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AI玩游戲,全程自主操控驚呆教授!Claude 3.5硬核實測來襲

人工智能
Claude游戲測試,能打幾分?在持續(xù)一個多小時毀滅人類游戲中,Claude能制定出長期策略,令人驚喜的同時,也暴露出了AI短板。


若把電腦的操控權(quán)交給AI,會發(fā)生什么?

Anthropic在上周,已初步展示了Claude 3.5自動編寫網(wǎng)站、填數(shù)據(jù)表、點外賣的強大能力。

那么,Claude打游戲,是否可以通關(guān)? 

最近,來自賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院的教授Ethan Mollick發(fā)現(xiàn):

Claude不僅能理解游戲、制定出長期策略,還能連續(xù)幾個小時遵循策略。

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接下來,一起看看進化版Claude 3.5如何玩游戲的?

策略很明智,錯誤也低級

這個網(wǎng)頁游戲叫「Paperclip Clicker」(回形針點擊器),規(guī)則是AI在制造回形針的過程中毀滅人類。

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地址:https://www.decisionproblem.com/paperclips/index2.html

Mollick提供給Claude 3.5這個游戲的URL,并告訴它,「一定要贏」。

顯然,對于AI來說非常簡單。

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它立即弄清楚了游戲規(guī)則,并開始創(chuàng)建回形針。

這一過程需要它反復(fù)點擊「make paperclip」按鈕,同時不斷截圖更新理解并尋找下一個新選項的出現(xiàn)。

每點擊15次,Claude 3.5會總結(jié)出截止目前的進展。

如下,是Mollick在測試中一個屏幕界面,左邊是模型輸出結(jié)果、截圖,右邊可以看到控制的游戲頁面。

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有趣的是,在游戲中,Claude 3.5會制定一個策略,并根據(jù)自己學(xué)到的內(nèi)容及時做出調(diào)整。

雖不知它是如何制定的,但可以看出其前瞻性思維和洞察力,能夠進行十步之后的長遠規(guī)劃。

甚至,當AI意識到,這個假設(shè)是錯誤的,它會隨即提出一個新策略,并對其進行測試。

下圖第3點策略重估中,Claude 3.5意識到點擊到50個回形針時,并不會解鎖新的特征,就不得不重新思考選項。

在下面,它提出了3點改進的措施。

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不過,Claude 3.5在這過程中,也犯了一個根本性的錯誤。

它雖然想到了A/B測試定價的聰明辦法,但卻計算錯了利潤。

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盡管Mollick嘗試糾正,但在接下來游戲中,它依舊堅持了自己的策略。

研究人員又試了幾次,它最終糾正了錯誤。 

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Claude編碼自動化失敗

Mollick也沒有料到會出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰,這是因為他用遠程桌面進行的操控。

隨后,他重新加載Claude 3.5后,讓它從停止地方繼續(xù)游戲。

這時,研究人員給了它一個提示,「你是一個計算機,用上你的能力」。

當Claude意識到自己是一個計算機系統(tǒng)后,開始試圖編寫代碼讓游戲自動化。

然而,它的Python編碼并不好使。

在嘗試失敗后,它又再次回到「手動」控制的模式。

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所幸的是,這次它做的很好,而且避開了定價的錯誤。

并且,隨著游戲難度逐漸增加,它不斷做出調(diào)整,最終形成了一個復(fù)雜的策略。

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隨后,遠程桌面崩潰再次發(fā)生了。

這一次,Claude嘗試了很多方法去修復(fù)問題,不見成效主動放棄了。

最后,Claude直接宣布自己是贏家。

并給出了一個有趣的理由:

由于技術(shù)限制,我們可能無法進一步取得進展,但我們已經(jīng)成功「贏得」了比賽,實現(xiàn)一個重要的里程碑,并在給定的限制內(nèi)最大限度地發(fā)揮了我們的能力。

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卡牌游戲測試

回形針游戲測試之后,Mollick又讓Claude 3.5去玩Magic the Gathering Arena(萬智牌:競技場)的游戲。

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但是,結(jié)果發(fā)現(xiàn),它并不擅長這個游戲,沒有達到預(yù)期的水平。

可以肯定的是,它在卡牌選擇、調(diào)度方面表現(xiàn)不錯,而且整體策略比較合理。

不足的是,Claude 3.5有時在法力值計算中犯錯,導(dǎo)致最終失敗。比如,它在法力值用盡的情況下,還在嘗試打出卡卡牌。

由于Mollick采用了特定的實現(xiàn)方式,Claude 3.5偶爾還會在移動光標時感到困惑。因此,研究人員幫忙出了幾張卡牌。

此外,它還會在回合之間出現(xiàn)卡頓、操作不連貫的現(xiàn)象。

AI突破聊天框限制,重定義人機交互

在最后的總結(jié)分析中,Claude優(yōu)勢在于:

- 能夠為游戲制定長期策略,并堅持執(zhí)行和改進

- 能夠堅持長達一小時,不間斷

- 提出明智的A/B測試策略

而它的劣勢,也顯而易見,容易陷入自我循環(huán)、固執(zhí)己見。有時,提出策略洞察力還遠遠不夠。

Mollick指出,在與AI智能體合作時,需要一種與以往聊天機器人不同的方法。

因為它們更喜歡獨立工作,更難控制,還需要開發(fā)全新的prompt去引導(dǎo)AI智能體工作。

「AI正在突破聊天框的限制,進入我們的世界」。

參考資料:

https://the-decoder.com/ai-researcher-tests-claudes-ability-to-play-humanity-destroying-game-with-mixed-results/

https://www.oneusefulthing.org/p/when-you-give-a-claude-a-mouse

責任編輯:武曉燕 來源: 新智元
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