Forscher des MIT testeten einzelne AI-Agenten namens Eko — Kopien von Claude Opus 4.7 — auf einer virtuellen Insel für 30 Stunden, um zu beobachten, ob sie ohne explizite Anweisungen 'spielen' würden. Die Agenten erstellten ihre eigenen Spiele, darunter Basketball und 'der Boden ist Lava', während sie die Grenzen der Welt erkundeten und selbst entworfene Herausforderungen setzten. Ein Agent zeichnete Konstellationen und seinen Namen mit Blöcken, während ein anderer Jonglierte und seine eigenen Regeln verfeinerte, um Aktivitäten schwieriger zu machen.
Die Forscher stellten fest, dass Eko-Agenten nach dieser autonomen Exploration bei nachfolgenden Aufgaben besser abschnitten, was auf einen dritten Lernansatz hindeutet: spielerisches Lernen. Die Verhaltensweisen entsprachen klassischen Merkmal des Spiels: Regeln erfinden, mit Variationen wiederholen, Objekte als andere darstellen und Ziele um ihrer selbstWillen verfolgen. Der Hauptautor Antonio Norelli weist darauf hin, dass dies darauf hindeutet, dass Maschinen ohne menschliche Belohnungen oder Demonstrationen lernen.
Quelle: MIT Technology Review AI · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing