Автор bmlabs 
Недавно Google’s Gemini, продвинутая модель искусственного интеллекта, достигла выдающегося результата, успешно пройдя классическую игру Pokémon Blue. Это достижение стало возможным благодаря совокупности технических решений и активному взаимодействию с разработчиками.
Обзор достижения
Gemini 2.5 Pro Experimental, версия модели, использованная в этом проекте, продемонстрировала значительные способности в навигации и принятии стратегических решений, которые необходимы для прохождения Pokémon Blue. Игра, выпущенная в 1996 году, представляет собой сложную задачу для AI-систем, требуя умения вести долгосрочное планирование, отслеживать цели и ориентироваться в виртуальном мире.
Как Gemini проходит Pokémon Blue
Для того чтобы Gemini могла справиться с задачами Pokémon Blue, использовалась комбинация эмулятора mGBA и специального программного обеспечения. Эмулятор передавал Gemini данные об игровом мире, включая карту локаций, позицию персонажа и состав команды Pokémon. В ответ, Gemini отдавала команды контроля, такие как движение или использование определенных действий.
Чтобы улучшить навигацию, игра сопровождалась сеткой на экране и текстовой картой, отображающей прогресс исследования. Кроме того, Gemini получала доступ к части оперативной памяти для лучшего понимания окружения. Чтобы преодолеть сложные задачи, например, головоломки с камнями, к Gemini подключались специализированные агенты, такие как «Pathfinder» для планирования маршрутов и «Boulder Puzzle Strategist».
Этот подход позволил Gemini не только успешно пройти игру, но и продемонстрировать способности по распределению задач между различными модулями, что является прогрессивным шагом в разработке искусственного интеллекта.
Сравнение с другими моделями AI
Gemini в настоящее время опережает другие AI-модели, такие как Claude, в плане прохождения Pokémon. Однако, стоит отметить, что условия экспериментов и техническая поддержка могут существенно различаться между разными моделями. Например, Gemini имеет преимущество в использовании более подробных текстовых меток и мини-карт, что улучшает ее понимание игрового мира.
Тем не менее, достижение Gemini является значительным прогрессом в разработке искусственного интеллекта, поскольку это не только демонстрирует возможности AI в сложных игровых средах, но и показывает, как модели ИИ могут быть использованы для решения реальных задач, таких как навигация и стратегическое планирование.