TEKNIK
AI-modeller tävlar om att spela ett 29 år gammalt Pokémonspel – en fascinerande prestation av Gemini och Claude.
Under en nyligen genomförd presentation av Google, kommenterade VD:n Sundar Pichai en intressant prestation där AI-modellen Gemini lyckades klara av det klassiska spelet ”Pokémon Blue”. Pichai beskrev detta som en betydande händelse inom AI-forskningen.
Gemini, utvecklad av Google, och dess konkurrent Claude från Anthropics har båda spelat ”Pokémon Blue” och ”Red” från 1996. Detta har visats live på Twitch, vilket har väckt stor uppmärksamhet bland spelentusiaster och AI-forskare. Julian Togelius, AI-forskare vid New York University och gästprofessor vid Högskolan i Skövde, uttrycker att det är en intressant utmaning att få dessa språkmodeller att navigera genom spelen.
AI-modeller och deras spelstrategier
För att spela använder AI-modellerna en emulator. De tar skärmdumpar från spelet, som sedan skickas till språkmodellen för analys, tillsammans med viss information från spelets ramminne. Processen innebär att AI:n står inför utmaningen att tolka vad den ser bakom pixlarna.
”Att förstå vad bilderna betyder är avgörande för prestationen”, påpekar Togelius. Modellerna har haft nytta av den omfattande information som finns tillgänglig online om Pokémon-spelen, vilket har underlättat deras framsteg. Togelius påpekar att om AI:n skulle spela ett helt nytt spel utan förhandsinformation, skulle den troligtvis inte klara sig lika bra.
800 timmar av spelande
Det tog Gemini hela 800 timmar att slutföra ”Pokémon Blue”. Under denna tid drabbades AI:n ofta av att ”tappa tråden”, vilket är något som många spelare kan relatera till. För att hjälpa till i spelet använde Gemini en AI-baserad agent som observerade spelet, utvärderade situationen och föreslog nästa steg.
Som Togelius uttrycker det, liknar detta att ha flera tankar på gång samtidigt och regelbundet reflektera över vad man borde göra härnäst.
Trots att AI-modellerna i många avseenden kan utföra imponerande prestationer, finns det en skillnad mellan att kontrollera en klassisk datorspelkaraktär och att tävla i strategiska eller taktiska spel som schack. Togelius betonar att spel är utmärkta testaren för AI eftersom de återspeglar komplexiteten i mänskligt tänkande.
Framtiden för AI och spel
Denna prestation av AI-modellerna är ett tecken på hur långt teknologin har kommit och väcker frågor om framtida tillämpningar inom spel och andra områden där mänskligt tänkande och problem lösning krävs.
Frågor och svar
Vad är ”Pokémon Blue”?
<p”Pokémon Blue” är ett videospel som lanserades 1996 och är en del av den populära Pokémon-serien, där spelare fångar och tränar olika Pokémon-figurer.
Hur fungerar AI-modellerna när de spelar spel?
AI-modeller som Gemini och Claude använder emulatorer för att spela, tar skärmdumpar av spelet, analyserar dem och använder minnesinformation för att fatta beslut.
Vilken inverkan har den här prestationen på AI-forskning?
Det visar hur AI kan interagera med och förstå komplexa system, vilket kan leda till fler framsteg inom områden som datorspel, simuleringar och problemlösning.
Kan AI spela nyare spel?
Med tillräcklig träning och info kan AI-modeller spela nyare spel, men deras prestationen kan variera beroende på tillgång till relevant information och tidigare erfarenheter.
Är spel en bra metod för att testa AI?
Ja, spel är en utmärkt metod för att undersöka AI:s kapabiliteter eftersom de innehåller många aspekter av mänskligt tänkande och krav på snabba beslutsprocesser.
För mer information, se artikeln från Ny Teknik [här](https://www.nyteknik.se/tech/ai-modeller-tavlar-i-gammalt-pokemon-speglar-manskligt-tankande/4367398).
Anna Pettersson skriver om ny teknik, innovationer och digitala trender. Hon förklarar tekniska nyheter på ett enkelt sätt för både nybörjare och teknikintresserade.
