โครงการ Gemini Plays Pokémon
โครงการ ‘Gemini Plays Pokémon’ นำโดย Joel Z วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Google แม้ว่าจะไม่ได้เป็นพนักงานของ Google แต่โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจากผู้บริหารของ Google รวมถึง Logan Kilpatrick หัวหน้าผลิตภัณฑ์สำหรับ Google AI Studio Kilpatrick ได้แบ่งปันข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับความคืบหน้าของ Gemini โดยเน้นถึงความสามารถในการได้รับ badges ภายในเกม
มุมมองเปรียบเทียบ: Gemini กับ Claude
ความสำเร็จของ Gemini ในการพิชิต Pokémon Blue เชิญชวนให้เปรียบเทียบกับ Claude AI model ของ Anthropic ซึ่งก่อนหน้านี้มีความก้าวหน้าในการเล่น Pokémon Red Anthropic เน้นว่า ‘การคิดที่ขยายออกไปและการฝึกอบรมตัวแทน’ ของ Claude ให้ ‘การเพิ่มขึ้นที่สำคัญ’ ในการจัดการงานที่ไม่คาดคิด เช่น การเล่นเกมคลาสสิก อย่างไรก็ตาม ณ ตอนนี้ Claude ยังไม่ได้ทำ Pokémon Red สำเร็จ
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการเปรียบเทียบโดยตรงระหว่าง Gemini และ Claude ควรเข้าหาด้วยความระมัดระวัง ดังที่ Joel Z ชี้ให้เห็น AI models ทั้งสองมีเครื่องมือที่แตกต่างกันและได้รับข้อมูลที่แตกต่างกัน ทำให้การตัดสินอย่างชัดเจนว่า model ใด ‘ดีกว่า’ ในเกมนั้นเป็นเรื่องยาก
บทบาทของ Agent Harnesses และ Dev Interventions
ทั้ง Gemini และ Claude ต้องการความช่วยเหลือในการเล่น Pokémon อย่างมีประสิทธิภาพ ความช่วยเหลือนี้มาในรูปแบบของ agent harnesses ซึ่งให้ models มีภาพหน้าจอเกมที่ซ้อนทับด้วยข้อมูลเพิ่มเติม harnesses เหล่านี้ช่วยให้ AI สามารถวิเคราะห์สถานะเกม ตัดสินใจเกี่ยวกับการกระทำที่เหมาะสม และดำเนินการนั้นโดยการกดปุ่มที่เกี่ยวข้อง
นอกจากนี้ Joel Z ยอมรับการมีอยู่ของ ‘dev interventions’ เพื่อช่วยเหลือ Gemini ในการทำเกมให้สำเร็จ interventions เหล่านี้ เขาแย้งว่าไม่ใช่การโกง แต่เป็นการปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจและการให้เหตุผลโดยรวมของ Gemini เขาชี้แจงว่าเขาไม่ได้ให้คำแนะนำเฉพาะเจาะจงหรือ walkthroughs สำหรับความท้าทายเฉพาะ แต่เน้นที่การแก้ไขข้อบกพร่องและปรับปรุงความเข้าใจของ AI เกี่ยวกับกลไกของเกม
ความสำคัญของความสำเร็จของ Gemini
ในขณะที่การทำ Pokémon Blue ให้สำเร็จโดย Gemini อาจดูเหมือนเป็นเรื่องแปลกใหม่ แต่ก็มีความหมายสำคัญสำหรับการพัฒนา AI การเล่นวิดีโอเกมต้องใช้ AI models เพื่อแสดงความสามารถทางปัญญาที่หลากหลาย ได้แก่:
- การวางแผนและวางกลยุทธ์: AI models ต้องสามารถวางแผนล่วงหน้า คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต และพัฒนากลยุทธ์เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย
- การตัดสินใจ: AI models ต้องสามารถตัดสินใจอย่างมีข้อมูลโดยพิจารณาจากข้อมูลที่มีอยู่
- การแก้ปัญหา: AI models ต้องสามารถระบุและแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างการเล่นเกม
- การปรับตัว: AI models ต้องสามารถปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงและเรียนรู้จากความผิดพลาด
ความสำเร็จของ Gemini ในการเล่น Pokémon Blue แสดงให้เห็นว่า AI models มีความสามารถมากขึ้นในการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจที่ซับซ้อนเหล่านี้
อนาคตของ AI ในเกมและอื่น ๆ
การประยุกต์ใช้ AI ในเกมไม่ได้จำกัดอยู่แค่การเล่นเกมเท่านั้น AI ยังถูกใช้เพื่อ:
- สร้างสภาพแวดล้อมของเกมที่สมจริงและน่าดึงดูดยิ่งขึ้น: AI สามารถใช้เพื่อสร้างภูมิประเทศที่สมจริง สร้างโลกของเกมด้วยตัวละครที่น่าเชื่อ และสร้างสถานการณ์การเล่นเกมแบบไดนามิกและคาดเดาไม่ได้
