冒險的開端：Claude 對決 Pokémon Red
一個簡單的前提：AI 能否駕馭 Pokémon 的複雜世界、制定戰鬥策略，並最終成為 Pokémon 大師？Anthropic 啟動了 ‘Claude Plays Pokémon’ 項目，旨在探索其 AI 代理的能力，並與遊戲社群互動。然而，這段旅程絕非一帆風順。
早期的掙扎：Claude 的坎坷起步
最初，先前版本的 Claude 面臨重大挑戰。像參與戰鬥這樣的基本任務，都顯得困難重重。來自 Anthropic 的報告指出，2024 年 6 月的 Claude 3.5，幾乎每次遭遇戰都會試圖逃跑。這種行為突顯了早期模型在理解遊戲目標和執行適當行動方面的局限性。
一線希望：Claude 3.7 Sonnet 進入競技場
數月之後，在 2025 年 2 月，Anthropic 推出了 Claude 3.7 Sonnet。這個新的迭代標誌著一個轉捩點。在開始遊戲的數小時內，Claude 3.7 Sonnet 達成了一個重要的里程碑：擊敗了第一個道館館主 Brock。幾天後，它又征服了第二個道館館主 Misty。這些勝利證明了 AI 能力的進步，展現了舊模型只能夢寐以求的進展。
玩 Pokémon 的 AI 之內部運作
是什麼讓 Claude 3.7 Sonnet 與眾不同？Anthropic 透露，這個版本在幾個關鍵領域擁有增強的能力：
- 預先規劃： Claude 3.7 Sonnet 展現了預測未來行動並相應制定策略的能力。
- 記住目標： AI 可以保留有關其目標的資訊，並持續朝著這些目標努力。
- 從錯誤中學習： Claude 3.7 Sonnet 展現了分析其錯誤並調整其遊戲玩法的能力，這是掌握任何遊戲的關鍵。
- 建立知識庫： AI 建立了一個關於 Pokémon 世界的資訊庫，包括 Pokémon 類型、招式和策略。
- 視覺感知： Claude 3.7 Sonnet 可以’看到’遊戲畫面，解讀視覺資訊以做出明智的決定。
- 模擬按鈕按下： AI 可以通過模擬按鈕按下執行指令，使其能夠與遊戲環境互動。
進度停滯：漫長的月見山之路
儘管取得了初步的成功，Claude 3.7 Sonnet 的進展最終還是遇到了阻礙。其中一個特別具有挑戰性的區域是月見山，這是遊戲中一個出了名複雜的迷宮。直播觀眾目睹了長達 78 小時的艱苦考驗，Claude 努力在這個區域導航。相比之下，人類玩家，甚至是兒童，通常只需幾個小時就能完成這個部分。
循環邏輯：Claude 的導航挑戰
直播揭示了 Claude 在空間推理和導航方面的掙扎。AI 經常發現自己繞圈子、重複相同的路徑並撞到牆壁。這些行為突顯了 AI 在解讀視覺資訊並將其轉化為虛擬環境中的有效移動方面仍然面臨的困難。
進入 Claude 的思維：一窺 AI 的決策過程
直播的一個引人入勝的方面是伴隨的文本框，它顯示了 Claude 的’思考’過程。這個功能讓觀眾深入了解 AI 的決策過程，揭示了它如何分析情況、評估選項並選擇下一步行動。
文字 vs. 視覺：Claude 的優勢與劣勢
根據 Anthropic 工程師的說法，Claude 在遊戲的文字方面表現出色，例如 Pokémon 戰鬥。AI 可以有效地處理有關 Pokémon 類型、招式和數據的資訊，使其能夠在戰鬥中做出戰略決策。然而，它在更偏向視覺的方面卻很吃力，特別是在導航遊戲世界的地圖和城鎮時。
還有很長的路要走：AI 在遊戲中的未來
雖然 Claude 3.7 Sonnet 與其前身相比取得了顯著的進步，但直播表明 AI 距離掌握人類相對容易的複雜任務還很遠。AI 征服世界的夢想，至少在 Pokémon 領域，仍然是一個遙遠的前景。Claude 捕捉所有 151 隻 Pokémon 的旅程仍在繼續，為人工智慧的持續發展提供了寶貴的數據和見解。
