在AI技术风起云涌的当下，众多科技巨头纷纷推出了自家的AI品牌。最近，一家研究机构进行了一项别开生面的实验，他们利用谷歌的AI系统“Gemini”挑战了经典游戏《宝可梦：蓝》。
在这次实验中，“Gemini”被赋予了玩家位置和游戏地图操作等关键信息，而AI则需要基于这些信息自主决定游戏策略。值得注意的是，“Gemini”被分化成了多个实例，每个实例承担着不同的任务，仿佛拥有了自己的“分身”。例如，负责游戏操作的分身会不时向负责技术咨询的分身寻求帮助。
实验过程中，“Gemini”的两大版本均成功完成了游戏通关。其中，“Gemini2.5 Pro Experimental”版本在人类技术人员的轻微辅助下，耗时813小时完成了通关。这里的辅助仅限于提供推理性的建议，并未干涉游戏的关键进程。而另一个版本，“Gemini 2.5 Pro Preview 05-06”则完全依靠AI自身的探索能力，仅用时406.5小时便成功通关。
据分析，初次测试的“低级版本”之所以耗时较长，主要是因为AI在游戏过程中进行了大量的试错。尽管AI在搜索和提取信息方面展现出了巨大的优势，但在逻辑性方面仍存在一定的短板。
在这次实验中，AI展现了其在复杂游戏环境中的学习能力和适应性。然而，与人类玩家相比，AI在逻辑判断和游戏策略上的不足仍然显而易见。这也为未来的AI游戏研究指明了方向，即如何在提高AI搜索能力的同时，增强其逻辑性和策略性。
实验还揭示了AI在游戏过程中的一些有趣现象。例如，AI会不断地尝试不同的策略，以找到最优解。这种不断试错和探索的精神，与人类玩家在游戏中的体验颇为相似。然而，与人类不同的是，AI缺乏直观的理解和创造力，这在一定程度上限制了其在游戏中的表现。
尽管存在不足，但这次实验无疑为AI在游戏领域的应用开辟了新的道路。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信AI将在游戏领域展现出更加出色的表现。
同时，这次实验也为AI在其他领域的应用提供了有益的启示。例如，在自动驾驶、智能制造等领域，AI同样需要面对复杂多变的环境和不断变化的规则。通过借鉴这次实验的经验，我们可以更好地设计和优化AI系统，以提高其在这些领域中的表现。
