Gemini играет в Pokémon: Новый рубеж в мире AI
В сфере искусственного интеллекта (AI) произошло захватывающее событие: Gemini, флагманская модель AI от Google, успешно прошла классическую видеоигру Pokémon Blue. Об этом достижении объявил генеральный директор Google Сундар Пичаи, отметив значительный шаг вперед в возможностях AI, демонстрирующий его потенциал в решении сложных задач в интерактивных средах.
Проект “Gemini играет в Pokémon”
Проект, известный как “Gemini играет в Pokémon”, был разработан Джоэлем З., инженером-программистом, не связанным с Google. Несмотря на то, что он не является сотрудником Google, проект привлек внимание и поддержку руководителей Google, включая Логана Килпатрика, руководителя продукта Google AI Studio. Килпатрик делился новостями о прогрессе Gemini, подчеркивая его способность зарабатывать значки в игре.
Сравнительный взгляд: Gemini против Claude
Достижение Gemini в покорении Pokémon Blue вызывает сравнение с моделью AI Claude от Anthropic, которая ранее добилась прогресса в игре Pokémon Red. Anthropic подчеркнула, что ‘расширенное мышление и обучение агентов’ Claude обеспечили ‘значительный импульс’ в решении неожиданных задач, таких как игра в классическую игру. Однако на данный момент Claude еще не завершил Pokémon Red.
Важно отметить, что к прямым сравнениям между Gemini и Claude следует подходить с осторожностью. Как отметил Джоэль З., две модели AI обладают разными инструментами и получают разную информацию, что затрудняет вынесение окончательного суждения о том, какая модель ‘лучше’ в игре.
Роль инструментария агентов и вмешательств разработчиков
И Gemini, и Claude нуждаются в помощи, чтобы эффективно играть в Pokémon. Эта помощь предоставляется в виде инструментария агентов, который предоставляет моделям снимки экрана игры с наложенной дополнительной информацией. Этот инструментарий позволяет AI анализировать состояние игры, принимать решение о соответствующем действии и выполнять это действие, нажимая соответствующую кнопку.
Кроме того, Джоэль З. признал существование ‘вмешательств разработчиков’, чтобы помочь Gemini в завершении игры. Эти вмешательства, по его словам, не были актами мошенничества, а скорее служили для улучшения общего процесса принятия решений и способностей рассуждения Gemini. Он пояснил, что не давал конкретных подсказок или пошаговых инструкций для конкретных задач, а скорее сосредотачивался на устранении ошибок и улучшении понимания AI механики игры.
Значение достижения Gemini
Хотя завершение Pokémon Blue компанией Gemini может показаться новинкой, оно имеет важное значение для развития AI. Игра в видеоигры требует от моделей AI проявления целого ряда когнитивных способностей, в том числе:
- Планирование и разработка стратегии: Модели AI должны быть способны планировать наперед, предвидеть будущие события и разрабатывать стратегии для достижения своих целей.
- Принятие решений: Модели AI должны быть способны принимать обоснованные решения на основе имеющейся у них информации.
- Решение проблем: Модели AI должны быть способны выявлять и решать проблемы, возникающие во время игры.
- Адаптация: Модели AI должны быть способны адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и учиться на своих ошибках.
Успех Gemini в игре Pokémon Blue демонстрирует, что модели AI становятся все более способными выполнять эти сложные когнитивные задачи.
Будущее AI в играх и за их пределами
Применение AI в играх не ограничивается простой игрой в игры. AI также используется для:
- Создания более реалистичных и увлекательных игровых сред: AI можно использовать для создания реалистичных ландшафтов, населять игровые миры правдоподобными персонажами и создавать динамичные и непредсказуемые игровые сценарии.
- Разработки более сложных и полезных игровых возможностей: AI можно использовать для создания врагов, которые более умны и адаптируются, головоломок, которые более сложны и полезны, и сюжетных линий, которые более увлекательны и захватывающи.
- Персонализации игрового процесса: AI можно использовать для адаптации игрового процесса к отдельному игроку, предоставляя персонализированные рекомендации, регулируя уровень сложности и адаптируя сюжетную линию к предпочтениям игрока.
Помимо игр, достижения в области AI, продемонстрированные проектом Gemini Plays Pokémon, имеют значение для широкого круга других областей, в том числе:
- Робототехника: AI можно использовать для управления роботами, позволяя им выполнять сложные задачи в неструктурированных средах.
- Здравоохранение: AI можно использовать для диагностики заболеваний, разработки новых методов лечения и персонализации ухода за пациентами.
- Финансы: AI можно использовать для выявления мошенничества, управления рисками и принятия инвестиционных решений.
- Образование: AI можно использовать для персонализации обучения, обеспечения репетиторства и оценки успеваемости учащихся.
