- Super Mario Bros., klasyczna gra, jest wykorzystywana do testowania możliwości AI, a najnowsze próby przeprowadził Hao AI Lab, korzystając z emulatora o nazwie GamingAgent.
- Claude 3.7 z Anthropic okazał się wiodącym AI, przewyższając inne, takie jak Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro od Google oraz GPT-4o od OpenAI.
- Test ukazuje wyzwania dla AI, szczególnie w zakresie strategii i precyzyjnego podejmowania decyzji, z powodu szybkiego i oparty na fizyce charakteru gry.
- Modele AI skoncentrowane na metodycznym rozumowaniu, takie jak modele OpenAI, miały trudności z wymaganiami gry dotyczącymi szybkich reakcji.
- Eksperci zauważają różnicę między środowiskami gier a zastosowaniami w rzeczywistym świecie, ostrzegając przed nadmiernym uogólnianiem sukcesów w grach jako wskaźnika postępu AI.
- Chociaż AI jeszcze nie opanowało Super Mario Bros., takie eksperymenty dają wgląd w rozwój AI i jego przyszły potencjał w nauce złożonych zadań.
W kolorowych cyfrowych światach naszego dzieciństwa Mario stał się niespodziewanym bohaterem. Teraz, dziesięciolecia później, wraca — a tym razem staje w obliczu niektórych z najbardziej zaawansowanych AI na planecie. Kiedy badacze w Hao AI Lab na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego wprowadzili AI do na żywo gier Super Mario Bros., stawka była wyższa niż kiedykolwiek wcześniej.
Wyobraź sobie pikselową piękność Królestwa Grzybów: krainy nieustannego ruchu, precyzyjnych skoków i strategii na każdą minutę. To miejsce, gdzie paradoksalnie prosta konstrukcja łączy się z złożonymi wyzwaniami — szczególnie dla AI. Test nie był łatwy dla tych cyfrowych umysłów: Claude 3.7 z Anthropic wysunął się na czoło, w ślad za jego kuzynem Claude 3.5. Tymczasem Gemini 1.5 Pro od Google i GPT-4o od OpenAI miały trudności z nadążaniem.
To nie była zwykła wersja kultowej gry z 1985 roku. Super Mario Bros. była uruchamiana przez emulator, stylizowany przez framework o nazwie GamingAgent. Opracowane przez pomysłowe umysły w Hao Lab, GamingAgent wyposażył AI w niezbędne umiejętności. Podstawowe polecenia, takie jak „unikać przeszkody” oraz zrzuty ekranowe z rozgrywki, pozwoliły AI zasymulować klasyczne ruchy Mario za pośrednictwem kodu Pythona. To, co wydawało się prostym zadaniem, ukrywało ukryte wyzwanie: nauczenie AI planowania i strategii w kontekście szybkiej fizyki gry.
Interesująco, laboratorium zauważyło niespodziewany zwrot. Modele zazwyczaj opracowywane do rozumowania, takie jak o1 OpenAI, potknęły się. Problem? Te modele angażowały się w metodyczne rozwiązywanie problemów, marnując cenne sekundy w grze, gdzie milisekundy są królem. Jedno złe obliczenie przekształca nadzieję w skok w końcu w tragiczny upadek.
To nie jest pierwsza próba AI, aby podbić gry. Cyfrowe areny gościły badania AI przez dekady. Niemniej jednak niektórzy eksperci ostrzegają przed utożsamianiem zdolności AI w grach z jej ogólną sprawnością technologiczną. Prostota oraz bogate dane środowiska gier różnią się znacznie od złożoności świata rzeczywistego.
Jak sugeruje Andrej Karpathy z OpenAI, pole oceny AI znajduje się w zamieszaniu. Rozważając obecne metody ocen, pozostaje niepewność co do tempa postępu. W szybko rozwijającym się krajobrazie pozostajemy z pytaniem: Co tak naprawdę te wyzwania związane z grami ukazują na temat potencjału AI?
Chociaż AI może jeszcze nie opanowało złożonej choreografii Super Mario Bros., ich próby dostarczają wglądu w ewolucyjną naturę inteligencji maszynowej. Tymczasem dla nas, obserwatorów, te cyfrowe akrobatyki oferują nie tylko rozrywkę, ale też wgląd w przyszłość, w której AI uczy się nie tylko myśleć, ale także grać.
AI vs. Super Mario: Wyzwanie o wysoką stawkę dla cyfrowych umysłów
Wprowadzenie
W nieustannie rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji klasyczna gra, Super Mario Bros., jest czymś więcej niż tylko nostalgicznym wspomnieniem dni spędzonych na podwórku. Dzięki pionierom technologicznym w Hao AI Lab na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego, którzy wprowadzili AI do tej ukochanej gry, powstała nowa granica w badaniach nad AI. W tej oświecającej eksploracji zanurzamy się w osiągnięcia AI, jego potencjalne możliwości i perspektywy, oferując wglądy, porównania oraz prognozy, jednocześnie szanując zasady E-E-A-T Google’a.
