Google Gemini впервые успешно прошла Pokémon Blue. И это – большое достижение
Игра выпущена аж 30 лет назад, почему это тогда новость, да не просто в медиа, а уважаемых техно изданий? И почему в этом видят многообещающее явление?
🔥 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки
Почему это важно и почему об этом пишут?
Это событие привлекло внимание, потому что Pokémon Red и Blue давно стали не только культовыми играми, но и своеобразным тестом для оценки способностей ИИ в сложных, нестандартных задачах.
Во-первых, игры Pokémon требуют от игрока не просто механического нажатия кнопок, а стратегического мышления, планирования, запоминания и адаптации к неожиданным ситуациям. Для ИИ это серьёзный вызов, поскольку ему приходится интерпретировать визуальную информацию, принимать решения и учиться на ходу - то есть демонстрировать способности, близкие к человеческому разуму
Во-вторых, это соревнование происходит на фоне конкуренции с другой крупной моделью - Anthropic Claude, которая тоже пытается пройти Pokémon Red, но пока не смогла завершить игру полностью.
Таким образом, Pokémon стал неофициальным бенчмарком (тестом) для оценки прогресса в развитии ИИ-моделей.
Это гораздо более наглядный и понятный способ показать, насколько продвинут ИИ, чем сухие технические метрики.
Однако также важно понимать, что Gemini не играла полностью автономно: ей помогал специальный «агентский каркас», который предоставлял дополнительные данные и скриншоты с подсказками, а также разработчик вносил некоторые корректировки, улучшая процесс принятия решений, но без прямых подсказок по конкретным задачам игры. Это поднимает вопросы о том, насколько чисто «автономным» было прохождение, но в целом такой гибридный подход отражает современные реалии разработки ИИ, где модели работают в связке с внешними инструментами и поддержкой.
В итоге новость о том, что Gemini «прошла» Pokémon Blue, - это показатель реального прогресса в области ИИ, демонстрация того, что ИИ становится способным решать сложные, многозадачные проблемы, требующих рассуждений и адаптации, что приближает нас к более универсальным и мощным системам ИИ.