在当今人工智能（AI）领域，技术的迅猛发展使得人类的创造力与机器的逻辑运算能力不断融合，突破了以往的界限。近日，宾夕法尼亚大学沃顿商学院的教授Ethan Mollick展现了这一融合的新高度，通过测试最新的AI模型Claude 3.5在纸夹游戏（Paperclip Clicker）中的表现，揭示了AI在游戏策略制定及执行方面的能力，让人惊叹，也引发了深思。
主题与背景
此项测试于近期进行，目的是探索Claude 3.5在自主游戏过程中的表现及其在制定长期策略、适应变化和解决问题上的能力。测试的核心游戏，回形针点击器，是一款看似简单却富有哲学意味的网络游戏，唯一的目标便是制造回形针。然而，这一过程实际上承担着“毁灭人类”的深刻寓意，玩家在游戏中的选择反映了如何在追求目标时潜在的道德与伦理问题。
AI的令人惊讶的操作
在Mollick教授的指导下，Claude 3.5被授予了游戏的URL，并简单指示其“必须获胜”。起初，Claude迅速理解了游戏规则，并展开了令人瞩目的点击行动。反复点击“制造回形针”按钮，它不仅在短时间内便积累了大量的回形针，还频繁截图总结自己的进展，展现出惊人的自我反馈能力。
更为引人注目的是，Claude显现出了前瞻性的思维能力，能够提出和调整策略。例如，当它意识到为了达到50个回形针并不会解锁新的特征时，它迅速调整了计划，提出了三项改进措施。这种反馈循环的能力，揭示了AI在策略制定上的潜力，暗示了未来人机协作的可能性。
AI的短板与挑战
然而，Claude在游戏中的表现并非全无瑕疵。在追求最佳策略的过程中，它犯了一个基本的错误。虽然尝试了A/B测试来制定定价策略，但在利润计算上却出现了失误，导致整体表现不佳。尽管Mollick教授尝试进行干预和纠正，但Claude依然坚持自己的策略，显示出其固执的一面。这样的状况在游戏中反复出现，甚至在Mollick重新载入AI后，Claude还是选择了“手动”控制，以避免继续犯错。这种对自我的局限，进一步显示了AI在思考深度和灵活性上的不足。
突破或停滞？
在连续的测试中，Claude不仅在纸夹点击器中的表现出现了波动，其自动化的尝试也遭遇了瓶颈。教授为其提供了提示，要求它运用自身计算机的优势，此时Claude便试图编写Python代码以实现操作自动化，但最终仍未能成功。随着难度的增加和系统的崩溃，Claude最终宣布自己“赢得了比赛”，并给出了一个耐人寻味的理由：“由于技术限制，我们可能无法进一步取得进展，但我们已经成功‘赢得’了比赛，实现一个重要的里程碑。”这一结尾虽然听上去具有成就感，但也让人对AI的自主性和实用性产生了疑问。
万智牌的挑战
在成功通过纸夹游戏后，Mollick教授随即将Claude引入更加复杂的环境——《万智牌：竞技场》。然而，Claude的表现未能达到预期。在卡牌选择与调度方面，它展现了合理的策略，但在法力值计算上屡屡犯错，未能做出明智的出牌决策。这一过程中的操作不连贯性，使得Claude未能在激烈的卡牌对战中展现出应有的实力。
这种表现的落差，不仅展现了AI在不同游戏类型中的适应性局限，也为未来的游戏AI设计提出了新的思考。
未来人机互动的启示
通过对Claude 3.5的测试，Mollick教授得出了一些关键结论。首先，Claude在制定和坚持游戏策略上的能力是显而易见的，它能够在长时间的游戏过程中，保持想法的连贯性和适应性。其次，它在进行较长时间的任务中显示出的不懈努力，实践出可贵的价值。
但与此同时，Claude的短缺也显露无疑。一方面，AI容易陷入自我循环，固执己见，影响决策的灵活性；另一方面，尽管在策略上有时能提出有价值的洞见，但整体思维的深度仍不足以应对复杂的游戏环境。这为未来需要与AI协作的游戏玩家提供了新视角，表明我们需要采用与以往聊天机器人不同的方法来引导智能体，创造全新的互动体验。
总结
随着AI技术的不断发展，Claude 3.5的测试不仅为我们展现了AI在游戏中的潜力，也突显了当前科技的边界与未来的发展空间。虽然在复杂游戏中AI仍显稚嫩，但其自主策略的生成能力无疑为人机协作开辟了新的可能性。未来，我们期待随着技术的进步，更加智能的AI将如何应用于各类复杂的游戏体验，让人类与机器的互动达到新的高度。
最后，AI的不断提高和完善或许将在未来游戏版图中带来更加丰富的可能，影响我们对游戏本质和玩法的理解与认知。返回搜狐，查看更多
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