- พัฒนาระสบการณ์การเล่นเกมที่ท้าทายและคุ้มค่ายิ่งขึ้น: AI สามารถใช้เพื่อสร้างศัตรูที่ฉลาดและปรับตัวได้มากขึ้น ปริศนาที่ท้าทายและคุ้มค่ายิ่งขึ้น และโครงเรื่องที่น่าดึงดูดและดื่มด่ำยิ่งขึ้น
- ปรับแต่งประสบการณ์การเล่นเกมให้เป็นส่วนตัว: AI สามารถใช้เพื่อปรับแต่งประสบการณ์การเล่นเกมให้กับผู้เล่นแต่ละคน โดยให้คำแนะนำส่วนบุคคล ปรับระดับความยาก และปรับโครงเรื่องให้เข้ากับความต้องการของผู้เล่น
นอกเหนือจากเกม ความก้าวหน้าใน AI ที่แสดงให้เห็นโดยโครงการ Gemini Plays Pokémon มีผลกระทบต่อสาขาอื่น ๆ อีกมากมาย ได้แก่:
- หุ่นยนต์: AI สามารถใช้เพื่อควบคุมหุ่นยนต์ ทำให้พวกเขาสามารถทำงานที่ซับซ้อนในสภาพแวดล้อมที่ไม่เป็นระเบียบได้
- การดูแลสุขภาพ: AI สามารถใช้เพื่อวินิจฉัยโรค พัฒนาการรักษาใหม่ และปรับแต่งการดูแลผู้ป่วย
- การเงิน: AI สามารถใช้เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง จัดการความเสี่ยง และตัดสินใจลงทุน
- การศึกษา: AI สามารถใช้เพื่อปรับแต่งการเรียนรู้ ให้การสอนพิเศษ และประเมินความก้าวหน้าของนักเรียน
เจาะลึก: แง่มุมทางเทคนิคของ AI Gaming
เพื่อให้เข้าใจถึงความสำเร็จของ Gemini อย่างเต็มที่ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจแง่มุมทางเทคนิคที่ซับซ้อนที่ช่วยให้ AI สามารถเล่นเกมเช่น Pokémon Blue ได้ AI ไม่ได้เพียงแค่ ‘เห็น’ เกมเหมือนที่ผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ทำ แต่จะโต้ตอบกับเกมผ่านชุดของกระบวนการที่ซับซ้อน:
การจดจำภาพและการตีความ: AI ได้รับภาพหน้าจอของเกมและต้องสามารถระบุและตีความองค์ประกอบต่างๆ ภายในภาพเหล่านั้นได้ ซึ่งรวมถึงการจดจำตัวละคร วัตถุ ข้อความ และรูปแบบโดยรวมของหน้าจอเกม สิ่งนี้มักจะทำได้ผ่านเทคนิค computer vision และ models ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าซึ่งได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลภาพจำนวนมาก
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): เกม Pokémon มักจะเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบด้วยข้อความ เช่น การสนทนากับตัวละครอื่น ๆ AI จำเป็นต้องสามารถเข้าใจความหมายของการสนทนาเหล่านี้และตอบสนองอย่างเหมาะสม เทคนิค NLP ใช้เพื่อประมวลผลและตีความข้อความ ทำให้ AI สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและกำหนดการตอบสนองได้
Reinforcement Learning (RL): RL เป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องที่ AI เรียนรู้ที่จะตัดสินใจในสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มรางวัลสูงสุด ในบริบทของ Pokémon รางวัลอาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่การจับโปเกมอนไปจนถึงการเอาชนะผู้นำโรงยิม AI เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก ค่อยๆ ปรับปรุงกลยุทธ์เมื่อเวลาผ่านไป
การตัดสินใจและการดำเนินการ: จากความเข้าใจในสถานะของเกมและกลยุทธ์ที่เรียนรู้ AI จะต้องตัดสินใจว่าจะดำเนินการอย่างไร ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการย้ายตัวละคร เลือกการโจมตี หรือใช้ไอเทม จากนั้น AI จะดำเนินการเหล่านี้โดยส่งคำสั่งไปยังเกม
ความทรงจำและบริบท: แง่มุมที่สำคัญของการเล่นเกมเช่น Pokémon คือการจดจำเหตุการณ์ในอดีตและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อแจ้งการตัดสินใจในอนาคต ตัวอย่างเช่น AI จำเป็นต้องจำว่าโปเกมอนตัวใดที่จับได้แล้ว สำรวจพื้นที่ใด และมีไอเทมอะไรอยู่ในคลัง สิ่งนี้ต้องการให้ AI มีระบบหน่วยความจำที่สามารถจัดเก็บและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้
เอาชนะความท้าทายและข้อจำกัด
