Четыре агента искусственного интеллекта, работающие на Gemini 4 Argon от Google, победили Minecraft без участия человека, уничтожив Эндер-дракона в полностью автономном забеге, который длился 27 часов и 14 минут. Согласно статье Фалдора и др., команда Google DeepMind поместила агентов в случайно сгенерированный мир без назначения им ролей, стратегий или инструментов, специфичных для игры. прикрыто The Decoder — и агенты организовались, сотрудничали и победили.

Minecraft уже давно является эталоном ИИ. В отличие от шахмат или го, он требует долгосрочного планирования, неограниченных исследований, создания инструментов и координации — и все это в мире, который меняется каждый раз, когда вы в нем появляетесь. Победа над финальным боссом игры исторически требовала либо человеческого руководства, либо тщательно продуманных тренировочных программ. Этот забег, напротив, начался с четырех агентов и ничего больше.

Бег в цифрах

Статистика сеанса напоминает журнал хаотичной, но в конечном итоге успешной экспедиции:

  • 27 часов 14 минут непрерывной автономной игры
  • 2783 программы на JavaScript, написанные самими агентами.
  • 229 сообщений в чате между четырьмя агентами.
  • 605 смертей на этом пути

Последняя цифра заслуживает внимания. Агенты умерли более шестисот раз, прежде чем завершить игру, и, согласно репортажу Tom's Hardware, они сделали это на легком уровне сложности игры. В том же отчете расходы на запуск токенов оцениваются примерно в 520 долларов, в то время как The Decoder, рассчитывая по стандартной цене Gemini 4 Argon, которая вступит в силу в 2027 году, оценивает общую сумму в 1620 долларов. В любом случае, стоимость сквозного завершения Minecraft с помощью ИИ-агентов общего назначения теперь измеряется сотнями долларов, а не миллионами, вложенными в специально созданные игровые ИИ в предыдущие годы.

Экстренная командная работа, без сценариев

Результат примечателен не только тем, что агенты победили, но и тем, как. Как сообщает The Decoder, поскольку роли не назначены, четыре агента разделяют задачи между собой. Они предупреждали друг друга об угрозах, забирали предметы у погибших товарищей по команде и записывали ошибки в общую память, что позволяло группе избегать повторения ошибок.

Другими словами, координационное поведение, которое разработчики игр обычно жестко запрограммировали в командах NPC, возникло само по себе из четырех экземпляров одной и той же модели, общего мира и канала связи. 2783 самописных программы на JavaScript функционируют как постоянно растущая библиотека навыков: как только агент узнает, как выплавить железо или победить мини-босса, эти знания сохраняются в виде кода многократного использования, а не живут только в контекстном окне модели.

Детали общей памяти важны для всех, кто следит за исследованиями агентов. Команды агентов, которые могут накапливать и передавать уроки — вместо того, чтобы начинать с нуля после каждой неудачи — устраняют одну из главных слабостей современных агентов ИИ, которые имеют тенденцию терять с трудом достигнутый прогресс в момент окончания сеанса.

От целеустремленных чемпионов до генеральных агентов

Результатом является последний пример закономерности, которая ускоряется по всему полю. Десять лет назад для победы над искусственным интеллектом мирового класса в видеоиграх требовались специальные системы, обученные с нуля для одной игры: AlphaGo от DeepMind для Go, OpenAI Five для Dota 2, AlphaStar для StarCraft II. Каждый из них представлял собой монументальное инженерное достижение, способное сделать только одно.

Агенты общего назначения теперь решают игровые задачи, которые когда-то требовали многих лет специализированного обучения, — и они делают это с помощью той же модели, которая может отвечать на электронные письма или писать код. The Decoder отмечает, что Minecraft — это лишь последний пример моделей агентного ИИ, превосходящих видеоигры, для которых раньше требовались специально созданные системы. Каждый такой результат сокращает дистанцию ​​между «впечатляющим демо» и «в целом способным помощником, способным преследовать длительную цель в беспорядочной обстановке».

Именно поэтому Minecraft стал таким настойчивым испытательным полигоном: выживание криперов — это случайность, но поддержание целенаправленного поведения в течение десятков часов в открытом мире — достойный показатель той автономии, которую пытаются создать лаборатории ИИ.

Предостережения и контекст

Есть предостережения, которые стоит иметь в виду. В прохождении использовалась легкая сложность, согласно Tom's Hardware, и Minecraft, хотя и известная своей открытой концовкой, остается игрой с четко определенными правилами, детерминированной физикой и щедрой механикой возрождения. 605 смертей были бы фатальными в большинстве реальных ситуаций; здесь они стоят времени и жетонов.

Также стоит внимательно прочитать данные о расчетах и ​​затратах: две опубликованные оценки различаются в три раза в зависимости от используемой модели ценообразования, что является напоминанием о том, что вопрос «сколько затрат на работу агента» не имеет однозначного ответа до тех пор, пока цены не стабилизируются.

Тем не менее, ничто из этого не умаляет основной результат. Четыре агента общего назначения, которым не было ничего, кроме мира и друг друга, самоорганизовались в эффективную команду и завершили одну из самых продолжительных задач искусственного интеллекта в играх чуть больше чем за день.

Что это означает для агентного ИИ

Для DeepMind демонстрация одновременно служит демонстрацией агентских возможностей Gemini 4 Argon — семейства моделей, которые Google позиционирует именно для такого рода долгосрочной работы с использованием инструментов. Поскольку предприятия переводят агентов ИИ от ответов на вопросы к выполнению многодневных рабочих процессов, тесты, подобные этому, дают представление о том, что существующие модели могут выдержать, когда цель долгосрочна, среда враждебна, а неудача измеряется сотнями маленьких смертей, а не одной большой.

Эндер-Дракон и раньше падал машинам с тяжелыми человеческими строительными лесами. На этот раз четверо агентов вошли в случайный мир в одиночку и вышли из него чемпионами.

---

Будьте впереди ИИ

Получайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.

Подробнее новости AI →