人工智慧領域見證了一項引人入勝的成就：Google 的旗艦 AI 模型 Gemini 成功導航並完成了經典電玩遊戲《寶可夢 藍》。 Google CEO Sundar Pichai 宣布的這一壯舉，標誌著 AI 能力的顯著進步，展示了其在互動環境中應對複雜問題解決任務的潛力。
Gemini 玩寶可夢專案
這個名為「Gemini 玩寶可夢」的專案由非 Google 員工的軟體工程師 Joel Z 帶頭。儘管不是 Google 員工，該專案仍獲得了 Google 執行長（包括 Google AI Studio 產品負責人 Logan Kilpatrick）的關注和支持。 Kilpatrick 分享了 Gemini 進度的更新，強調了它在遊戲中獲得徽章的能力。
比較分析：Gemini vs. Claude
Gemini 在征服《寶可夢 藍》方面的成就，引發了與 Anthropic 的 Claude AI 模型的比較，後者先前在玩《寶可夢 紅》方面取得了進展。 Anthropic 強調，Claude 的「擴展思維和代理訓練」為處理意外任務（例如玩經典遊戲）提供了「重大推動」。但是，截至目前，Claude 尚未完成《寶可夢 紅》。
重要的是要注意，Gemini 和 Claude 之間的直接比較應謹慎對待。正如 Joel Z 指出的，這兩個 AI 模型擁有不同的工具並接收不同的資訊，因此難以對哪個模型在遊戲中「更好」做出明確的判斷。
代理人 Harness 和 Dev 介入的角色
Gemini 和 Claude 都需要協助才能有效地玩寶可夢。這種協助以代理人 Harness 的形式出現，該 Harness 為模型提供疊加了附加資訊的遊戲螢幕截圖。這些 Harness 使 AI 能夠分析遊戲狀態，決定適當的動作，並透過按下相應的按鈕來執行該動作。
此外，Joel Z 承認存在「Dev 介入」以幫助 Gemini 完成遊戲。他認為，這些干預不是作弊行為，而是旨在提高 Gemini 的整體決策和推理能力。他澄清說，他沒有為特定挑戰提供具體的提示或演練，而是專注於解決錯誤並提高 AI 對遊戲機制的理解。
Gemini 成就的意義
雖然 Gemini 完成《寶可夢 藍》似乎是一種新奇事物，但它對 AI 的發展具有重要意義。玩電玩遊戲要求 AI 模型展現一系列認知能力，包括：
- 規劃和策略： AI 模型必須能夠提前規劃、預測未來事件並制定策略以實現其目標。
- 決策： AI 模型必須能夠根據可用的資訊做出明智的決策。
- 問題解決： AI 模型必須能夠識別和解決遊戲過程中出現的問題。
- 適應： AI 模型必須能夠適應不斷變化的環境並從錯誤中學習。
Gemini 在玩《寶可夢 藍》方面的成功表明，AI 模型越來越能夠執行這些複雜的認知任務。
AI 在遊戲及其他領域的未來
AI 在遊戲中的應用不僅限於玩遊戲。 AI 也被用於：
- 建立更逼真和引人入勝的遊戲環境： AI 可以用來產生逼真的風景、用可信的角色填充遊戲世界，以及建立動態且不可預測的遊戲場景。
- 開發更具挑戰性和回報性的遊戲體驗： AI 可以用來建立更智慧和更具適應性的敵人、更具挑戰性和回報性的謎題，以及更引人入勝和更具沉浸感的故事線。
- 個人化遊戲體驗： AI 可以用來根據個別玩家量身定制遊戲體驗，提供個人化推薦、調整難度級別以及根據玩家的偏好調整故事線。
除了遊戲之外，「Gemini 玩寶可夢」專案所展示的 AI 進步對廣泛的其他領域具有影響，包括：
- 機器人技術： AI 可用於控制機器人，使其能夠在非結構化環境中執行複雜的任務。
- 醫療保健： AI 可用於診斷疾病、開發新療法和個人化患者護理。
- 金融： AI 可用於偵測詐欺、管理風險和做出投資決策。
