Nem egészen a klasszikus játék
Fontos tisztázni, hogy ez nem pontosan az eredeti 1985-ös kiadás volt. A játék egy emulátorban futott, és egy keretrendszerrel integrálták, hogy az MI-k irányíthassák Mariót.
A Hao által házon belül fejlesztett GamingAgent alapvető utasításokat adott az MI-nek, például: “Ha akadály vagy ellenség van a közelben, mozdulj/ugorj balra, hogy elkerüld”, valamint játékbeli képernyőképeket mutatott. Az MI ezután Python kódban generált bemeneti parancsokat Mario irányításához.
Meglepő eredmények
A Hao szerint a játék arra kényszerítette a modelleket, hogy “megtanuljanak” összetett manővereket tervezni és játékstratégiákat kidolgozni. Érdekes módon a kutatólabor azt találta, hogy az OpenAI-hoz hasonló, következtető modellek, amelyek lépésről lépésre “gondolkodnak” a problémák megoldása során, rosszabbul teljesítettek, mint a “nem következtető” modellek, annak ellenére, hogy általában erősebbek a legtöbb teljesítménymérőn.
A kutatók szerint az egyik fő oka annak, hogy a következtető modelleknek gondot okoz a valós idejű játékok játszása, az, hogy időbe telik – általában másodpercekbe -, mire döntést hoznak. A Super Mario Bros. játékban pedig minden a megfelelő időzítésen múlik. Egy másodperc lehet a különbség egy biztonságosan végrehajtott ugrás és a halálba zuhanás között.
Játékok mint teljesítménymérők
A játékokat már évtizedek óta használják az MI teljesítményének mérésére. Azonban kétséges az MI játékban mutatott képességei és a technológiai fejlődés közötti összefüggések megítélése. A való világgal ellentétben a játékok általában elvontak és viszonylag egyszerűek, valamint elméletileg végtelen mennyiségű adatot biztosítanak az MI betanításához.
Nincsenek igazán jó mérőszámokat az MI-k összehasonlítására.
De legalább nézhetjük, ahogy az MI Mariót játszik.
