ИИ GPT-6 Astra прошел стартовую зону World of Warcraft вслепую

Создатель открытой инициативы agent-wow поделился итогами необычного теста: нейросетевой агент GPT-6 Astra всего за сорок минут успешно преодолел стартовую локацию орков в World of Warcraft, не имея доступа к визуализации игрового процесса. Вместо анализа скриншотов посредством компьютерного зрения комплекс обрабатывал входящие серверные пакеты и внутреннюю телеметрию виртуального мира, самостоятельно проектируя весь необходимый инструментарий для передвижения и совершения действий.

Испытание разворачивалось не на официальных мощностях Blizzard, а на автономном эмуляторе под управлением свободного программного обеспечения AzerothCore. По этой причине достижения нейросети некорректно напрямую сопоставлять с прохождением стандартного розничного издания MMORPG.

Как уточняет автор эксперимента, перед ИИ стояла единственная цель — сгенерировать персонажа оркской расы и закрыть все квесты начального этапа. Заявлено, что виртуальный подопечный справился с вызовом за три трети часа, избежав при этом единой смерти.

Ключевая инновация agent-wow кроется в принципиально ином подходе к коммуникации с тайтлом. Нейросети не транслировался видеопоток, а управление не эмулировалось кликами мыши или нажатиями кнопок. Взамен этого алгоритм напрямую обменивался информацией с сервером на уровне сетевых протоколов.

Базовых утилит для перемещения, ведения боя или манипуляций с объектами разработчик изначально не заложил — искусственный интеллект сгенерировал их с нуля. По ходу сессии агент написал программный модуль, способный расшифровывать массивы разнородных серверных нотификаций и фиксировать входящие сведения. Специальный скрипт на Python трансформировал эти сырые данные в текстовую сводку текущей игровой обстановки, после чего языковая модель формировала ответные команды для сервера.

Подобный метод позволял боту безошибочно определять собственные координаты, считывать характеристики окружающих юнитов и врагов, фиксировать цели и контролировать прогресс заданий. По сути, он воссоздавал картину виртуальной реальности на основе сухих массивов структурированных данных, игнорируя графическую оболочку.

Дополнительным подспорьем послужила реляционная база данных AzerothCore. В распоряжение алгоритма поступили дампы SQL, содержащие исчерпывающие сведения о квестовых цепочках, неигровых персонажах и точках спавна объектов. Опираясь на эту информацию, ИИ выстраивал оптимальную очередность миссий, определял стартовые и конечные точки маршрутов. Кроме того, система автономно выполняла рутинные операции: сбывала хлам торговцам, экипировала более выгодную амуницию и прокачивала доступные умения.

Серьезным препятствием стала пространственная ориентация. Чтобы преодолеть ее, агент самостоятельно сконструировал вспомогательное приложение на C++, задействующее навигационные карты mmaps из AzerothCore и библиотеку Detour. Данный модуль высчитывал оптимальный путь к целевой точке и генерировал массив путевых вех для передвижения аватара.

Автор проекта отмечает, что в процессе тестирования ИИ выявил зоны с дефектами коллизий и научился извлекать из этого выгоду. Данный факт еще сильнее снижает ценность эксперимента как чистого игрового бенчмарка, поскольку нейросеть обладала инсайдерским доступом к внутренним API, недоступным рядовым пользователям, а сама экосистема сервера существенно отличалась от оригинала.

Тем не менее, описанный кейс представляет огромный академический и практический интерес как демонстрация скрытого потенциала современных ИИ-агентов. Вместо привычного обучения по визуальным образам модель получила в свое распоряжение абсолютно чужеродную среду, самостоятельно создала рабочее ПО, реконструировала цифровую вселенную и успешно довела сложную многоступенчатую задачу до финала.

Источник: iXBT