Ostavili su AI agenta samog 30 sati na pustom ostrvu: Evo šta je radio "dok niko ne gleda"
Dodajte Kurir u vaš Google izbor- Istraživači su ostavili kopije modela Claude Opus 4.7 same na virtuelnom ostrvu 30 sati, gde su same sebi postavljale ciljeve i igrale igre.
- Agenti su istraživali okruženje, gradili oblike i osmišljavali sopstvene izazove, od košarke do igre 'pod je lava'.
- Kasnije su bili uspešniji u određenim zadacima, a memorija iskustava pokazala se važnom za njihove rezultate.
Veštačka inteligencija može da radi i bez konkretnog zadatka. U eksperimentu koji su predstavili istraživači, kopije modela Claude Opus 4.7 provodile su sate istražujući virtuelno ostrvo, osmišljavajući sopstvene izazove i igrajući igre. Još zanimljivije, iskustvo stečeno tokom ovih aktivnosti kasnije im je pomoglo da bolje rešavaju određene zadatke.
Šta AI radi kada mu niko ne kaže šta treba da radi?
Istraživači su ostavili kopije modela Claude Opus 4.7, koje su nazvali Eko, same na virtuelnom ostrvu tokom 30 sati. Okruženje je podsećalo na svet iz video-igre Roblox, a AI agenti mogli su da upravljaju svojim avatarima tako što su pisali instrukcije za njihovo kretanje i interakciju sa objektima.
Umesto da samo besciljno lutaju, agenti su počeli da istražuju mogućnosti virtuelnog sveta i postavljaju sebi nove ciljeve. Pokušavali su da se popnu na najvišu tačku ostrva, testirali koliko visoko mogu da bace blokove i eksperimentisali sa objektima u svom okruženju.
Ovakvo ponašanje privuklo je pažnju istraživača jer su agenti pokazivali inicijativu u izboru aktivnosti, umesto da samo izvršavaju unapred zadate instrukcije.
Od virtuelne košarke do crtanja zvezdanog neba
Jedan od agenata otkrio je da bacanjem i ispuštanjem većeg kamena može da stvara nove blokove. Zatim je počeo da ih slaže u različite oblike, prvo praveći jednostavne figure poput srca i piramida, a kasnije i ispisujući svoje ime i prikazujući sazvežđe Kasiopeje.
Drugi agenti razvijali su sopstvene igre. Jedna je podsećala na košarku, dok je druga bila varijacija igre „pod je lava“, u kojoj je cilj bio preskakati između malih blokova bez dodirivanja tla.
Agenti su, dakle, koristili dostupne objekte za eksperimente, stvaranje pravila i postavljanje sve zahtevnijih izazova. Njihovo ponašanje podsećalo je na način na koji ljudi istražuju novo okruženje kroz igru.
Igranje je pomoglo AI modelu da bolje rešava zadatke
Najvažniji deo eksperimenta nije bilo samo neobično ponašanje agenata, već ono što se dogodilo nakon istraživanja ostrva.
Prema izveštaju MIT Technology Review, agenti koji su prethodno proveli vreme istražujući virtuelno okruženje kasnije su bili uspešniji u određenim zadacima od novih kopija istog modela koje nisu imale takvo iskustvo.
Istraživači su pratili i ulogu memorije. Agenti su beležili svoja iskustva u tekstualnim datotekama koje su služile kao dugoročna memorija. Kada su pojedini delovi tih zapisa uklonjeni, njihove performanse su se pogoršale.
To ukazuje na mogućnost da kombinacija samostalnog istraživanja i pamćenja prethodnih iskustava pomogne AI agentima da se bolje snalaze u narednim situacijama. Ipak, jedan eksperiment nije dovoljan da se zaključi da će ovakav pristup pouzdano unaprediti sve vrste veštačke inteligencije.
Da li se AI zaista igra ili samo oponaša ljude?
Iako rezultati deluju impresivno, postoji važno pitanje: da li su agenti zaista razvili ponašanje koje možemo nazvati igrom ili samo oponašaju obrasce koje su naučili tokom treniranja?
Samostalno postavljanje ciljeva i stvaranje pravila ne dokazuju da AI ima ljudsku radoznalost, svest ili unutrašnju motivaciju. Istraživači i stručnjaci zato upozoravaju da ponašanje koje liči na igru ne treba automatski poistovećivati sa ljudskim iskustvom.
Važno je i to što okruženje nije bilo potpuno bez instrukcija: agenti su dobijali početne smernice koje su podsticale istraživanje, a ponekad im je bio potreban dodatni podsticaj da nastave aktivnost. Zbog toga rezultate treba tumačiti u kontekstu načina na koji je eksperiment postavljen.
Zašto bi ovo moglo da bude važno za budućnost AI agenata?
Ako se slični rezultati potvrde u daljim istraživanjima, samostalno istraživanje moglo bi da postane koristan način za pripremu AI agenata za situacije koje nisu unapred opisane u instrukcijama.
To je posebno važno za sisteme koji treba da rade u promenljivim okruženjima, koriste različite alate ili jednog dana upravljaju robotima. Umesto da se oslanjaju isključivo na unapred pripremljene primere i zadatke, takvi sistemi mogli bi da uče i kroz kontrolisano isprobavanje različitih mogućnosti.
Ipak, studija još nije prošla nezavisnu stručnu recenziju, pa njene zaključke treba posmatrati kao preliminarne. Za sada, eksperiment pruža zanimljiv dokaz da istraživanje virtuelnog sveta može da utiče na kasnije performanse AI agenta, ali ne i da mašina poseduje svest ili da se igra na isti način kao čovek.
Ipak, sve više je slučajeva u kojima AI agent može da deluje samostalno, a poslednji od primera je slučaj iz Filadelfije, kada je poslao lažnu dojavu za ubistvo.