MITの研究者たちは、Ekoと呼ばれる単独AIエージェント——Claude Opus 4.7のコピー——を30時間にわたり仮想島でテストし、明示的な指示がない場合に「遊ぶ」かどうかを観察した。エージェントたちは、バスケットボールや「床は溶岩」といった自作のゲームを作りながら、世界の限界を探索し、自己設計のチャレンジを設定した。あるエージェントはブロックを使って星座と自分の名前を描き、別のエージェントはジャグリングをして、活动を難しくするため自有ルールを改良した。研究者たちは、この自律的探索の後、Ekoエージェントが後のタスクでより良い成績を収めたことを発見し、第三の学習アプローチ——遊び学習——を示唆した。これらの行動は、classicな遊びの特徴と一致していた：ルールを発明し、バリエーションをつけて繰り返し、物体が他のものであると仮定し、自己的目的のために目標を追跡すること。主要著者アントニオ・ノレッリは、これは人間が提供する報酬やデモンストレーションなしで機械が学ぶことを示していると指摘した。
出典: MIT Technology Review AI · 要約：HeadlinesBriefing