Pedro Stanton
- מעבדת ה-Hao AI באוניברסיטת קליפורניה סן דייגו שילבה בינה מלאכותית בגרסה ייחודית של Super Mario Bros., תוך שימוש במסגרת GamingAgent לבדיקת בינה מלאכותית משופרת.
- Claude 3.7 של Anthropic הפגין הצלחה, תוך הדגשת שליטה מדויקת, ולאחריו Claude 3.5, מה שמצביע על פוטנציאל הבינה המלאכותית במשחקים.
- Gemini 1.5 Pro של Google ו-GPT-4o של OpenAI התמודדו עם אתגרים בקבלת החלטות בזמן אמת, מה שמדגיש את המורכבות של סביבות דינמיות.
- הניסוי חשף פער בין מודלים של רציונליות אנליטית לאלגוריתמים אינסטינקטיביים בשל מגבלות מהירות העיבוד במשחקים בזמן אמת.
- בעוד שמדדים במשחקים מציגים את יכולות הבינה המלאכותית, מומחים כמו אנדריי קרפטי מדגישים את המגבלות של מדדים מסורתיים להערכה.
- הניסוי מספק תובנות על קבלת החלטות אסטרטגיות ועל מורכבויות ההבנה של אינטליגנציה בסביבות וירטואליות מבוקרות.
בניסוי דיגיטלי מרגש, מעבדת ה-Hao AI באוניברסיטת קליפורניה סן דייגו זרקה את הבינה המלאכותית לתוך העולם התוסס של Super Mario Bros. החוקרים ביקשו לברר האם הבינה המלאכותית יכולה באמת לשלוט באחת מהעיסוקים האהובים על בני האדם. אך זה היה לא משחק רגיל של מריו—זו הייתה פנייה חכמה שהטילה על מכונות חכמות יותר מאשר פשוט לקפוץ מעל גומבא ולהימנע מקופה. המשחק הושק באמולטור שזוכה לשדרוג עם GamingAgent, מסגרת ייחודית שהמעבדה פיתחה כדי לבדוק את מנואל הבינה המלאכותית באופן מקיף.
התוצאות היו מרתקות ולא צפויות. Claude 3.7 של Anthropic לקח את ההובלה, והנחה את מריו באופן אלגנטי עם דיוק מרשים. אחיו הצעיר, Claude 3.5, היה קרוב בעקבותיו, מה שמציע משפחת יכולות שעשויה להיות מיועדת לגדולה דיגיטלית. בינתיים, Gemini 1.5 Pro של Google ו-GPT-4o של OpenAI נאבקו עם המורכבויות של קבלת החלטות בזמן אמת, חושפים את המכשולים שעל הבינה המלאכותית המתקדמת לגבור עליהם בסביבות דינמיות.
אתגר Super Mario Bros. לא היה שיקוף פשוט של הגרסה הקלאסית מ-1985; במקום זאת, המשחק היה מבחן של מהירות הבינה המלאכותית ותכנון אסטרטגי. GamingAgent סיפק פקודות חיוניות כמו "הזז" או "הקפצה", כאשר איומים התקרבו, וראה כיצד הבינה המלאכותית מייצרת אסטרטגיות תגובה בקוד פייתון כדי להנחות את מריו. למרות יכולותיהם במשימות אנליטיות, מודלים של רציונליות כמו o1 של OpenAI מצאו את עצמם מאופקים על ידי אלגוריתמים אינסטינקטיביים יותר—מה שמדגיש פער ברור בין תיאוריה לתרגול.
הבעיה, ציינו החוקרים, טמונה במהירויות העיבוד. משחקים בזמן אמת דורשים החלטות של רגעים, ולא ניתן לשפר את הטבע המובנה והמתודי של מודלים רציונליים. ביקום הפיקסלי של מריו, עיכוב של רגע יכול להוביל לסוף המשחק בשנייה אחת.
במשך עשרות שנים, משחקים שימשו כסדנא עבור יכולות הבינה המלאכותית, אך מומחים שואלים לגבי ההיבטים הרחבים יותר של ניצחונות הבינה המלאכותית בזירות הווירטואליות. משחקים הם השתקפויות מבוקרות ונקיות של המציאות, חסרות את האי-סדר הבלתי צפוי של העולם האמיתי. הם מציעים נתונים רבים לאימון אלגוריתמים, אך ייתכן שהם לא משקפים במדויק את אפשרות ההשפעה של הבינה המלאכותית מחוץ למרחב הדיגיטלי.
בע amidst התחזוקה של מדדים במשמעות גבוהה של משחקים, קולות כמו זה של אנדריי קרפטי מ-OpenAI מתנים אזהרה. הוא מזהיר מפני "משבר הערכה", שבו מדדים מסורתיים מתקשים לקלוט את יכולותיה האמיתיות של הבינה המלאכותית.
אולי, במפגשים המרתקים הללו עם תרחישים דיגיטליים, הלקח האמיתי טמון לא בניצחון הבינה המלאכותית על המשחק האהוב עלינו מילדות, אלא בעדינות המובאת לאור על קבלת החלטות, אסטרטגיה ואינטואיציה שאינה של מכונה. כאשר מכונות מתמודדות עם מריו ואתגרים אחרים, אנו מתקרבים להבין את הדינמיקות המרתקות שמאחורי אינטליגנציה—טבעית או מלאכותית. עד אז, הסאגה של הבינה המלאכותית במשחקים מספקת מופע מעניין, תופסת את דמיוננו בצומת של נוסטלגיה והתקדמות.
