Когда GPT-6 пришла за геймерами – мы молчали
Год назад я писал, почему умение играть в видеоигры станет важной вехой в развитии ИИ. Видеоигра – готовый виртуальный мир со своими правилами, сложностями и меняющейся обстановкой. Чтобы ориентироваться, ИИ должен разбираться в новом, понимать последствия действий, исправлять ошибки и менять планы. Освоение видеоигр – шаг в полноценную робототехнику, а также повышение эффективности в задачах, требующих понимания устройства мира.
Тогда GPT-5 проходила старенькую Pokemon Red с помощью сложного “скаффолдинга” – написанных человеком инструментов для наблюдения за игрой, управления и хранения планов. Модель блуждала на карте, упиралась в стены, забывала о своих планах – но все-таки справилась.
Год спустя GPT-6 разбирается в играх с потрясающей скоростью, исправляет ошибки и даже кодит инструменты, помогающие играть лучше. В сети уже более десятка видео, как модель осваивает игры разных жанров, я отобрал самые показательные.
Иммунолог Дерья Унутмаз, профессор Jackson Laboratory, отправил GPT-6 играть в Factorio – стратегию со строительством промышленного комплекса. Модель разобралась в правилах, построила бур и печь, поняла, что не хватает угля – и наладила добычу ресурса. По словам автора, сначала модель не могла управлять игрой с клавиатуры и написала для этого плагин.
Пока это стартовый этап. Сможет ли GPT-6 спланировать огромный комплекс – большой вопрос.
Шанс есть. В эксперименте Apocriton модель прошла RimWorld – стратегию о выживании колонии на чужой планете (прохождение большое, линк на Youtube). GPT-6 выбрала путь к уже существующему космическому кораблю, на котором можно покинуть планету. По словам автора, модель пользовалась поиском в интернете, вела файлы с заметками, пережила серию нападений и в итоге эвакуировала колонию. Причем вывезла даже шиншиллу, которая жила у поселенцев ❤️
Условия были благоприятными: невысокая сложность и специальный мод, через который ИИ получал информацию о колонии и управлял игрой. Один раз автору пришлось повторно попросить модель продолжать после остановки. Около 15 часов активной игры модель удерживала цель, распределяла ресурсы и решала возникающие проблемы.
Следующий пример – Чжоу Уян дал GPT-6 задачу добыть алмаз в Minecraft и пошел спать. Утром алмаз был в инвентаре: за ночь модель разобралась в нужной последовательности действий и все организовала.
(на этом месте китайские фармеры золота в онлайн-играх коллективно вышли в окно)
Второй ролик – пример исправления ошибок. GPT-6 падает с высоты и умирает. После двух попыток ставит лодку, садится в нее и безопасно спускается. Известный трюк в Minecraft, но модель сообразила, как им воспользоваться.
И главный босс – миссия с игрушечным вертолетом в GTA: Vice City. Игроки ненавидят ее за сложное и неудобное управление, Sony и Microsoft – обожают за дополнительные продажи геймпадов взамен сломанных.
По словам Дэна Юньтяня, GPT-6 сама додумалась ставить игру на паузу, планировать действия, выполнять их и снова ставить на паузу. Фактически, модель превратила игру в пошаговую – это позволило перемещаться по стройке и установить одну бомбу из четырех. Затем вертолет взорвался – уверен, GPT-6.1 пройдет до конца.
Мое мнение по просмотренным роликам: модели уже многое понимают в происходящем, а одно из заметных ограничений – задержка между наблюдением и действием. В некоторых случаях помогало включение Fast Mode, дающего ускорение 2x, плюс не забываем, что OpenAI готовит для режим Ultra Fast с ускорением 4-14 раз в зависимости от задачи. Но и цена будет соответствующая.
И немного личного опыта. Игровые видео я разбирал с помощью GPT-6 – модель сама скачивала их из X, смотрела, давала анализ и тайминги, на которые стоит обратить внимание. При этом отвечала быстрее, чем длилось видео – то есть скорость анализа роликов быстрее человеческой. Честно говоря, все три последних дня я приятно поражен уровнем GPT-6.
—
Как выжимать максимум из новых моделей — рассказываю на «Бусти». Там личный опыт и практика ИИ-экспертов. А про GPT-6 уже готовлю отдельный гайд.
