Представьте, что вы руководитель, который хочет оценить потенциал сотрудника. Вы же не будете просить его решить простейшие задачи, которые под силу любому стажеру? Точно так же с искусственным интеллектом — чтобы понять его реальные возможности, нужны по-настоящему сложные испытания.
Почему обычные тесты больше не работают
Современные языковые модели (LLM) типа GPT-4 или Claude уже настолько продвинуты, что легко справляются с большинством стандартных тестов. Это как оценивать опытного финансового директора по умению складывать числа в столбик — такой подход просто не покажет реальный потенциал.
Исследователи Джек Хопкинс, Март Баклер и Акбир Хан предложили революционное решение — использовать популярную игру Factorio в качестве испытательного полигона для ИИ. И вот почему это гениально:
Бесконечная сложность как преимущество
Factorio — это игра о построении автоматизированных заводов на чужой планете. Она начинается с простых задач (добыча руды вручную), но постепенно требует создания невероятно сложных производственных цепочек.
Бизнес-аналогия: Это как разница между управлением небольшим семейным магазином и многонациональной корпорацией вроде Amazon или Tesla. Масштабы проблем и их сложность растут экспоненциально.
Например:
- В начале игры вы производите 30 единиц ресурсов в минуту (как маленький цех)
- В продвинутой стадии — миллионы единиц в секунду (как глобальная производственная империя)
Два формата оценки
Исследователи предложили две методики тестирования:
- Лабораторные задания — 24 конкретные задачи с фиксированными ресурсами. Это как бизнес-кейсы на собеседовании: "Построй завод, который производит 10 электронных схем в минуту".
- Открытая игра — неограниченное задание на построение максимально эффективного завода на процедурно-генерированной карте. Это как сказать: "Вот стартап и инвестиции — сделай из этого unicorn".
Что показали испытания
Результаты тестирования шести передовых языковых моделей оказались отрезвляющими:
- Лучшая модель (Claude 3.5 Sonnet) выполнила только 7 из 24 лабораторных заданий
- Все модели испытывали серьезные проблемы с пространственным мышлением
Бизнес-пример: Представьте, что вы поручили топ-менеджеру с блестящим CV оптимизировать логистику на вашем складе, а он не смог даже правильно расставить стеллажи. Примерно такой уровень провала продемонстрировали лучшие ИИ-системы в Factorio.
В открытой игре ситуация была еще показательней:
- ИИ смог освоить базовую автоматизацию (электрические буры для добычи ресурсов)
- Но не справился с созданием сложных автоматизированных линий (например, для производства электронных схем)
- Даже продвинутые модели не могли скоординировать работу более шести машин, когда продукт требовал больше трех ингредиентов
Бизнес-аналогия: Это как руководитель, который хорошо управляет отделом из 5-6 человек, но полностью теряется при необходимости координировать несколько департаментов со сложными взаимозависимостями.
Программирование как построение теории
Одна из самых интересных особенностей этого тестового окружения — способ взаимодействия ИИ с игрой. Агенты пишут Python-программы, которые отражают их понимание системы.
Этот подход перекликается с концепцией известного компьютерного ученого Питера Наура о "программировании как построении теории" — код не просто выполняет действия, но отражает ментальную модель того, как работает система.
Бизнес-пример: Это похоже на то, как опытный CEO создает бизнес-процессы компании. Они не просто перечень действий, а отражение его глубокого понимания рынка, продукта и команды.
Интересные выводы для бизнеса
- Ограничения текущего ИИ более серьезны, чем кажется. Несмотря на впечатляющие демонстрации, даже лучшие модели "спотыкаются" на задачах, требующих комплексного пространственного мышления и долгосрочного планирования.
- Количественная оценка возможностей. Factorio позволяет четко измерить "потолок" возможностей ИИ через объем производимых ресурсов — это как оценка бизнеса по выручке или EBITDA вместо расплывчатых обещаний.
- Пространственное мышление — ахиллесова пята ИИ. Если ваш бизнес требует сложной физической координации или оптимизации пространства (логистика, производство, строительство), не спешите полностью доверяться искусственному интеллекту.
- Benchmark с запасом на будущее. В отличие от большинства тестов, которые быстро становятся устаревшими, Factorio имеет такой высокий "потолок" сложности, что останется актуальным инструментом оценки ИИ на годы вперед.
Выводы очевидны: несмотря на впечатляющий прогресс, современный ИИ все еще далек от уровня "универсального решателя проблем". Бизнесу стоит трезво оценивать возможности технологии и использовать ее как усилитель человеческого интеллекта, а не как его замену.
Исследователи сделали Factorio Learning Environment открытым исходным кодом, так что любая компания может использовать эту платформу для оценки возможностей ИИ-решений перед их внедрением в бизнес.
Оригинал статьи читайте по ссылке.