- 教育： AI 可用於個人化學習、提供輔導和評估學生的進度。
深入探討：AI 遊戲的技術層面
要充分理解 Gemini 的成就，必須了解使 AI 能夠玩像《寶可夢 藍》這樣的遊戲的複雜技術層面。 AI 不像人類玩家那樣簡單地「看到」遊戲。相反，它透過一系列複雜的過程與遊戲互動：
影像辨識和解讀： AI 接收遊戲的螢幕截圖，並且必須能夠識別和解讀這些影像中的各種元素。這包括識別角色、物件、文字和遊戲螢幕的整體佈局。這通常透過電腦視覺技術和在大量影像資料集上訓練的預訓練模型來實現。
自然語言處理 (NLP)： 寶可夢遊戲通常涉及基於文字的互動，例如與其他角色的對話。 AI 需要能夠理解這些對話的含義並做出適當的回應。 NLP 技術用於處理和解讀文字，使 AI 能夠提取相關資訊並制定回應。
強化學習 (RL)： RL 是一種機器學習類型，其中 AI 學習在環境中做出決策以最大化獎勵。在寶可夢的背景下，獎勵可以是任何東西，從捕捉寶可夢到擊敗道館館主。 AI 透過試錯來學習，隨著時間的推移逐漸提高其策略。
決策和行動執行： 基於其對遊戲狀態的理解及其學習的策略，AI 必須做出關於要採取什麼行動的決策。這可能涉及移動角色、選擇攻擊或使用道具。然後，AI 透過將指令傳送到遊戲來執行這些動作。
記憶和背景： 玩像寶可夢這樣的遊戲的一個關鍵方面是記住過去的事件並使用該資訊來告知未來的決策。例如，AI 需要記住它已經捕捉了哪些寶可夢、它已經探索了哪些區域以及它在其庫存中擁有哪些道具。這要求 AI 具有可以儲存和檢索相關資訊的記憶系統。
克服挑戰和限制
雖然 Gemini 的成就令人印象深刻，但重要的是要承認 AI 遊戲中仍然存在的挑戰和限制：
計算資源： 訓練 AI 玩複雜的遊戲需要大量的計算資源。這可能是小型研究團隊或個人的進入障礙。
泛化： 訓練玩一款遊戲的 AI 可能無法輕易適應其他遊戲。這是因為 AI 已經學習了特定於其訓練的遊戲的特定策略和模式。
道德考量： 隨著 AI 越來越有能力玩遊戲，有道德考量需要考慮。例如，是否應該允許 AI 在線上遊戲中與人類玩家競爭？我們如何防止 AI 用於在遊戲中作弊？
AI 開發中的人為因素
重要的是要記住，即使使用像 Gemini 這樣的先進 AI 模型，人為因素仍然至關重要。設計、訓練和完善這些 AI 系統的開發人員、工程師和研究人員在他們的成功中發揮著至關重要的作用。 Joel Z 對「Gemini 玩寶可夢」專案的貢獻就是一個例子。他對遊戲的理解、他設計有效代理人 Harness 的能力以及他周到的干預對於 Gemini 的最終勝利都是至關重要的。
這強調了 AI 開發中跨學科合作的重要性。結合電腦科學、遊戲設計和其他相關領域的專業知識可以帶來更具創新性和更有效的 AI 解決方案。
對 AI 研究的更廣泛意義
像「Gemini 玩寶可夢」這樣的專案的成功不僅僅局限於遊戲領域。這些努力是 AI 演算法和技術的寶貴測試平台，可用於解決廣泛的現實問題。 AI 遊戲中面臨的挑戰，例如規劃、決策和適應，也與機器人技術、自動駕駛和醫療保健等領域相關。
透過在遊戲的背景下突破 AI 的界限，研究人員可以獲得見解並開發最終可以造福整個社會的工具。
瞥見人機協作的未來
Gemini 玩寶可夢專案也讓我們得以一窺人機協作的未來。隨著 AI 變得越來越複雜，它可能會在協助人類完成複雜任務方面發揮越來越重要的作用。在遊戲方面，AI 可用於提供個人化的指導、產生具有挑戰性的新關卡，甚至創建全新的遊戲。
但是，重要的是要確保以負責任和合乎道德的方式使用 AI。我們需要制定指導方針和法規，以防止 AI 被用於剝削或操縱玩家。最終，目標應該是使用 AI 來增強人類的遊戲體驗，而不是取代它。