近年来，AI在游戏领域的表现一直备受关注。从AlphaGo击败围棋冠军，到DeepMind在《星际争霸2》等游戏中战胜职业选手，游戏似乎成为了检验AI智能水平的天然试验场。最近，谷歌的Gemini 2.5 Pro因独立通关初代《宝可梦》再次引发热议，而此前Anthropic公司的Claude 3.7也尝试过类似实验，但仅获得三枚徽章。
这一现象背后隐藏着"莫拉维克悖论"：对人类来说简单的任务，对AI反而更困难。游戏《宝可梦》看似简单，但对AI而言却充满挑战。与早期专为特定游戏设计的AI不同，现在的通用大语言模型需要像人类新手一样，通过观察画面自主学习游戏规则。它们会面临识别像素画面、理解模糊目标、规划行动路径等困难，但也展现出令人惊讶的拟人化思考过程。
这些实验的意义不仅在于展示AI的游戏能力，更在于探索通用人工智能的发展方向。通过游戏测试，研究人员希望AI能具备独立学习、解决复杂问题的潜力。从专精单一领域的AI，到能够适应不同环境的通用智能，游戏正在成为AI理解世界规则的重要途径。
最先进的AI大模型，为什么都在挑战《宝可梦》？
游研社
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