Pourquoi IA mène mieux à tetris: la physique l'explique
Imaginez que ordre du jour capable de conduire une voiture sans aide coule dans le premier niveau du Tetris. Cela arrive : l'intelligence artificielle conduit une vraie voiture mieux qu'une mosaïque tombée. La raison est que le monde physique se comporte toujours de la même façon, tandis que chaque jeu vidéo invente ses propres règles.
Les grands modèles langue ont avalé des millions de lignes de code, donc créer des jeux entiers avec un message simple. Le problème commence quand vous devez les jouer: l'IV ne comprend pas les règles changeantes, doit raisonner dans l'espace et recevoir des signaux clairs. Sur la route, l'asphalte, les lumières et le frottement des pneus fonctionnent de la même manière à Madrid qu'à Tokyo; au lieu de cela, chaque jeu de Tetris peut vous surprendre avec un trou différent.
Des chercheurs de l'Université de New York ont constaté que les systèmes actuels échouent «absolue» lorsqu'ils font face à des jeux sans guides externes. Ils terminent des titres hyperdocumentés comme Pokémon ou Minecraft parce qu'ils consultent des bases de données pleines de trucs. La conduite, par comparaison, est un environnement prévisible et homogène : on apprend une fois et on sert n'importe quelle ville.
Pourquoi la programmation est un morceau de gâteau pour l'IV?
Écrire code C'est comme monter un puzzle avec des instructions: chaque ligne a une tâche claire, l'ordinateur avertit de la défaillance exacte et il n'y a qu'une seule solution correcte. Les modèles se sont entraînés avec des dépôts géants, donc ils résolvent ces "radeaux" en quelques secondes. C'est pourquoi beaucoup de gens aiment la programmation : c'est un jeu avec des règles fixes.
Le Tetris, un puzzle sans loi
Au lieu de cela, les jeux vidéo changent les règles à chaque fois. Dans le Tetris les briques tombent, tournent et disparaissent selon une logique qui n'apparaît pas dans les livres de physique. L'IV n'a pas vu assez de vrais jeux pour comprendre l'espace bidimensionnel du puits. Le résultat est échec absolu: ne complète même pas le premier niveau de sa propre création.
Conduite : le même script partout sur la planète
Une voiture besoins autonomes pour apprendre les lois de la physique une seule fois: arrêter l'asphalte mouillé, tourner le volant tourne la voiture, les lumières suivent des modèles universels. Cette homogénéité permet à l'IA de s'entraîner à Palo Alto et ensuite de voler parfaitement à travers Séville. Comme le dit le chercheur Julian Togelius : "apprendre à conduire est bon pour n'importe quel endroit; apprendre un jeu n'est pas bon pour le prochain".