Google 的 Gemini 征服《宝可梦 蓝》：AI 游戏的新里程碑
人工智能领域见证了一个令人着迷的成就，Google 的旗舰 AI 模型 Gemini 成功地导航并完成了经典视频游戏《宝可梦 蓝》。Google CEO Sundar Pichai 宣布的这一壮举，标志着 AI 能力的重大进步，展示了其在交互环境中解决复杂问题的潜力。
Gemini 玩《宝可梦》项目
这个名为 ‘Gemini Plays Pokémon’ 的项目由与 Google 无关的软件工程师 Joel Z 牵头。尽管不是 Google 员工，该项目还是获得了 Google 高管的关注和支持，包括 Google AI Studio 的产品负责人 Logan Kilpatrick。Kilpatrick 分享了 Gemini 进展的最新消息，强调了它在游戏中获得徽章的能力。
对比分析：Gemini 与 Claude
Gemini 在征服《宝可梦 蓝》方面的成就，让人联想到 Anthropic 的 Claude AI 模型，该模型此前在玩《宝可梦 红》方面取得了进展。Anthropic 强调，Claude 的’扩展思维和代理训练’在处理意外任务（例如玩经典游戏）方面提供了’重大推动’。然而，截至目前，Claude 尚未完成《宝可梦 红》。
重要的是要注意，Gemini 和 Claude 之间的直接比较应谨慎对待。正如 Joel Z 指出的那样，这两种 AI 模型拥有不同的工具并接收不同的信息，因此很难对哪种模型在游戏中’更好’做出明确的判断。
代理辅助和开发者干预的作用
Gemini 和 Claude 都需要帮助才能有效地玩《宝可梦》。这种帮助来自代理辅助，它为模型提供带有附加游戏信息的游戏截图。这些辅助使 AI 能够分析游戏状态，决定适当的操作，并通过按下相应的按钮来执行该操作。
此外，Joel Z 承认存在’开发者干预’来帮助 Gemini 完成游戏。他认为，这些干预不是作弊行为，而是旨在提高 Gemini 的整体决策和推理能力。他澄清说，他没有为特定挑战提供具体的提示或演练，而是专注于解决错误并提高 AI 对游戏机制的理解。
Gemini 成就的意义
虽然 Gemini 完成《宝可梦 蓝》可能看起来像是一种新奇事物，但它对 AI 的发展具有重要意义。玩视频游戏需要 AI 模型展示一系列认知能力，包括：
- 计划和战略： AI 模型必须能够提前计划，预测未来事件，并制定战略来实现其目标。
- 决策： AI 模型必须能够根据可用的信息做出明智的决策。
- 问题解决： AI 模型必须能够识别和解决游戏过程中出现的问题。
- 适应： AI 模型必须能够适应不断变化的环境并从错误中吸取教训。
Gemini 在玩《宝可梦 蓝》方面的成功表明，AI 模型越来越能够执行这些复杂的认知任务。
AI 在游戏及其他领域的未来
AI 在游戏中的应用不仅限于玩游戏。AI 还被用于：
- 创建更逼真、更引人入胜的游戏环境： AI 可用于生成逼真的景观，用可信的角色填充游戏世界，并创建动态且不可预测的游戏场景。
- 开发更具挑战性和回报性的游戏体验： AI 可用于创建更智能、适应性更强的敌人，更具挑战性和回报性的谜题，以及更引人入胜和身临其境的故事情节。
- 个性化游戏体验： AI 可用于根据个人玩家定制游戏体验，提供个性化推荐，调整难度级别，并根据玩家的喜好调整故事情节。
除了游戏之外，Gemini Plays Pokémon 项目所展示的 AI 进步对其他广泛领域具有重要意义，包括：
- 机器人技术： AI 可用于控制机器人，使它们能够在非结构化环境中执行复杂的任务。
- 医疗保健： AI 可用于诊断疾病、开发新疗法和个性化患者护理。
- 金融： AI 可用于检测欺诈、管理风险和做出投资决策。
