Нестандартный тест на логику
Anthropic, ведущая исследовательская компания в области искусственного интеллекта, приступила к уникальному эксперименту, чтобы проверить возможности своей последней модели ИИ, Claude 3.7 Sonnet. Вместо традиционных тестов Anthropic выбрала более нетрадиционный подход: позволить ИИ играть в Pokémon Red в прямом эфире на Twitch. Это начинание привлекло внимание разнообразной аудитории, поскольку зрители подключаются, чтобы наблюдать за медленным, но обдуманным прогрессом ИИ в классической игре для Game Boy.
Почему Pokémon? Удивительно сложная задача
На первый взгляд, Pokémon Red, игра, разработанная в первую очередь для детей, может показаться странным выбором для оценки передового ИИ. Однако игра представляет собой удивительно сложный набор задач, требующих логического мышления, решения проблем и стратегического планирования. Это именно те области, в которых Anthropic стремится раздвинуть границы разработки ИИ.
Открытый мир игры с множеством взаимосвязанных головоломок, препятствий и взаимодействий с персонажами предоставляет богатую среду для тестирования способности ИИ:
- Понимать и реагировать на инструкции на естественном языке: ИИ должен интерпретировать текстовые команды и обратную связь из игровой среды.
- Формулировать краткосрочные и долгосрочные цели: От выбора правильного покемона для битвы до навигации по сложным маршрутам, ИИ должен планировать заранее.
- Адаптироваться к неожиданным ситуациям: Игра полна случайных встреч и непредсказуемых событий, что заставляет ИИ корректировать свои стратегии на лету.
- Учиться на опыте: ИИ должен помнить прошлые успехи и неудачи, чтобы со временем улучшать свои результаты.
Медленный и уверенный прогресс: путешествие ИИ
Прямая трансляция показала увлекательное, хотя и зачастую медленное, путешествие Claude 3.7 Sonnet по миру Pokémon. Игровой процесс ИИ характеризуется сочетанием впечатляющих достижений в области рассуждений и моментов полного недоумения.
На ранних стадиях ИИ боролся даже с самыми базовыми задачами. Покинуть стартовый город, задача, которую игрок-человек мог бы выполнить за считанные минуты, оказалась серьезным препятствием для Claude. Он потратил часы, борясь с управлением игрой и пространственной планировкой, часто застревая в углах или многократно взаимодействуя с одними и теми же объектами.
Однако по мере развития стрима ИИ начал демонстрировать растущее понимание игровой механики. Он научился:
- Перемещаться по разным областям.
- Участвовать в битвах с другими тренерами покемонов.
- Ловить диких покемонов.
- Стратегически использовать предметы.
- Даже побеждать нескольких лидеров гимов, что является важной вехой в игре.
Моменты озарения и разочарования
Моменты озарения ИИ часто перемежаются периодами разочаровывающего бездействия или, казалось бы, нелогичных решений. Были случаи, когда Claude:
- Зацикливался на, казалось бы, незначительных объектах, таких как каменная стена, тратя часы на попытки взаимодействия с ней, прежде чем, наконец, найти способ обойти ее.
- Делал озадачивающий выбор в бою, например, использовал неэффективные приемы или переключался на более слабых покемонов.
- Застревал в циклах, повторяя одни и те же действия снова и снова, не добиваясь никакого прогресса.
Эти моменты подчеркивают неотъемлемые проблемы разработки ИИ, который может по-настоящему понимать и взаимодействовать со сложными, динамичными средами. Хотя Claude 3.7 Sonnet добился значительных успехов в рассуждениях и решении проблем, ему еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем он сможет сравниться с интуитивным пониманием и адаптивностью игрока-человека.
Кивок в прошлое: ‘Twitch Plays Pokémon’
Этот эксперимент неизбежно вызывает сравнения с вирусным феноменом ‘Twitch Plays Pokémon’, который захватил Интернет несколько лет назад. В этом эксперименте тысячи зрителей Twitch совместно управляли одним персонажем в Pokémon Red, используя текстовые команды в чате. Результатом стало хаотичное, но в конечном итоге успешное прохождение, движимое коллективным разумом (и случайным троллингом) онлайн-сообщества.
Эксперимент Anthropic, однако, представляет собой значительный отход от этой совместной модели. Здесь ИИ играет в одиночку, пытаясь преодолеть игровые трудности без какого-либо вмешательства человека. Этот переход от коллективного игрового процесса к индивидуальному управлению ИИ вызвал неоднозначную реакцию зрителей. Некоторые восхищаются демонстрируемым технологическим прогрессом, в то время как другие сетуют на потерю общего опыта и непредсказуемого юмора, которые характеризовали ‘Twitch Plays Pokémon’.
Более широкая картина: последствия для разработки ИИ
Помимо развлекательной ценности, эксперимент Anthropic с Pokémon имеет более широкие последствия для области разработки ИИ. Он предоставляет ценную информацию о сильных и слабых сторонах современных моделей ИИ, особенно в следующих областях:
- Обработка естественного языка: Способность ИИ понимать и реагировать на текстовую информацию в игре имеет решающее значение для его успеха.
- Обучение с подкреплением: ИИ учится методом проб и ошибок, постепенно улучшая свои результаты на основе вознаграждений и наказаний, которые он получает в игре.
- Обобщение: Способность ИИ применять то, что он узнал в одной ситуации, к новым, незнакомым ситуациям, является ключом к его долгосрочному прогрессу.
Изучая, как Claude 3.7 Sonnet справляется с трудностями Pokémon Red, исследователи Anthropic могут лучше понять, как разрабатывать системы ИИ, которые являются более надежными, адаптивными и способными справляться с реальными сложностями.
Будущее ИИ и игр
Пересечение ИИ и видеоигр — это быстро развивающаяся область с потенциальными приложениями, выходящими далеко за рамки развлечений. Игры предоставляют контролируемую и измеримую среду для тестирования и совершенствования алгоритмов ИИ, а извлеченные уроки могут быть применены к широкому кругу реальных проблем, таких как:
- Робототехника: Обучение роботов навигации в сложных средах и взаимодействию с объектами.
- Автономные транспортные средства: Разработка беспилотных автомобилей, которые могут принимать безопасные и надежные решения в непредсказуемых дорожных условиях.
- Здравоохранение: Создание диагностических инструментов на базе ИИ и персонализированных планов лечения.
- Образование: Разработка интеллектуальных систем обучения, которые могут адаптироваться к индивидуальным потребностям учащихся.
По мере того как технология ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать еще более сложных и удивительных применений ИИ в видеоиграх и за их пределами. Эксперимент Anthropic с Pokémon — это всего лишь один маленький шаг в этом захватывающем путешествии, но он дает представление о потенциале ИИ изменить то, как мы живем, работаем и играем.
Игра, возможно, и предназначена для детей, но она оказалась очень полезным инструментом для исследований в области ИИ. Сложности окружающей среды заставляют ИИ развивать навыки рассуждения и предоставляют множество возможностей для обучения. Хотя ИИ далек от совершенства, он показал, что модели становятся лучше в решении сложных головоломок.
Эксперимент вызвал воспоминания о ‘Twitch Plays Pokemon’, где тысячи людей работали вместе. Теперь ИИ решает эти задачи в одиночку, показывая, как далеко продвинулись технологии. Это большой сдвиг от коллективного игрового процесса к игре машины, и он показывает, насколько вырос ИИ.