Google Gemini wpada w panikę podczas gry w Pokémony
Fot. Licencjodawca
W wyścigu gigantów technologicznych o dominację na rynku sztucznej inteligencji, czasem areną rywalizacji nie są laboratoria badawcze, lecz… wirtualne areny Pokémonów. Zarówno Google DeepMind, jak i Anthropic testują możliwości swoich najnowszych modeli AI w klasycznych grach wideo, a wyniki tych eksperymentów bywają zaskakujące – i często komiczne.
Pytania bez odpowiedzi. Stanęli przed sądem ws. Sebastiana M.
Taka „panika” powoduje zauważalne pogorszenie jakości podejmowanych decyzji, co zdaniem badaczy wpływa na efektywność działania algorytmu. Choć AI nie odczuwa emocji w ludzkim sensie, jej reakcje w grze przypominają zachowania człowieka działającego pod wpływem stresu.
AI w świecie Pokémon – po co to wszystko?
Porównywanie wydajności modeli AI poprzez gry komputerowe to nowy, nieformalny trend w badaniach nad sztuczną inteligencją. Powstały nawet specjalne transmisje na Twitchu – „Gemini Plays Pokémon” oraz „Claude Plays Pokémon” – w których widzowie mogą obserwować, jak modele AI próbują przejść jedną z najpopularniejszych gier dzieciństwa.
Streamy pokazują nie tylko rozgrywkę, ale też proces „rozumowania” modeli w czasie rzeczywistym – czyli przetłumaczoną na język naturalny sekwencję ocen i decyzji, jakie podejmuje algorytm. Choć całość może przypominać zabawną ciekawostkę, to dla badaczy jest to również okno do zrozumienia mechanizmów działania AI.
Panika i irracjonalność – AI jak człowiek?
Jak wynika z raportu Google, Gemini 2.5 Pro potrafi nagle przestać korzystać z pewnych dostępnych narzędzi w grze – jakby „zapominał”, że ma je do dyspozycji. Członkowie społeczności Twitch zauważyli, że takie sytuacje zdarzają się regularnie i mają negatywny wpływ na przebieg rozgrywki.
Z kolei Claude, model od Anthropic, wykazał inne nietypowe zachowanie. W trakcie utknięcia w jaskini Mt. Moon, AI wysnuł błędne wnioski, że jeśli celowo pozwoli wszystkim swoim Pokémonom zemdleć, gra przeniesie go do następnego miasta. Tak się jednak nie stało – AI powrócił do ostatniego odwiedzonego Pokémon Center, co pokazało ograniczenia jego rozumienia mechaniki gry.
AI kontra ludzie – kto rozwiązuje zagadki lepiej?
Mimo opisanych „ludzkich” słabości, modele AI potrafią też zaskakiwać skutecznością. Gemini 2.5 Pro wykazał się wyjątkową skutecznością w rozwiązywaniu złożonych zagadek logicznych, jak przesuwanie głazów w końcowych etapach gry (Victory Road). Na podstawie samego opisu fizyki głazów oraz sposobu weryfikacji poprawnej ścieżki, AI potrafił rozwiązać problem „za pierwszym podejściem” – coś, co wielu graczom zajmowało znacznie więcej czasu.
Co ciekawe, wiele narzędzi pomocniczych – tzw. agentów – Gemini stworzył samodzielnie, co według badaczy Google może sugerować zdolność modeli AI do dalszej autonomicznej ewolucji. Kto wie – może w przyszłości Gemini stworzy dla siebie własny moduł anty-paniki?
