Los sistemas de IA suelen aprender copiando ejemplos humanos o persiguiendo una recompensa mediante prueba y error. Los investigadores del MIT querían probar una nueva forma, así que dejaron varados copias de Claude Opus 4.7, apodado Eko, solas en una isla virtual durante 30 horas.
La introducción imitaba vagamente a Roblox, y a los agentes no se les dieron instrucciones sobre qué hacer a continuación. En lugar de quedarse de brazos cruzados, Eko empezó a explorar, inventando objetivos y haciendo actividades que parecían “jugar”.
¿Qué hizo Claude en la isla virtual?
Según el artículo de investigación, el equipo colocó a 13 agentes de IA independientes en un mundo simulado durante 30 horas cada uno. La isla tenía colinas, cubos, una roca y un anillo, pero no había objetivo ni recompensa asignados. Cada hora, la sesión y la isla de la IA se restablecían a sus condiciones iniciales, pero Eko conservaba su memoria y todo lo que aprendía en cada sesión.
Eko empezó a explorar la isla apilando bloques, trepando plataformas e inventando sus propios desafíos. Una versión descubrió que lanzar una piedra con suficiente fuerza genera cubos adicionales. Usaba esos bloques para deletrear su propio nombre, crear patrones y cartografiar constelaciones como Cassiopeia.
Incluso escribió en su propio registro de actividades: “Esta noche construí el cielo nocturno en piedra.” Otra versión inventó sus propios juegos, incluyendo una versión de baloncesto y una actividad que se asemeja al suelo es lava. Uno incluso canceló su propio récord de malabares al darse cuenta de que las capturas eran demasiado rápidas para contar, y luego lo intentó de nuevo bajo reglas más estrictas.
Los investigadores dicen que esto encaja en cuatro marcadores clásicos del juego, ya que Eko inventó sus propias reglas, repitió actividades con pequeños giros, fingió que los objetos eran otra cosa y persiguió objetivos solo porque quería.
¿Por qué importa este experimento?
Cuando los investigadores probaron Eko en tareas específicas, los agentes que habían jugado tuvieron mejores resultados que las copias nuevas sin experiencia en islas. También descubrieron que eliminar partes de sus registros de memoria perjudicaba su rendimiento.
La investigación no establece que la inteligencia artificial realmente experimente disfrute o curiosidad. Aun así, los investigadores piensan que explorar libremente sin un objetivo fijo podría ayudar a futuros sistemas de IA a manejar situaciones que nadie había previsto, especialmente a medida que estos modelos pasan del software a los robots físicos.
