☰
✕
UA RU EN

Чотири агенти Gemini 4 Argon вперше самостійно здолали Ендер-дракона в Minecraft, використавши 1,35 мільярда токенів

Агенти Gemini 4 Argon досягли неймовірного успіху, здолавши Ендер-дракона у Minecraft за допомогою величезної кількості токенів. Фото: НВ — Техно

Експеримент агенти Gemini 4 Argon у Minecraft

19 жовтня, о 18:23, чотири агенти Gemini 4 Argon вперше самостійно здолали фінального боса гри Minecraft — Ендер-дракона, використавши 1,35 мільярда вхідних токенів. Проходження тривало понад 27 годин, більшість з яких було витрачено на бій з драконом. Цей експеримент, проведений командою дослідників Google, довів здатність універсальних агентних моделей штучного інтелекту проходити складні ігри без застосування спеціалізованого програмного забезпечення.

Дії агентів у світі Minecraft

Агенти діяли в ізольованому світі Minecraft з випадковою мапою в режимі виживання. Кожен агент керував своїм персонажем через бібліотеку Mineflayer, спілкуючись між собою через ігровий чат та спільну пам’ять. Зокрема:

  • Агент janesick займався виготовленням інструментів.
  • Агент gyldenia збирав їжу та припаси.
  • Агент auratian запалив ключовий портал.
  • Агент bulicame будував укриття та завдав останнього удару Ендер-дракону.

Протягом проходження агенти написали і запустили 2783 програми, відправили 229 повідомлень та загинули 605 разів. П’ятий агент Observer контролював чесність гри та публікував звіти. Вартість експерименту за прейскурантом Gemini становила 810 доларів (близько 36,3 тисячі грн), тоді як за стандартною ціною експеримент коштував 1620 доларів (близько 72,7 тисячі грн).

Як зазначили дослідники Google: "Наскільки нам відомо, це перше повне автономне проходження Minecraft агентами ШІ, досягнуте лише за допомогою стандартної бібліотеки Mineflayer, без заздалегідь розвіданих сидів чи інших написаних людьми інструментів."

Цей експеримент свідчить про значний прогрес у розвитку штучного інтелекту та його здатності до самостійного навчання та виконання складних завдань. Успіх агентів Gemini 4 Argon відкриває нові можливості для використання ШІ в інших сферах, де потрібна автономність і адаптивність. Подібні дослідження можуть сприяти вдосконаленню технологій, що використовуються в іграх, а також у реальних ситуаціях, де автоматизація може покращити ефективність процесів.