Самое время подписаться!
Год назад я писал, почему умение играть в видеоигры станет важной вехой в развитии ИИ. Видеоигра – готовый виртуальный мир со своими правилами, сложностями и меняющейся обстановкой. Чтобы ориентироваться, ИИ должен разбираться в новом, понимать последствия действий, исправлять ошибки и менять планы. Освоение видеоигр – шаг в полноценную робототехнику, а также повышение эффективности в задачах, требующих понимания устройства мира.
Тогда GPT-5 проходила старенькую Pokemon Red с помощью сложного “скаффолдинга” – написанных человеком инструментов для наблюдения за игрой, управления и хранения планов. Модель блуждала на карте, упиралась в стены, забывала о своих планах – но все-таки справилась.
Год спустя GPT-6 разбирается в играх с потрясающей скоростью, исправляет ошибки и даже кодит инструменты, помогающие играть лучше. В сети уже более десятка видео, как модель осваивает игры разных жанров, я отобрал самые показательные.
Иммунолог Дерья Унутмаз, профессор Jackson Laboratory, отправил GPT-6 играть в Factorio – стратегию со строительством промышленного комплекса. Модель разобралась в правилах, построила бур и печь, поняла, что не хватает угля – и наладила добычу ресурса. По словам автора, сначала модель не могла управлять игрой с клавиатуры и написала для этого плагин.
Пока это стартовый этап. Сможет ли GPT-6 спланировать огромный комплекс – большой вопрос.
Шанс есть. В эксперименте Apocriton модель прошла RimWorld – стратегию о выживании колонии на чужой планете (прохождение большое, линк на Youtube). GPT-6 выбрала путь к уже существующему космическому кораблю, на котором можно покинуть планету. По словам автора, модель пользовалась поиском в интернете, вела файлы с заметками, пережила серию нападений и в итоге эвакуировала колонию. Причем вывезла даже шиншиллу, которая жила у поселенцев ❤️
Условия были благоприятными: невысокая сложность и специальный мод, через который ИИ получал информацию о колонии и управлял игрой. Один раз автору пришлось повторно попросить модель продолжать после остановки. Около 15 часов активной игры модель удерживала цель, распределяла ресурсы и решала возникающие проблемы.
Следующий пример – Чжоу Уян дал GPT-6 задачу добыть алмаз в Minecraft и пошел спать. Утром алмаз был в инвентаре: за ночь модель разобралась в нужной последовательности действий и все организовала.
(на этом месте китайские фармеры золота в онлайн-играх коллективно вышли в окно)
Второй ролик – пример исправления ошибок. GPT-6 падает с высоты и умирает. После двух попыток ставит лодку, садится в нее и безопасно спускается. Известный трюк в Minecraft, но модель сообразила, как им воспользоваться.
И главный босс – миссия с игрушечным вертолетом в GTA: Vice City. Игроки ненавидят ее за сложное и неудобное управление, Sony и Microsoft – обожают за дополнительные продажи геймпадов взамен сломанных.
По словам Дэна Юньтяня, GPT-6 сама додумалась ставить игру на паузу, планировать действия, выполнять их и снова ставить на паузу. Фактически, модель превратила игру в пошаговую – это позволило перемещаться по стройке и установить одну бомбу из четырех. Затем вертолет взорвался – уверен, GPT-6.1 пройдет до конца.
Мое мнение по просмотренным роликам: модели уже многое понимают в происходящем, а одно из заметных ограничений – задержка между наблюдением и действием. В некоторых случаях помогало включение Fast Mode, дающего ускорение 2x, плюс не забываем, что OpenAI готовит для режим Ultra Fast с ускорением 4-14 раз в зависимости от задачи. Но и цена будет соответствующая.
И немного личного опыта. Игровые видео я разбирал с помощью GPT-6 – модель сама скачивала их из X, смотрела, давала анализ и тайминги, на которые стоит обратить внимание. При этом отвечала быстрее, чем длилось видео – то есть скорость анализа роликов быстрее человеческой. Честно говоря, все три последних дня я приятно поражен уровнем GPT-6.
—
Как выжимать максимум из новых моделей — рассказываю на «Бусти». Там личный опыт и практика ИИ-экспертов. А про GPT-6 уже готовлю отдельный гайд.
Самое время подписаться!