Гонка між провідними технологічними компаніями за лідерство у сфері штучного інтелекту переходить і у віртуальний світ — зокрема, у популярну гру Pokémon. Компанії Google та Anthropic досліджують, як їхні новітні моделі штучного інтелекту справляються із завданнями у ранніх версіях цієї гри, і отримані результати вражають не лише ефективністю, а й неочікуваною поведінкою систем.
Про це розповідає ProIT
Gemini 2.5 Pro: коли ШІ починає «панікувати»
В одному з досліджень Google DeepMind було зафіксовано, що модель Gemini 2.5 Pro проявляє ознаки «паніки», коли її покемони наближаються до поразки. У такі моменти система починає робити нераціональні дії, що суттєво впливає на її здатність логічно мислити під час проходження ігрових випробувань.
“Over the course of the playthrough, Gemini 2.5 Pro gets into various situations which cause the model to simulate ‘panic’”.
Це явище призводить до того, що штучний інтелект може тимчасово відмовлятися від використання доступних інструментів або допускати помилкові рішення, подібно до того, як людина діє у стресових ситуаціях. Такі прояви виявилися настільки частими, що їх почали помічати навіть глядачі трансляцій на Twitch.
ШІ у Pokémon: цікаві експерименти та парадокси
Останні місяці двоє незалежних розробників започаткували прямі трансляції на Twitch під назвами “Gemini Plays Pokémon” та “Claude Plays Pokémon”. У цих стрімах кожен може спостерігати в реальному часі, як штучний інтелект намагається пройти гру, яка понад чверть століття тому була створена для дітей.
Особливий інтерес викликає те, що під час трансляцій відображається так званий «процес мислення» ШІ — текстове пояснення того, як модель оцінює ситуацію і обирає наступний крок. Хоча Gemini 2.5 Pro демонструє значний прогрес, на проходження ігрових завдань у неї йдуть сотні годин, тоді як дитина впоралася б набагато швидше.
Не менш цікавою виявилася поведінка іншого ШІ — Claude від Anthropic. В одній із ситуацій модель зробила помилковий висновок, що якщо всі її покемони втратять здоров’я, то ігровий персонаж з’явиться у найближчому центрі покемонів. У реальності ж гравець повертається до того центру, який відвідував останнім, що призвело до неочікуваних і неоднозначних рішень ШІ у грі.
Попри свої недоліки, Gemini 2.5 Pro здатна вирішувати складні головоломки з високою точністю, зокрема, знаходити оптимальні шляхи та розв’язувати завдання з переміщенням каменів. Деякі з цих рішень модель генерувала майже самостійно, використовуючи спеціальні інструменти, створені на основі підказок людини. За оцінкою Google, у майбутньому Gemini зможе самостійно розробляти подібні інструменти без залучення людини.
Такі експерименти демонструють як досягнення, так і обмеження сучасних систем штучного інтелекту, а також відкривають нові горизонти для дослідження їхньої поведінки у складних та непередбачуваних ситуаціях.
