym:
- Robotyka: AI może być używana do sterowania robotami, umożliwiając im wykonywanie złożonych zadań w nieustrukturyzowanych środowiskach.
- Opieka zdrowotna: AI może być używana do diagnozowania chorób, opracowywania nowych metod leczenia i personalizowania opieki nad pacjentami.
- Finanse: AI może być używana do wykrywania oszustw, zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji inwestycyjnych.
- Edukacja: AI może być używana do personalizowania uczenia się, zapewniania korepetycji i oceniania postępów uczniów.
Głębsze spojrzenie: aspekty techniczne gier AI
Aby w pełni docenić osiągnięcie Gemini, ważne jest zrozumienie zawiłych aspektów technicznych, które umożliwiają AI granie w grę taką jak Pokémon Blue. AI nie “widzi” po prostu gry tak, jak robi to ludzki gracz. Zamiast tego wchodzi w interakcje z grą poprzez szereg złożonych procesów:
Rozpoznawanie i interpretacja obrazu: AI otrzymuje zrzuty ekranu gry i musi być w stanie identyfikować i interpretować różne elementy w tych obrazach. Obejmuje to rozpoznawanie postaci, obiektów, tekstu i ogólnego układu ekranu gry. Często osiąga się to za pomocą technik widzenia komputerowego i wstępnie wytrenowanych modeli, które zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach danych obrazów.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Gry Pokémon często obejmują interakcje tekstowe, takie jak rozmowy z innymi postaciami. AI musi być w stanie zrozumieć znaczenie tych rozmów i odpowiednio reagować. Techniki NLP są używane do przetwarzania i interpretowania tekstu, umożliwiając AI wydobywanie istotnych informacji i formułowanie odpowiedzi.
Uczenie się ze wzmocnieniem (RL): RL to rodzaj uczenia maszynowego, w którym AI uczy się podejmować decyzje w środowisku, aby zmaksymalizować nagrodę. W kontekście Pokémon nagroda może być wszystkim, od złapania Pokémona po pokonanie lidera sali. AI uczy się metodą prób i błędów, stopniowo poprawiając swoją strategię w czasie.
Podejmowanie decyzji i wykonywanie akcji: Na podstawie zrozumienia stanu gry i wyuczonych strategii AI musi podejmować decyzje dotyczące działań, które należy podjąć. Może to obejmować poruszanie postacią, wybieranie ataku lub używanie przedmiotu. Następnie AI wykonuje te działania, wysyłając polecenia do gry.
Pamięć i kontekst: Kluczowym aspektem gry w grę taką jak Pokémon jest zapamiętywanie przeszłych wydarzeń i wykorzystywanie tych informacji do informowania o przyszłych decyzjach. Na przykład AI musi pamiętać, którego Pokémona już złapała, które obszary zbadała i jakie przedmioty ma w swoim ekwipunku. Wymaga to, aby AI miał system pamięci, który może przechowywać i odzyskiwać istotne informacje.
Przezwyciężanie wyzwań i ograniczeń
Chociaż osiągnięcie Gemini jest imponujące, ważne jest, aby uznać wyzwania i ograniczenia, które nadal istnieją w grach AI:
Zasoby obliczeniowe: Trenowanie AI do grania w złożoną grę wymaga znacznych zasobów obliczeniowych. Może to być bariera wejścia dla mniejszych zespołów badawczych lub osób fizycznych.
Uogólnienie: AI, które jest wytrenowane do grania w jedną grę, może nie być w stanie łatwo dostosować się do innych gier. Dzieje się tak, ponieważ AI nauczyła się określonych strategii i wzorców, które są specyficzne dla gry, w której została wytrenowana.
Względy etyczne: W miarę jak AI staje się coraz bardziej zdolna do grania w gry, należy wziąć pod uwagę względy etyczne. Na przykład, czy AI powinno mieć możliwość konkurowania z ludzkimi graczami w grach online? Jak możemy zapobiec wykorzystywaniu AI do oszukiwania w grach?
Czynnik ludzki w rozwoju AI
Należy pamiętać, że nawet w przypadku zaawansowanych modeli AI, takich jak Gemini, czynnik ludzki pozostaje najważniejszy. Deweloperzy, inżynierowie i naukowcy, którzy projektują, trenują i udoskonalają te systemy AI, odgrywają istotną rolę w ich sukcesie. Wkład Joela Z w projekt “Gemini Plays Pokémon” jest tego przykładem. Jego zrozumienie gry, jego zdolność do projektowania skutecznych szkieletów agenta i jego przemyślane interwencje były niezbędne do ostatecznego triumfu Gemini.
Podkreśla to znaczenie interdyscyplinarnej współpracy w rozwoju AI. Połączenie wiedzy specjalistycznej z zakresu informatyki, projektowania gier i innych odpowiednich dziedzin może prowadzić do bardziej innowacyjnych i skutecznych rozwiązań AI.
Szersze implikacje dla badań nad AI
Sukces projektów takich jak “Gemini Plays Pokémon” wykracza poza sferę gier. Te przedsięwzięcia służą jako cenne testbedy dla algorytmów i technik AI, które można zastosować do szerokiego zakresu rzeczywistych problemów. Wyzwania stojące przed AI w grach, takie jak planowanie, podejmowanie decyzji i adaptacja, są również istotne dla dziedzin takich jak robotyka, autonomiczna jazda i opieka zdrowotna.
Przesuwając granice AI w kontekście gier, naukowcy mogą zdobyć wgląd i opracować narzędzia, które ostatecznie mogą przynieść korzyści całemu społeczeństwu.
Rzut oka w przyszłość współpracy człowiek-AI
Projekt Gemini Plays Pokémon oferuje również rzut oka w przyszłość współpracy człowiek-AI. W miarę jak AI staje się bardziej zaawansowana, prawdopodobnie będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę we wspieraniu ludzi w złożonych zadaniach. W przypadku gier AI można by wykorzystać do zapewniania spersonalizowanego coachingu, generowania wymagających nowych poziomów, a nawet tworzenia zupełnie nowych gier.
Należy jednak zapewnić, aby AI była wykorzystywana w sposób odpowiedzialny i etyczny. Musimy opracować wytyczne i przepisy, aby zapobiec wykorzystywaniu AI do wykorzystywania lub manipulowania graczami. Ostatecznie celem powinno być wykorzystanie AI do wzbogacenia ludzkiego doświadczenia w grach, a nie do jego zastąpienia.