GPT-6 Astra samodzielnie ukończył grę Portal, eksperyment kosztował 571 dolarów

Model GPT-6 Astra od OpenAI samodzielnie ukończył pełną, trójwymiarową wersję gry Portal studia Valve, bez żadnej pomocy człowieka, podpowiedzi czy poradnika. Eksperyment przeprowadził niezależny entuzjasta sztucznej inteligencji znany w sieci jako cozyblaze, a jego wynik szybko obiegł media technologiczne jako kolejny dowód na to, jak szybko rosną zdolności agentowe najnowszych modeli językowych.

Autor eksperymentu podłączył model do gry za pomocą zmodyfikowanego narzędzia SourcePauseTool oraz protokołu Model Context Protocol, który odpowiadał za faktyczne wciskanie klawiszy i sterowanie postacią. Kluczowym elementem układu było zatrzymywanie gry na czas, gdy model analizował obraz z ekranu i planował kolejny ruch, gra wznawiała się dopiero, gdy Astra podejmowała decyzję o następnej sekwencji działań.

Jak wyglądał test

Astra nie korzystała z żadnej uproszczonej, tekstowej wersji rozgrywki. Model dostawał wyłącznie zrzuty ekranu z pełnej trójwymiarowej gry i musiał na ich podstawie rozpoznawać przestrzeń, planować trajektorie portali oraz rozwiązywać wieloetapowe zagadki fizyczne, dokładnie tak jak robi to człowiek trzymający w rękach gamepad.

Ponieważ tempo rozumowania modelu językowego jest znacznie wolniejsze niż fizyka gry działającej w czasie rzeczywistym, twórca eksperymentu zdecydował się zatrzymywać silnik gry na czas namysłu Astry. Dzięki temu model mógł dokładnie przeanalizować układ pomieszczenia i zaplanować sekwencję skoków między portalami, zanim akcja ruszyła dalej.

Model nie ukończył gry w dwie godziny, jak sugeruje nagranie, gra była pauzowana za każdym razem, gdy GPT-6 Astra musiała pomyśleć, a te przerwy zostały wycięte z materiału wideo

Ile to kosztowało

Pełne przejście gry zajęło modelowi około 3336 wywołań narzędzi, a łączny koszt zużytych tokenów w interfejsie API wyniósł 571,18 dolara. Sam autor testu korzystał jednak z miesięcznej subskrypcji Codex Pro w cenie 200 dolarów, więc realny koszt z jego perspektywy był znacznie niższy niż wyliczona wartość rynkowa zużytych zasobów obliczeniowych.

Wysoki koszt pojedynczego przejścia gry pokazuje, że mimo rosnących zdolności modeli agentowych, ich praktyczne wykorzystanie do zadań wymagających długiego, ciągłego rozumowania w czasie rzeczywistym pozostaje kosztowne. Krytycy komentujący wynik zwracali uwagę, że publikacje opisujące eksperyment nie zawierały pełnych szczegółów technicznych konfiguracji, co utrudnia niezależną weryfikację przebiegu testu.

Kontekst dla branży gier

Portal, wydany przez Valve w 2007 roku, od lat uchodzi za jedną z najbardziej wymagających pod względem przestrzennego rozumowania gier komputerowych, gracz musi jednocześnie panować nad geometrią poziomu, fizyką ruchu i logiką łamigłówek opartych na przenoszeniu obiektów między portalami. Eksperyment porównywano do wcześniejszych, znacznie mniej udanych prób modeli AI w grach wideo, około półtora roku wcześniej model Claude miał poważne trudności z ukończeniem znacznie prostszej gry Pokémon.

Postęp widoczny w przypadku Astry wpisuje się w serię doniesień o rosnących zdolnościach tego konkretnego modelu poza typowymi zastosowaniami biurowymi, wcześniej OpenAI informowało między innymi o rozwiązaniu przez Astrę dziesięciu otwartych problemów matematycznych. Zdolność do samodzielnej nawigacji w złożonym środowisku 3D, planowania wieloetapowych sekwencji i korygowania błędów bez ludzkiej interwencji jest traktowana przez badaczy jako istotny wskaźnik ogólnych zdolności rozumowania przestrzennego modeli językowych, wykraczających poza samo przetwarzanie tekstu.

Dla twórców gier i platform takich jak Steam wynik eksperymentu jest kolejnym sygnałem, że modele AI coraz sprawniej radzą sobie z zadaniami wymagającymi percepcji wzrokowej i planowania w czasie rzeczywistym, a nie tylko z analizą tekstu czy kodu. Jednocześnie wysoki koszt i czas potrzebny na ukończenie jednej gry pokazują, że do masowego, taniego wykorzystania takich zdolności agentowych w rozrywce jest jeszcze daleko.