Google Gemini zaudēja savaldību, spēlējot Pokémon – ko tas atklāj par mākslīgo intelektu?

Mākslīgā intelekta (MI) attīstība ir sasniegusi tādu līmeni, ka algoritmi spēj ne tikai risināt sarežģītas problēmas, bet arī… spēlēt klasiskās Pokémon spēles. Tomēr, kā izrādās, šis uzdevums var būt pārāk sarežģīts pat vieniem no vadošajiem MI modeļiem. Google pētnieku komanda atklāja, ka viņu jaunākais Gemini 2.5 modelis spēles laikā piedzīvoja patiesu “panikas” brīdi, kas atklāj aizraujošus mākslīgā intelekta darbības principus.

Kā notika “digitālais sabrucums”?

Google DeepMind pētnieki testēja Gemini 2.5 spēju spēlēt sērijas pirmo Pokémon spēli, kad algoritms pēkšņi saskārās ar negaidītu situāciju. Spēlējot pret Brocku – pirmo sporta zāles vadītāju – Gemini zaudēja kontroli pār savu darbību un sāka veikt pilnīgi neloģiskas darbības.

Ko tieši darīja AI?

Pēc pētnieku ziņojuma, Gemini sāka:

• Izmantot neefektīvas uzbrukumu kombinācijas
• Atkārtoti izvēlēties vājākos uzbrukumus
• Pilnīgi ignorēt spēles mehānikas pamatprincipus

“Tas bija tieši tāds pats panikas reaģējums, kādu varētu redzēt cilvēkam, kurš pirmo reizi spēlē,” komentē viens no pētniekiem.

Kāpēc tas notika?

Eksperti izskaidro šo parādību ar vairākiem faktoriem:

1. Situācijas novērtējuma trūkums

Atšķirībā no cilvēkiem, Gemini nav patiesa situācijas izjūtas. Tas nevar “sajust”, ka atrodas grūtībās, un tāpēc tā reakcija nav adaptīva.

2. Ierobežota spēles pieredze

Lai gan AI var apgūt milzīgu informācijas daudzumu, tam nav patiesas spēles pieredzes, kas ļautu pielāgoties neparedzētām situācijām.

3. Emocionālo reakciju trūkums

Ironiskā kārtā, tieši emociju trūkums varēja būt iemesls “panikai” – bez emocijām AI nevarēja efektīvi prioritizēt darbības kritiskā brīdī.

Ko tas nozīmē MI attīstībai?

Šis notikums ir vairāk nekā tikai joks – tas atklāj būtiskus izaicinājumus:

Adaptīvas uzvedības problēma

Mūsdienu AI joprojām cīnās ar situācijām, kas atšķiras no apmācības datiem. Pokémon spēle ir tikai viens no neskaitāmiem piemēriem.

Robustuma jautājumi

Kā nodrošināt, ka AI sistēmas nezaudē efektivitāti sarežģītās vai neparedzētās situācijās, paliek būtisks pētniecības virziens.

Vai AI var “pārdzīvot”?

Interesanti, ka daži pētnieki tagad apspriež iespēju apmācīt modeļus uz dažādām “stresa” situācijām, lai uzlabotu to reakcijas.

Citi interesanti atklājumi no Pokémon testiem

Google nav vienīgais, kas testē savus modeļus ar Pokémon:

• Anthropic Claude demonstrēja labāku taktisko domāšanu, bet bieži pārāk uzmanīgi plānoja katru soli
• OpenAI GPT-4o radīja unikālu spēles stilu, bet dažkārt pieņēma pārāk riskantus lēmumus
• Meta Llama bija viskonsekventākais – dažreiz spēlēja gandrīz perfekti, bet pēc tam pēkšņi pieņēma absurdu lēmumu

Nākotnes perspektīvas

Kā šie testi ietekmēs MI attīstību?

1. Spēļu tests kā jauns standarts

Vairāki pētnieki ierosinājuši izmantot klasiskās spēles kā vienu no MI testēšanas metodēm, jo tās sniedz unikālu iespēju novērot algoritmu uzvedību sarežģītās, bet kontrolētās vidēs.

2. Uzvedības modelēšanas uzlabošana

Šādi eksperimenti palīdzēs izstrādāt jaunas metodes, kā apmācīt modeļus pareizi reaģēt neparedzētās situācijās.

3. Cilvēka un AI mijiedarbība

Izpētot, kā AI “zaudē galvu” spēlēs, pētniei varēs labāk izprast, kā uzlabot tā mijiedarbību ar cilvēkiem reālās dzīves situācijās.

Kā redzams, pat tik vienkārša lieta kā Pokémon spēle var sniegt vērtīgu ieskatu mākslīgā intelekta darbības principos. Google Gemini “panika” ir tikai neliels, bet ļoti ilustratīvs piemērs tam, cik sarežģīta ir patiesi inteliģenta sistēmas izveide. Nākotnē mēs noteikti redzēsim vēl daudz līdzīgu aizraujošu eksperimentu, kas palīdzēs veidot labākas AI tehnoloģijas.

Avots: https://techcrunch.com/2025/06/17/googles-gemini-panicked-when-playing-pokemon/