Za kulisami: GamingAgent i wyzwania AI
Projekt wykorzystywał GamingAgent, framework zaprojektowany do tłumaczenia klasycznych mechanik gier na kod Pythona. Ta konfiguracja umożliwiła AI naśladowanie ruchów Mario, unikanie przeszkód oraz opracowywanie strategii w czasie rzeczywistym. Jednak AI stanęło przed potężnym wyzwaniem. Prosta konstrukcja i szybka rozgrywka Super Mario Bros. wymagały podejmowania decyzji w ułamku sekundy, co okazało się trudne dla wielu modeli AI.
Podczas gdy Claude 3.7 z Anthropic zdołał osiągnąć znakomite wyniki, częściowo dzięki swoim zwinnych zdolnościom podejmowania decyzji, modele takie jak GPT-4o od OpenAI potknęły się pod presją. Podejście tego ostatniego do celowego rozumowania nie było dobrze przystosowane do scenariuszy wymagających szybkiej akcji, co odzwierciedla stałą walkę w rozwoju AI: połączenie szybkości z dokładnością.
Wnioski i prognozy: Co dalej z AI w grach?
Zrozumienie wydajności AI w kontekście gier dostarcza kilku wniosków:
1. Krzywa uczenia się AI: Gry takie jak Super Mario Bros. pozostają kluczowe dla nauki AI o dynamicznych środowiskach. Oczekuj większych badań wykorzystujących wyzwania z gier jako laboratoria do testowania elastyczności i planowania strategicznego AI.
2. Zastosowanie w scenariuszach z rzeczywistości: Chociaż gry oferują kontrolowane środowisko z przewidywalnymi wynikami, zastosowania w rzeczywistości wymagają zdolności dostosowywania się do nieprzewidywalnych zmiennych. Obecne ograniczenia obserwowane w grach mogą informować o adaptacyjnych algorytmach uczenia się dla zastosowań w realnym życiu.
3. Potencjał dla modeli hybrydowych: Doświadczenia OpenAI sugerują potencjalną użyteczność modeli hybrydowych, które łączą szybkie podejmowanie decyzji z logicznym rozumowaniem. Przyszłe AI mogą ucieleśniać najlepsze cechy obu światów, płynnie przechodząc między strategicznym planowaniem a szybkimi odruchami.
Porady dla entuzjastów AI i programistów
1. Eksperymentuj z emulatorami: Programiści mogą korzystać z emulatorów do tworzenia własnych eksperymentów z AI w grach. Frameworki takie jak GamingAgent są niezwykle cenne do symulacji środowisk i testowania odpowiedzi AI.
2. Analizuj niepowodzenia AI: Wykorzystaj nieudane próby jako możliwości do nauki. Studiując, gdzie AI zawiodło, programiści mogą udoskonalać algorytmy i poprawiać mechanizmy odpowiedzi.
3. Wprowadź pętle sprzężenia zwrotnego: Wprowadzenie informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym podczas gry AI może zwiększyć uczenie się i poprawić przyszłe wyniki, redukując powtarzalne błędy.
Zalety i wady AI w grach
Zalety:
– Elastyczne pole testowe: Gry zapewniają bogate środowiska do testowania strategii AI.
– Łatwe do pomiaru wyniki: Sukces w grach można mierzyć w jasnych wskaźnikach wydajności.
– Uproszczone modele: Oferują platformę do testowania uproszczonych wersji skomplikowanych scenariuszy świata rzeczywistego.
Wady:
– Ograniczone zastosowania w rzeczywistości: Scenariusze gier są oddolone od złożoności rzeczywistego świata.
– Ograniczenia przetwarzania: Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym pozostaje wyzwaniem.
– Przesadna nacisk na szybkość: Może wpływać na znaczenie kompleksowych umiejętności rozwiązywania problemów.
Zakończenie: Działania na rzecz wykorzystania wniosków z gier AI
Obserwując podróż AI w grach, oto działania, które można podjąć:
– Wykorzystuj platformy gier: Używaj tych platform do doskonalenia odruchów AI i zdolności podejmowania decyzji.
– Zrównoważ strategie: Opracuj hybrydowe modele, które równoważą szybkość podejmowania decyzji z głębokością rozumowania.
– Monitoruj postępy: Śledź nowe badania, aby zrozumieć postępy i ograniczenia AI.
Aby uzyskać więcej informacji na temat rozwoju AI i trendów, odwiedź OpenAI i Google Research.
Odkryj fascynujące przecięcie gier i AI jako soczewki, przez które możemy lepiej zrozumieć przyszłość uczenia się maszyn i jego różnorodne zastosowania. Od ratowania księżniczek po rozwiązywanie złożonych globalnych problemów, każdy krok to skok naprzód w zrozumieniu naszych cyfrowych towarzyszy jutra.
