أثبتت دراسة جديدة أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يواجه تحديات كبيرة في الألعاب الديناميكية، حيث كشفت تجربة أجراها مختبر Hao AI Lab بجامعة كاليفورنيا سان دييغو عن تفاوت واضح في أداء النماذج الذكية عند اللعب بـ Super Mario Bros.. ورغم تقدم الذكاء الاصطناعي في مجالات عديدة، فإن هذه التجربة أظهرت نقاط ضعفه في اتخاذ القرارات السريعة المطلوبة في البيئات التفاعلية.
وتم تشغيل اللعبة باستخدام إطار عمل GamingAgent، الذي يمنح الذكاء الاصطناعي القدرة على التحكم في ماريو من خلال أوامر برمجية. وأظهرت النتائج تفوق نموذج Claude 3.7 من شركة Anthropic، يليه Claude 3.5، في حين واجه كل من Google Gemini 1.5 Pro و GPT-4o من OpenAI صعوبات في مجاراة التحدي، رغم تفوق هذه النماذج في اختبارات الذكاء التقليدية.
ويعزو الباحثون ضعف أداء بعض النماذج إلى طبيعة تفكيرها المنطقي المتسلسل، حيث تحتاج وقتًا أطول لاتخاذ القرار، وهو عامل حاسم في الألعاب التفاعلية مثل Super Mario Bros.، حيث يمكن أن يؤدي التأخير ولو لثانية واحدة إلى الفشل في القفز أو الاصطدام بالعقبات.
ورغم أن الألعاب لطالما استخدمت كمعيار لاختبار قدرات الذكاء الاصطناعي، إلا أن بعض الخبراء يشككون في دقة هذه التقييمات. فالألعاب، على عكس العالم الحقيقي، توفر بيئات محددة تحتوي على كميات هائلة من البيانات، مما قد لا يعكس التحديات الفعلية التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في مواقف أكثر تعقيدًا.
وبينما تظل قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع التحديات التفاعلية محل نقاش، فإن هذه التجارب تقدم رؤية واضحة حول مدى تطوره في مجالات مختلفة، وربما في المستقبل، قد نرى أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التفوق في الألعاب بنفس كفاءة أدائها في المهام الأخرى.
