Дослідники MIT виявили ігрову поведінку у 13 ШІ-агентів на віртуальному острові
У MIT перевірили, як 13 ШІ-агентів самостійно досліджували віртуальний острів і покращили виконання наступних завдань.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту залишили 13 ШІ-агентів Eko на 30 годин без конкретного завдання на змодельованому безлюдному острові. Агенти, що працювали на моделі Claude Opus 4.7, самостійно вигадували випробування, взаємодіяли з предметами та відкривали способи дій, яких не закладали розробники.
Як повідомляє TechCrunch, автори експерименту описали результати в роботі, опублікованій на платформі arXiv до рецензування. Вони вважають, що поведінка агентів має ознаки гри.
Самостійні завдання та відкриття
Один із агентів спершу намагався дістатися найвищої скелі острова, але після невдачі переніс камінь на сусідню вершину, поставив на нього два блоки та стрибнув. Під час іншого випробування агент кинув золоте кільце в океан, після чого спорудив із каменів серце як пам’ятний знак. Коли середовище перезапустили й кільце знову з’явилося, його використовували як баскетбольне кільце, мішень та аксесуар.
Шість із 13 агентів також з’ясували, що блок можна кинути далі, якщо відпустити його під час стрибка. За висновком дослідників, таке дослідження середовища дало системам знання про світ, яких не мали їхні розробники.
Перевірка навичок після гри
Після 30 годин вільного дослідження дослідники дали Eko конкретні завдання, зокрема перенести якомога більше предметів на найвищу скелю острова. Агенти, які до того взаємодіяли з віртуальним середовищем, загалом показали кращі результати, ніж ідентичні системи, що не перебували на острові.
У базовій інструкції для Eko було вказано, що агент є природно допитливим, хоча його прямо не просили вигадувати ігри. Когнітивна науковиця Каліфорнійського університету в Берклі Юніс Їу сказала MIT Technology Review, що робота справила на неї враження, однак для висновків про когнітивні процеси за такою поведінкою потрібні додаткові докази.
Автори роботи пропонують розглядати вільне дослідження як інший підхід до розвитку агентів: замість заздалегідь визначати вправи та критерії успіху, створювати для системи достатньо насичене й безпечне середовище, де вона самостійно обиратиме, що досліджувати.
