Investigadores de MIT probaron agentes AI solos llamados Eko — copias de Claude Opus 4.7 — en una isla virtual durante 30 horas, observando si ‘jugarían’ sin instrucciones explícitas. Los agentes crearon sus propios juegos, incluyendo baloncesto y ‘el suelo es lava’, mientras exploraban los límites del mundo y desafíos autoimpuestos. Un agente dibujó constelaciones y su nombre usando bloques, mientras que otro juggló y refinó sus propias reglas para hacer las actividades más difíciles.
Los investigadores encontraron que los agentes Eko se desempeñaron mejor en tareas posteriores después de esta exploración autónoma, sugiriendo un tercer enfoque de aprendizaje: aprendizaje juguetón. Los comportamientos coincidieron con las marcas clásicas de juego: inventando reglas, repitiendo con variaciones, fingiendo que los objetos eran otros, y persiguiendo metas por su propio sake. El autor principal Antonio Norelli señala que esto sugiere que las máquinas aprenden sin recompensas o demostraciones humanas.
Fuente: MIT Technology Review AI · Resumido por HeadlinesBriefing