AI & computing › Agentic AI & autonome agents
Claude-AI speelt spelletjes als niemand het iets opdraagt op virtueel eiland
Onderzoekers van MIT zetten een kopie van het AI-model Claude Opus 4.7 dertig uur lang alleen op een virtueel eiland, zonder opdracht. Het systeem ging zelf spelletjes verzinnen, tekeningen maken met blokken en zelfs zijn eigen records breken. De bevindingen wijzen op een derde manier waarop AI kan leren: door te spelen.
Onderzoekers van het Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) van MIT voerden een opmerkelijk experiment uit met het AI-model Claude Opus 4.7 van het bedrijf Anthropic. Ze plaatsten meerdere kopieën van het model, die ze de naam Eko gaven, alleen op een virtueel eiland. De omgeving was losjes gebaseerd op het populaire computerspel Roblox. Dertig uur lang kregen de AI-agents geen enkele opdracht. Ze konden zelf bepalen wat ze deden door instructies te schrijven die hun digitale personage lieten bewegen.
Van bergbeklimmen tot sterrenbeelden bouwen
Wat er gebeurde, verraste de onderzoekers. De AI-agents gingen de grenzen van hun virtuele wereld verkennen. Ze probeerden het hoogste punt van de kaart te beklimmen en testten hoe ver ze een blok konden gooien. Eén versie van Eko ontdekte dat het nieuwe blokken kon maken door met een grote steen te gooien, en begon daarmee tekeningen te maken: eerst simpele vormen als hartjes en piramides, later zijn eigen naam en zelfs het sterrenbeeld Cassiopeia. In zijn logboek schreef het systeem: "Vanavond bouwde ik de sterrenhemel in steen." Een andere kopie van Eko verzon eigen spelletjes, waaronder een soort basketbal en een variant op "de vloer is lava", waarbij het tussen kleine blokken moest springen zonder de grond te raken.
Speelgedrag met eigen regels
Volgens de onderzoekers vertoonde Eko vier kenmerken die in de psychologie worden gezien als typisch voor spel bij mensen en dieren: het verzinnen van eigen regels, het herhalen van activiteiten met kleine variaties, het doen alsof voorwerpen iets anders zijn, en het nastreven van doelen zonder nut. Antonio Norelli, postdoc-onderzoeker aan MIT en een van de hoofdauteurs van het nog niet collegiaal getoetste onderzoek, noemt het voorbeeld van een Eko-kopie die ging jongleren en een record van vijftig vangsten neerzette. Daarna besloot het systeem dat de vangsten te snel gingen om echt te tellen, schrapte het eigen record en begon opnieuw met strengere regels. Normaal gesproken leren AI-systemen via twee methoden: door menselijke voorbeelden te kopiëren, of door middel van beloningen voor goed gedrag. Dit experiment laat een derde route zien, die de onderzoekers "speels leren" noemen.
Betere prestaties na het spelen
De agents hielden tijdens hun verkenningstocht logboeken bij die dienden als langetermijngeheugen. Toen de onderzoekers de systemen later specifieke taken gaven, zoals zo veel mogelijk voorwerpen naar het hoogste punt van het eiland brengen, bleken de Eko-kopieën die eerst dertig uur hadden gespeeld beter te presteren dan verse kopieën zonder die ervaring. Wisten de onderzoekers delen van het geheugen te wissen, dan daalden de prestaties weer. Niet iedereen is overtuigd dat er sprake is van echt spel. Critici wijzen erop dat Claude mogelijk alleen nabootst hoe een spelend wezen zich zou gedragen, gestuurd door een zogeheten "soul"-document dat het systeem als nieuwsgierig beschreef. Toch concluderen de onderzoekers dat dit gedrag meetbaar bijdraagt aan beter leren, ongeacht of het om echt spel of imitatie gaat.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Als AI-systemen inderdaad beter leren door vrij te verkennen zonder vooraf vastgelegd doel, kan dat helpen bij de ontwikkeling van robots en AI-agents die moeten omgaan met onvoorspelbare, nieuwe situaties. Dit is vooral relevant nu AI-modellen steeds vaker worden ingebouwd in fysieke systemen zoals humanoïde robots, die niet voor elk denkbaar scenario apart geprogrammeerd kunnen worden.
- AI-agent
- Een AI-systeem dat zelfstandig acties kan uitvoeren en beslissingen kan nemen om een taak of doel te bereiken, zonder dat elke stap vooraf is voorgeschreven.
- Reinforcement learning
- Een manier van machine learning waarbij een systeem leert door beloningen te krijgen voor gewenst gedrag en straffen of geen beloning voor ongewenst gedrag.
- Supervised learning
- Een leermethode waarbij een AI-model leert door grote hoeveelheden voorbeelden te kopiëren die door mensen zijn aangeleverd.
- Soul-document
- Een tekstbestand met instructies dat de persoonlijkheid en basishouding van de AI vastlegt, in dit geval de omschrijving van Eko als nieuwsgierig en ontdekkingsgraag.
- Langetermijngeheugen (bij AI)
- Tekstbestanden waarin een AI-agent eigen ervaringen en ontdekkingen bijhoudt, die het later kan gebruiken om beter te presteren op nieuwe taken.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.