- 教育： AI 可用于个性化学习、提供辅导和评估学生进步。
深入探讨：AI 游戏的技术层面
为了充分理解 Gemini 的成就，必须了解使 AI 能够玩像《宝可梦 蓝》这样的游戏的复杂技术层面。AI 不仅仅像人类玩家那样’看到’游戏。相反，它通过一系列复杂的过程与游戏交互：
图像识别与解释： AI 接收游戏的屏幕截图，并且必须能够识别和解释这些图像中的各种元素。这包括识别角色、对象、文本以及游戏屏幕的整体布局。这通常通过计算机视觉技术和经过大量图像数据集训练的预训练模型来实现。
自然语言处理 (NLP)： 《宝可梦》游戏通常涉及基于文本的交互，例如与其他角色的对话。AI 需要能够理解这些对话的含义并做出适当的响应。NLP 技术用于处理和解释文本，使 AI 能够提取相关信息并制定响应。
强化学习 (RL)： RL 是一种机器学习类型，其中 AI 学习在环境中做出决策以最大化奖励。在《宝可梦》的上下文中，奖励可以是任何东西，从捕捉宝可梦到击败道馆馆主。AI 通过反复试验来学习，随着时间的推移逐渐提高其策略。
决策与行动执行： 基于对游戏状态的理解及其学习的策略，AI 必须决定采取什么行动。这可能涉及移动角色、选择攻击或使用物品。然后，AI 通过向游戏发送命令来执行这些操作。
记忆与背景： 玩像《宝可梦》这样的游戏的一个关键方面是记住过去的事件并使用该信息来告知未来的决策。例如，AI 需要记住它已经捕捉到的宝可梦、它探索过的区域以及它的库存中的物品。这要求 AI 具有可以存储和检索相关信息的记忆系统。
克服挑战与限制
虽然 Gemini 的成就令人印象深刻，但重要的是要承认 AI 游戏中仍然存在的挑战和限制：
计算资源： 训练 AI 玩复杂游戏需要大量的计算资源。这可能成为较小研究团队或个人的进入壁垒。
泛化： 经过训练玩一款游戏的 AI 可能无法轻松适应其他游戏。这是因为 AI 已经学习了特定于其训练游戏的特定策略和模式。
伦理考量： 随着 AI 越来越有能力玩游戏，需要考虑伦理考量。例如，是否应允许 AI 在在线游戏中与人类玩家竞争？我们如何防止 AI 被用于在游戏中作弊？
AI 开发中的人为因素
至关重要的是要记住，即使使用像 Gemini 这样的高级 AI 模型，人为因素仍然至关重要。设计、训练和改进这些 AI 系统的开发人员、工程师和研究人员在其成功中发挥着至关重要的作用。Joel Z 对 ‘Gemini Plays Pokémon’ 项目的贡献就证明了这一点。他对游戏的理解、设计有效代理辅助的能力以及他周到的干预对于 Gemini 的最终胜利至关重要。
这突显了 AI 开发中跨学科合作的重要性。将计算机科学、游戏设计和其他相关领域的专业知识相结合可以带来更具创新性和有效性的 AI 解决方案。
对 AI 研究的更广泛意义
像 ‘Gemini Plays Pokémon’ 这样的项目的成功不仅仅局限于游戏领域。这些努力是 AI 算法和技术的宝贵试验台，可以应用于广泛的现实问题。AI 游戏中面临的挑战，例如计划、决策和适应，也与机器人技术、自动驾驶和医疗保健等领域相关。
通过在游戏背景下突破 AI 的界限，研究人员可以获得见解并开发最终可以使整个社会受益的工具。
展望人机协作的未来
Gemini Plays Pokémon 项目也展示了人机协作的未来。随着 AI 变得越来越复杂，它可能会在协助人类完成复杂任务方面发挥越来越重要的作用。在游戏方面，AI 可用于提供个性化指导、生成具有挑战性的新关卡，甚至创建全新的游戏。
但是，重要的是要确保负责任和合乎道德地使用 AI。我们需要制定指导方针和法规，以防止 AI 被用于剥削或操纵玩家。最终，目标应该是利用 AI 来增强人类的游戏体验，而不是取代它。