Gemini 4 полностью прошел Minecraft без вмешательства человека
Четыре автономных ИИ-агента Gemini 4 Argon завершили игру Minecraft, одолев финального босса — дракона Эндера, без какого-либо участия людей. Об этом сообщается в публикации Google на сервере препринтов arXiv.
Ход эксперимента
Исследователи из команды Gemini 4 поместили четырех ИИ-агентов в случайно сгенерированный мир выживания. Моделям не предоставлялись готовые стратегии или специальные игровые инструменты. Каждый агент управлял персонажем, используя открытую библиотеку Mineflayer, и координировал свои действия с другими через внутриигровой чат и общую память.
В процессе игры алгоритмы самостоятельно распределили обязанности: один агент занимался изготовлением инструментов, второй — сбором еды и ресурсов, третий подготавливал ключевые локации и входил в портал, а четвертый строил укрытие и нанес решающий удар по дракону. ИИ-агенты предупреждали друг друга об опасностях, делились координатами, предлагали решения и даже забирали предметы из тел погибших напарников.
Статистика и затраты
Автономное прохождение игры заняло 27 часов и 14 минут. Значительная часть этого времени была потрачена на битву с финальным боссом. За время игры четыре агента выполнили 2783 программы, обменялись 229 сообщениями в чате и погибли 605 раз. Ход эксперимента контролировал пятый независимый агент-наблюдатель, фиксировавший отсутствие нарушений.
Общее количество использованных системных входных токенов составило 1,35 миллиарда. По стандартным тарифам Gemini стоимость вычислений оценивается примерно в 1620 долларов, или 810 долларов по оптовой цене.
Значение для развития ИИ
По заявлению ученых Google, это первое в мире полностью автономное прохождение Minecraft с использованием общих ИИ-моделей, без предварительно разведанного мира или созданных человеком алгоритмов под конкретные задачи. Для успешного завершения игры искусственному интеллекту потребовалось поддерживать единый последовательный план на протяжении тысяч взаимосвязанных шагов и более суток непрерывной работы.
Специалисты Google подчеркивают, что успех данного эксперимента демонстрирует способность современных генеративных ИИ-моделей решать комплексные задачи в сложных средах без необходимости создания специализированного программного обеспечения.
