ИИ-агент начал играть на виртуальном острове без цели и поощрения
Источник изображения: сгенерировано Muse
Группа учёных Массачусетского технологического института (MIT) выложила препринт, посвящённый воплощённому кодинг-агенту (embodied coding agent) Eko. Он не ограничивается написанием кода, а непосредственно действует в виртуальной среде. Агент находился на небольшом цифровом острове, где ему не ставили ни конкретной цели, ни наград, ни обязательных занятий. В ходе 30-часовых сессий он карабкался по рельефу, собирал конструкции из блоков, рисовал, изобретал игры и исследовал физические законы этого мира.
В исследовании участвуют 13 агентов, действующих в единой замкнутой песочнице: на острове расположены блоки, камень, участки рельефа и кольцо, которые можно двигать и применять в несложных взаимодействиях. Как сообщают авторы, агенты выстраивали блоки друг на друга, поднимались на возвышенности, создавали мандалы, придумывали новые правила для спортивных игр и фиксировали приёмы, которые потом помогали им расширять возможности. При этом у каждого агента формировалась собственная линия поведения, хотя общие закономерности встречались у всех.
Полученные последовательности действий авторы анализируют с опорой на устоявшиеся поведенческие концепции игры. Вместе с тем они прямо подчёркивают: исследование не утверждает, что система испытывала удовольствие, обладала сознанием или достигла общей автономности. Речь идёт лишь о наблюдаемых действиях и накопленных знаниях в рамках ограниченной симуляции.
Препринт пока не прошёл рецензирование, а сама среда намеренно сделана узкой. Тем не менее для создателей агентов работа ценна по иной причине: она демонстрирует, что узкие эталонные тесты, оценивающие выполнение задач, способны упускать поведение, возникающее, когда у ИИ-агента есть время исследовать мир, запоминать находки и пересматривать собственные стратегии.
Главный практический вопрос, который поднимает исследование, — насколько подробно описаны модель, промпты, память, пространство действий, ограничения безопасности и протокол оценки, чтобы другая команда смогла повторить результат. Без этого невозможно делать выводы о переносимости поведения на реальные задачи, о надёжности или о готовности к внедрению. Препринт остаётся свидетельством, полученным в ограниченной симуляции, а не подтверждением общей способности.
Источник: iXBT
ИИ умеет извлекать данные из научной статьи и считать по ним, но всё равно не понимает, как авторы получили свой результат
Исследователи изучили 55 работ о фокусах: люди «видели» объект, которого на самом деле не было
Астрономы обнаружили первую в истории зелёную звезду и, вероятно, самую красную из всех, что наблюдались
GPT-6-Astra справилась с 49 из 50 задач по теоретической физике и обнаружила ошибки в расчётах учёных
ИИ-агент Google DeepMind справился с 9 нерешёнными задачами Эрдёша, две из которых оставались без ответа 56 лет
Физики нашли более эффективный способ достичь термоядерного зажигания
Восемь американских штатов обратились в суд против OpenAI из-за угроз для детей со стороны ChatGPT
Учёные добились распознавания отдельных молекул аминокислот с точностью более 80%