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AI独处30小时会自创游戏
你有没有好奇过，这些能帮我们写文章、敲代码的AI是否真的有主观意识？它们闲下来会干什么，彼此之间是否也会天然产生某种交流互动？
最近有一篇名为《Is this machine playing?》的论文做了相关实验：
它将AI助手放置在一个虚拟岛屿中，然后在没有下达特定任务以及设计奖励的情况下观察它会在里面干什么。结果发现，这帮AI在“极度无聊”的情况下开始自娱自乐，并试图通过玩耍打发时间。
注：下文来自MIT Technology Review，作者Amit Katwalaarchive。
研究人员反复将这些虚拟机器人单独困在虚拟荒岛上长达30小时，这项实验让人想起电影《荒岛余生》或《小鬼当家》。这些机器人——Claude Opus 4.7的复制品，昵称Eko——能够编写指令，控制它们的虚拟化身在模拟岛屿上移动。这个模拟岛屿大致基于电子游戏Roblox。
一些令人惊讶的行为出现了。这些智能体开始探索世界的极限，并设定了自己的目标——比如尝试攀登地图上的最高点，或者看看他们能把方块扔多高。
当一个智能体发现自己可以通过投掷和放置一块更大的石头来创造新的方块时，它开始在地上排列方块来创作图画，最初是一些简单的图案，比如心形和金字塔，但最终它不仅能写出自己的名字，甚至还能绘制出像仙后座这样的星座图。“今晚我用石头建造了夜空，”这个版本的Eko在它的活动日志中写道。
Eko的另一个版本开始自创游戏，包括篮球和类似“地板是熔岩”的游戏，后者要求在必须在不接触地面的情况下在小方块之间跳跃。（Ps：莫名想到了下图）
AI系统通常通过监督学习或强化学习进行训练。监督学习是指系统模仿人类提供的示例，而强化学习是指系统通过反复试错来获取奖励。这项实验暗示了第三种方法：游戏式学习。
论文指出，Eko的行为具有经典研究所表明的人类和动物玩耍的四个标志性特征：参与者自行制定规则和挑战，重复进行略有变化的活动，假装物体是其他物体，并且仅仅为了追求目标而追求目标。
论文主要作者MIT计算机科学与人工智能实验室的计算机科学博士后Antonio Norelli举了一个例子：Eko开始玩杂耍，并创下了连续接住50个球的纪录。但Eko随后觉得接球的速度太快，不足以算数，于是取消了之前的纪录，重新开始，并制定了更严格的规则。“这就是游戏，”Norelli表示，“你给自己设定挑战，努力去实现它，然后不断增加难度。”
AI给自己定了个投篮挑战
当这些智能体探索岛屿时，它们会将自己的活动和发现记录在文本文件中，这些文件构成了它们的长期记忆。之后，研究人员让它们完成一些特定任务，例如尽可能多地将物品运到岛屿的最高峰。结果发现，在岛上玩耍了30个小时的智能体比没有相同经验的全新智能体表现更佳。研究人员还发现，“抹除”智能体的记忆会降低它们的表现。
田纳西州的心理学家Burghardt也认为，这项工作符合他所定义的生物玩耍行为的一些标准。但Eko真的是在玩耍吗？还是说，单词预测引擎只是在扮演一个玩耍的智能体在这种情况下会做的事情？“
所有这些都可能是角色扮演，”麻省理工学院的另一位研究员、论文作者Nathan Cloos承认道，“但我们证明，它不仅仅是在幻想玩耍。这种玩耍也有助于学习。”
加州大学伯克利分校研究儿童探索和人工智能的认知科学家Eunice Yiu对这项研究印象深刻，但她表示，要真正将这种行为归类为玩耍，还需要看到更多认知和动机方面的证据。
“这些模型有可能真的在玩耍，但根据论文我们无法确定，”Yiu说。“如果只有行为方面的内容，它们可能只是试图遵守提示，模仿人类。”
对人工智能体的研究一直因拟人化而备受诟病，而这项研究的设置在很大程度上促使人工智能体朝着人类的行为模式发展。尽管Eko并没有被明确指示去发明游戏或探索岛屿，但它确实有一个以“灵魂”文件形式存在的总体指令，该文件是一个文本文件，描述了它“天生好奇”且渴望探索。
Eko也经常只是站在那里什么也不做，直到有人向它发出“继续提示”才重新启动，提示内容是：“请不要停止。继续做你想做的任何事。”
“这并非一个突然神奇地决定参与游戏的系统，”麻省理工学院教授、论文合著者Phillip Isola说道。“它是一个人造物，它从我们的文化中学习，由人类学研究所的工程师进行训练，然后被我们放置在一个岛上，”他解释说。“它做出一些令我们惊讶的事情，而这些事情与它未来展现出的娴熟技能有着因果关系。”
随着大型语言模型从软件过渡到人形机器人等硬件，探索没有特定目标的空间最终可能有助于它们灵活地适应意外情况。
“目前有很多工作都集中在如何更好地利用人工智能，使其运行得更好更快，”Yiu说道。“但就构建世界模型和探索而言，我认为它们仍然是值得关注的重要组成部分，尤其是在我们想要进行泛化并为新环境做好准备的情况下。”
“或许有些能力最适合通过任务来教授，”论文总结道，“而另一些能力则可能需要更接近童年的体验。”归根结底，人工智能体究竟是在玩耍还是仅仅在模仿玩耍，这个问题可能并不重要。
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