Углубляясь: Технические аспекты AI в играх
Чтобы в полной мере оценить достижение Gemini, важно понять сложные технические аспекты, которые позволяют AI играть в такую игру, как Pokémon Blue. AI не просто ‘видит’ игру, как это делает человек. Вместо этого он взаимодействует с игрой посредством серии сложных процессов:
Распознавание и интерпретация изображений: AI получает снимки экрана игры и должен быть в состоянии идентифицировать и интерпретировать различные элементы этих изображений. Это включает в себя распознавание символов, объектов, текста и общего макета игрового экрана. Это часто достигается с помощью методов компьютерного зрения и предварительно обученных моделей, которые были обучены на огромных наборах данных изображений.
Обработка естественного языка (NLP): Игры Pokémon часто включают в себя текстовые взаимодействия, такие как разговоры с другими персонажами. AI должен уметь понимать смысл этих разговоров и реагировать соответствующим образом. Методы NLP используются для обработки и интерпретации текста, позволяя AI извлекать релевантную информацию и формулировать ответы.
Обучение с подкреплением (RL): RL - это тип машинного обучения, при котором AI учится принимать решения в среде для максимизации вознаграждения. В контексте Pokémon вознаграждение может быть чем угодно, от поимки Pokémon до победы над лидером спортзала. AI учится методом проб и ошибок, постепенно улучшая свою стратегию с течением времени.
Принятие решений и выполнение действий: Основываясь на своем понимании состояния игры и своих усвоенных стратегиях, AI должен принимать решения о том, какие действия предпринять. Это может включать в себя перемещение персонажа, выбор атаки или использование предмета. Затем AI выполняет эти действия, отправляя команды в игру.
Память и контекст: Важным аспектом игры, такой как Pokémon, является запоминание прошлых событий и использование этой информации для принятия будущих решений. Например, AI должен помнить, каких Pokémon он уже поймал, какие области он исследовал и какие предметы находятся в его инвентаре. Это требует, чтобы AI имел систему памяти, которая может хранить и извлекать релевантную информацию.
Преодоление проблем и ограничений
Хотя достижение Gemini впечатляет, важно признать проблемы и ограничения, которые все еще существуют в AI-играх:
Вычислительные ресурсы: Обучение AI игре в сложную игру требует значительных вычислительных ресурсов. Это может быть барьером для входа для небольших исследовательских групп или отдельных лиц.
Обобщение: AI, обученный играть в одну игру, может не иметь возможности легко адаптироваться к другим играм. Это связано с тем, что AI изучил конкретные стратегии и закономерности, специфичные для игры, на которой он был обучен.
Этические соображения: По мере того как AI становится все более способным играть в игры, необходимо учитывать этические соображения. Например, следует ли AI разрешать соревноваться с людьми в онлайн-играх? Как мы можем предотвратить использование AI для мошенничества в играх?
Человеческий фактор в разработке AI
Крайне важно помнить, что даже с передовыми моделями AI, такими как Gemini, человеческий фактор остается первостепенным. Разработчики, инженеры и исследователи, которые разрабатывают, обучают и совершенствуют эти системы AI, играют жизненно важную роль в их успехе. Вклад Джоэля З. в проект ‘Gemini играет в Pokémon’ является примером этого. Его понимание игры, его способность разрабатывать эффективный инструментарий агентов и его продуманные вмешательства были необходимы для окончательного триумфа Gemini.
Это подчеркивает важность междисциплинарного сотрудничества в разработке AI. Объединение опыта в области информатики, игрового дизайна и других соответствующих областей может привести к более инновационным и эффективным решениям AI.
Более широкие последствия для исследований AI
Успех таких проектов, как ‘Gemini играет в Pokémon’, выходит за рамки сферы игр. Эти усилия служат ценным испытательным полигоном для алгоритмов и методов AI, которые можно применять к широкому кругу реальных проблем. Проблемы, с которыми сталкиваются AI в играх, такие как планирование, принятие решений и адаптация, также актуальны для таких областей, как робототехника, автономное вождение и здравоохранение.
Расширяя границы AI в контексте игр, исследователи могут получить представление и разработать инструменты, которые в конечном итоге могут принести пользу обществу в целом.
Взгляд в будущее сотрудничества человека и AI
Проект Gemini Plays Pokémon также предлагает заглянуть в будущее сотрудничества человека и AI. По мере того как AI становится все более сложным, он, вероятно, будет играть все более важную роль в оказании помощи людям в решении сложных задач. В случае игр AI можно использовать для предоставления персонализированного коучинга, создания новых сложных уровней или даже создания совершенно новых игр.
Однако важно обеспечить ответственное и этичное использование AI. Нам необходимо разработать руководящие принципы и правила, чтобы предотвратить использование AI для эксплуатации игроков или манипулирования ими. В конечном счете, цель должна состоять в том, чтобы использовать AI для улучшения игрового опыта человека, а не для его замены.