Энтузиаст в области искусственного интеллекта и больших языковых моделей провел эксперимент, в рамках которого новая модель GPT-6 Astra от OpenAI самостоятельно прошла весь трехмерный пазл Portal от компании Valve. Подобное достижение выглядит как значительный шаг вперед для LLM и убедительная демонстрация возможностей мультимодального искусственного интеллекта, особенно учитывая, что сравнительно недавно нейросети еще проигрывали в шахматы для Atari 2600.
Особенности прохождения и техническая реализация
Однако выполнение этой игровой задачи потребовало 3336 вызовов инструментов, а общая стоимость токенов по прейскуранту API составила 571,18 доллара. Позднее автор эксперимента под ником CozyBlaze уточнил, что расходы были покрыты в рамках его подписки Codex Pro за 200 долларов. Видеозапись прохождения была ускорена за счет удаления пауз на размышления ИИ, чтобы сделать просмотр более комфортным.
Управление игрой осуществлялось с помощью протокола Model Context Protocol в сочетании с модифицированным инструментом SourcePauseTool. Игра оставалась на паузе, пока модель обдумывала свои действия, после чего отправляла последовательность команд для их выполнения. В период обдумывания искусственный интеллект получал скриншоты и данные о расположении персонажа, после чего игра возобновлялась для реализации запланированных шагов.
Затраченное время и перспективы развития
Из-за особенностей игрового процесса отремонтированный видеоальбом занял около двух часов, тогда как суммарная длительность полных потоковых трансляций прохождения GPT-6 Astra составила порядка 24 часов. Сам CozyBlaze сохраняет прагматичный подход к результатам эксперимента, признавая наличие нерешенных проблем и призывая не воспринимать данное прохождение как полноценный бенчмарк для искусственного интеллекта.
Модель GPT-6 Astra стала флагманской разработкой компании OpenAI в текущем месяце. Создатели заявляют, что новая система обеспечивает новый уровень интеллекта и демонстрирует передовые результаты в работе за компьютером, веб-серфинге, разработке программного обеспечения, кибербезопасности, научных дисциплинах и профессиональной деятельности.
Создатель эксперимента отмечает, что наблюдение за тем, как универсальный агент автономно ориентируется и проходит всю игру, дает редкую возможность заглянуть в воплощение изначального видения OpenAI. Речь идет о целях, озвученных компанией еще в 2016 году, когда в качестве долгосрочной задачи упоминался универсальный агент, способный справляться с самыми разными играми.
Для тех, кто хочет изучить внутреннее устройство созданного агента для Portal, его исходный код был опубликован на GitHub. Там же содержатся инструкции, позволяющие самостоятельно исследовать проект или опробовать его на практике.
В комментариях к эксперименту также обсуждался вопрос о целесообразности подобных затрат. Пользователи в шутку сравнивали расходы на ИИ с затратами на воспитание ребенка до взрослого возраста, а также задавались вопросом, не начинают ли люди создавать видеоигры исключительно для того, чтобы их проходили искусственные сущности.