深入探討 Claude 的挑戰
Claude 面臨的困難突顯了人類和當前 AI 系統在解決問題方式上的根本差異。讓我們探討其中一些關鍵區別：
1. 空間推理和常識
人類擁有對空間關係的先天理解，可以輕鬆地在複雜的環境中導航。我們依靠常識和直覺對周圍環境做出快速判斷。另一方面，AI 經常在這些概念上掙扎。Claude 反覆繞圈和撞牆的事件表明它缺乏直觀的空間感知能力。
2. 情境理解
人類擅長理解情境。我們可以根據大量的背景知識和經驗來解釋情況。AI 雖然正在改進，但仍然難以掌握情境的細微差別。在 Pokémon Red 中，這意味著不僅要理解當前的遊戲狀態，還要理解整體目標、故事情節和遊戲的潛規則。
3. 高效探索
人類天生好奇且高效的探索者。我們傾向於系統地探索新環境，避免不必要的重複。然而，AI 可能會陷入低效探索的模式，正如 Claude 在月見山的掙扎中所見。這突顯了 AI 需要開發更複雜的探索策略。
4. 適應不可預見的情況
人類擅長適應意外事件並即時改變計劃。AI 雖然能夠從錯誤中學習，但在不可預測的情況下可能會掙扎。在像 Pokémon Red 這樣的遊戲中，這可能涉及遇到稀有的 Pokémon、面對出乎意料的強大對手，或處理意外的故障。
5. 具身化的作用
人類的學習通常與我們的身體以及我們與現實世界的互動交織在一起。這種’具身認知’在我們如何理解和導航周圍環境方面發揮著至關重要的作用。AI 缺乏身體，錯過了學習的這個關鍵方面。雖然 Claude 可以模擬按鈕按下，但它並不像人類玩家那樣體驗遊戲。
更廣泛的影響
Claude 的 Pokémon 冒險不僅僅是一個有趣的實驗。它提供了對 AI 當前狀態和未來挑戰的寶貴見解。該項目突顯了以下關鍵要點：
- AI 仍處於早期階段： 儘管 AI 近年來取得了令人矚目的進展，但它距離實現人類水平的智慧還很遠。
- 特定任務 vs. 通用智慧： AI 可以擅長特定的、定義明確的任務，例如下棋或圍棋。然而，將智慧推廣到廣泛的任務，例如玩具有開放式目標的複雜電子遊戲，仍然是一個重大的障礙。
- 數據的重要性： 像 Claude 這樣的 AI 模型嚴重依賴數據來學習。數據的質量和數量會顯著影響其性能。
- 持續改進的必要性： ‘Claude Plays Pokémon’ 項目強調了 AI 開發的迭代性質。不斷的測試、反饋和改進對於進步至關重要。
- AI 在遊戲中的潛力： 隨著 AI 技術的進步，它有可能徹底改變遊戲產業，創造更逼真和更具挑戰性的遊戲體驗。
超越 Pokémon：AI 在其他領域的潛力
從 Claude 的 Pokémon 旅程中學到的經驗教訓，其影響超越了遊戲世界。AI 面臨的挑戰突顯了在各個領域需要進一步研究和開發的領域：
- 機器人學： 改善空間推理和導航對於機器人在現實世界環境中有效運作至關重要。
- 自動駕駛汽車： 自動駕駛汽車中的 AI 系統需要理解情境、適應意外情況，並在複雜的交通場景中做出安全決策。
- 醫療保健： AI 可以協助醫療診斷、治療計劃和藥物發現。然而，它需要能夠處理複雜的醫療數據並適應個別患者的需求。
- 客戶服務： AI 驅動的聊天機器人可以提供客戶支持，但它們需要能夠理解自然語言、處理各種查詢並有效解決問題。
- 教育： AI 可以為學生提供個人化的學習體驗，但它需要能夠理解個別的學習風格、適應不同的知識水平，並提供引人入勝的內容。
‘Claude Plays Pokémon’ 項目，其成功與挫折並存，有力地提醒了我們當前 AI 技術的潛力和局限性。這是一段探索、學習和持續改進的旅程——一段反映了創造真正智慧機器的更廣泛探索的旅程。雖然 Claude 可能還沒有捕捉到所有的 Pokémon，但從它的冒險中獲得的見解對於 AI 的未來是無價的。