האם הבינה המלאכותית תשיג באמת את Super Mario Bros.?
הניסוי האחרון של מעבדת ה-Hao AI באוניברסיטת קליפורניה סן דייגו הדגים שהבינה המלאכותית עושה צעדים מרשימים בתחום המשחקים, במיוחד בנavigating בעולם האייקוני של Super Mario Bros.. בעזרת מסגרת ייחודית שנקראת GamingAgent, המעבדה ביקשה לבדוק האם הבינה המלאכותית יכולה לתכנן באופן אפקטיבי ולהוציא לפועל מהלכים מדויקים בסביבה דינמית זו. להתרגשות רבים, Claude 3.7 הופיע כהובלה, אולם המסע השאיר כמה שאלות ללא מענה והציג מקום לחקירות נוספות.
איך הבינה המלאכותית התמודדה עם Super Mario Bros.
1. מסגרת הבינה המלאכותית ודינמיקות המשחק: זה לא היה משחק רגיל של מריו—זה היה מבחן לוגיקה, זריזות ומחשבה מהירה. GamingAgent סיפק פקודות חיוניות בזמן שהבינות המלאכותיות ייצרו אסטרטגיות תגובה בפייתון, והדגימו את הכוח של למידת מכונה בתרחישים דינמיים.
2. ביצועי הבינה המלאכותית ואתגרים: למרות ש-Claude 3.7 לקח את ההובלה, הצלחתו לא הייתה רק בזכות תכנות מעולה. הוא נהנה מאלגוריתמים אינסטינקטיביים המעדיפים החלטות בזמן אמת—משהו שמודלי רציונליות כמו GPT-4 של OpenAI ו-Gemini 1.5 של Google נאבקו איתו עקב מגבלות מהירות עיבוד.
שימושים והשלכות בעולם האמיתי
– מעבר למשחקים: ההשלכות של הבינה המלאכותית ששוללת משחקי וידאו חורגות מעבר לבידור. מודלים אלו של בינה מלאכותית עשויים לשפר תהליכי אוטומטיזציה, לשפר אלגוריתמי קבלת החלטות ביישומים בזמן אמת, ולמהפך תעשיות כמו רובוטיקה, שבהן רפלקסים מהירים ותכנון אסטרטגי הם חיוניים.
– מגבלות בסביבות סימולציה: למרות הצלחותיהם במשחקים, הבינה המלאכותית עדיין נתקלת במכשולים בעת המעבר לתרחישים בעולם האמיתי. משחקי וידאו הם סביבות מבוקרות, צפויות, שאינן משקפות בהכרח את הכאוס והאי-סדר של המציאות (כפי שמזהיר אנדריי קרפטי מ-OpenAI).
העתיד של הבינה המלאכותית במשחקים ובתעשייה
– תחזיות שוק ומגמות תעשייתיות: ככל שיכולות הבינה המלאכותית ממשיכות להתפתח, אנו יכולים לצפות לבינה מלאכותית במשחקים יותר מתוחכמת. זה לא רק מגדיל את הבידור אלא גם משפר את מתודולוגיות האימון של הבינה המלאכותית בתחומים אחרים, כאשר הבינה המלאכותית צפויה לשחק תפקידים גדולים יותר במערכות אוטונומיות ובכלים לתמיכת החלטות.
– מחלוקות ומגבלות: מבקרים טוענים שכשם שהבינה המלאכותית מצטיינת בתרחישים מוגדרים, היכולת שלה להסתגל למשתנים בלתי מתוכננים נותרת שאלה. הוויכוח ממשיך באשר לכך אם יש לערוך מדדים של הבינה המלאכותית רק על סמך יכולות משחק, בהתחשב במשבר ההערכה הדחוף בהערכה של אינטליגנציה בינה מלאכותית.
המלצות מעשיות לחובבי הבינה המלאכותית
– השתתפות בפרויקטים בקוד פתוח: מי שמעוניין בבינה מלאכותית יכול לניסיון עם קוד קיים בפלטפורמות כמו GitHub, היכן שניתן לחקות או להרחיב פרויקטים דומים ל-GamingAgent.
– להתעדכן בהתפתחויות בתחום הבינה המלאכותית: לעקוב אחרי החדשות האחרונות במחקר הבינה המלאכותית כדי להבין כיצד התובנות הללו עשויות לתרגם לתחום העניין שלך, בין אם בטכנולוגיה, בריאות או רובוטיקה.
– לשפר את מיומנויות הקידוד האישיות: לנצל את המשאבים המקוונים כדי ללמוד פייתון, שפת תכנות מרכזית לפיתוח בינה מלאכותית, כדי להבין ולהשתתף בפרויקטים של בינה מלאכותית.
בבחינת הבינה המלאכותית דרך עדשת המשחקים, ניתן לאסוף תובנות על התפתחות האינטליגנציה המכנית. בעוד שניצחונות בסביבות הווירטואליות הללו הם משמעותיים, המטרה נשארת לגשר על הפער בין יישומים דיגיטליים לאמיתיים.
ללמידע נוסף על עולם הבינה המלאכותית, בקרו באתר OpenAI וגלו את המחקרים והפרויקטים החדשניים שלהם.
