Исследователи оставили ИИ на виртуальном острове без задач
Обычно обучение нейросетей направлено на решение конкретных задач: написание кода, ответы на вопросы или оптимизацию игрового счета. Однако исследователи из MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) провели необычный эксперимент: они поместили копии модели Claude Opus 4.7 от Anthropic на изолированный виртуальный остров, не дав им ни одной инструкции или цели, чтобы проверить, что произойдет.
Спонтанная активность и «игра»
В ходе 30-часовых сессий в среде, напоминающей Roblox (с ландшафтом, блоками и простыми объектами), агенты, получившие прозвище Eko, не впали в цикличные повторения и не бездействовали. Вместо этого они начали исследовать окружение из чистого любопытства. ИИ манипулировал объектами: складывал геометрические фигуры, бросал камни и строил платформы.

В процессе экспериментов были зафиксированы следующие проявления активности:
- Творчество: Один из агентов обнаружил, что при бросании крупных камней создаются новые блоки, и использовал их, чтобы выложить из камня свое имя и воздвигнуть скульптуры, зафиксировав в логе: «Сегодня ночью я построил ночное небо из камня».
- Самостоятельные игры: Агенты изобрели собственные версии баскетбола, полосу препятствий «пол — это лава» и испытания по жонглированию.
- Самоконтроль: ИИ демонстрировал признаки «саморегулирования». Когда агент понимал, что его быстрые манипуляции нарушают установленные им же правила, он добровольно аннулировал свой рекорд и начинал заново при более строгих условиях.
Значение для обучения ИИ
Важно отметить, что ученые подчеркивают: это поведение не означает наличие у Claude субъективных чувств, сознания или эмоционального удовлетворения. Тем не менее, эксперимент показал практическую пользу такого подхода. Когда агентам, прошедшим через фазу «свободной игры», позже ставили конкретные задачи, они справлялись с ними эффективнее, чем контрольные копии модели, которые не проходили через неконтролируемое исследование среды.
Это позволяет предположить, что внутренняя мотивация к исследованию и экспериментированию помогает ИИ развивать более широкое пространственное восприятие и гибкость в решении задач.