ในขณะที่ความสำเร็จของ Gemini นั้นน่าประทับใจ สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบถึงความท้าทายและข้อจำกัดที่ยังคงมีอยู่ใน AI gaming:
ทรัพยากรด้านการคำนวณ: การฝึกอบรม AI ให้เล่นเกมที่ซับซ้อนต้องใช้ทรัพยากรด้านการคำนวณจำนวนมาก นี่อาจเป็นอุปสรรคต่อการเข้าสู่ทีมวิจัยหรือบุคคลที่มีขนาดเล็กลง
การสรุปผล: AI ที่ได้รับการฝึกฝนให้เล่นเกมหนึ่งอาจไม่สามารถปรับตัวเข้ากับเกมอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดาย นี่เป็นเพราะ AI ได้เรียนรู้กลยุทธ์และรูปแบบเฉพาะที่เฉพาะเจาะจงกับเกมที่ได้รับการฝึกฝน
ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรม: เมื่อ AI มีความสามารถในการเล่นเกมมากขึ้น มีข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมที่ต้องพิจารณา ตัวอย่างเช่น AI ควรได้รับอนุญาตให้แข่งขันกับผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ในเกมออนไลน์หรือไม่ เราจะป้องกันไม่ให้ AI ถูกใช้เพื่อโกงในเกมได้อย่างไร
องค์ประกอบของมนุษย์ในการพัฒนา AI
สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าแม้จะมี AI models ขั้นสูงเช่น Gemini องค์ประกอบของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่ง นักพัฒนา วิศวกร และนักวิจัยที่ออกแบบ ฝึกอบรม และปรับปรุงระบบ AI เหล่านี้มีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของพวกเขา การมีส่วนร่วมของ Joel Z ในโครงการ ‘Gemini Plays Pokémon’ เป็นตัวอย่างที่ดี His understanding of the game, his ability to design effective agent harnesses, and his thoughtful interventions were all essential to Gemini’s ultimate triumph.
สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของความร่วมมือแบบสหวิทยาการในการพัฒนา AI การรวมความเชี่ยวชาญในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ การออกแบบเกม และสาขาที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ สามารถนำไปสู่โซลูชัน AI ที่เป็นนวัตกรรมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ผลกระทบที่กว้างขึ้นสำหรับการวิจัย AI
ความสำเร็จของโครงการเช่น ‘Gemini Plays Pokémon’ ขยายออกไปเกินขอบเขตของเกม ความพยายามเหล่านี้ทำหน้าที่เป็น testbeds ที่มีค่าสำหรับ AI algorithms และเทคนิคที่สามารถนำไปใช้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้หลากหลาย ความท้าทายที่เผชิญใน AI gaming เช่น การวางแผน การตัดสินใจ และการปรับตัว ก็มีความเกี่ยวข้องกับสาขาต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ การขับขี่อัตโนมัติ และการดูแลสุขภาพ
ด้วยการผลักดันขอบเขตของ AI ในบริบทของเกม นักวิจัยสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกและพัฒนาเครื่องมือที่สามารถเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยรวมได้
เหลือบมองอนาคตของความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI
โครงการ Gemini Plays Pokémon ยังนำเสนอเหลือบมองอนาคตของความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI เมื่อ AI มีความซับซ้อนมากขึ้น ก็มีแนวโน้มที่จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการช่วยเหลือมนุษย์ในงานที่ซับซ้อน ในกรณีของเกม AI สามารถใช้เพื่อให้การฝึกสอนส่วนบุคคล สร้างระดับใหม่ที่ท้าทาย หรือแม้กระทั่งสร้างเกมใหม่ทั้งหมด
อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่า AI ถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม เราต้องพัฒนากฎเกณฑ์และข้อบังคับเพื่อป้องกันไม่ให้ AI ถูกใช้เพื่อเอาเปรียบหรือบงการผู้เล่น ในที่สุดเป้าหมายควรเป็นการใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การเล่นเกมของมนุษย์ ไม่ใช่เพื่อแทนที่มัน