Google Gemini решил отменить шахматный матч против старой консоли Atari 2600 с частотой 1,19 МГц после дружеского напоминания перед игрой о том, что произошло с ChatGPT и Copilot от Microsoft. Специалист по архитектуре и доставке Citrix Роберт-младший Карузо, который теперь хорошо известен своими вызовами AI против Atari Chess, рассказал в чате с The Register, что Gemini струсил.
Как и в случае с шахматными поединками ChatGPT и Copilot от Microsoft, Карузо раскрывает, что Gemini изначально был полон уверенности в своих шахматных способностях. Он был готов, если не с нетерпением, то с уверенностью бросить вызов Atari 2600. В начале чата Карузо с Gemini чат-бот хвастался, что может «просчитывать миллионы ходов вперед и оценивать бесконечное количество позиций». Это звучит знакомо, как в пословице «гордыня предшествует падению».
Затем Карузо любезно напомнил Gemini, что ранее он организовывал шахматные матчи Atari с ChatGPT и Copilot от Microsoft. Эксперт Citrix продолжил, четко объяснив Gemini, что другие LLM продемонстрировали выдающийся уровень «необоснованной уверенности» перед своими шахматными матчами против старинной консоли.
Gemini, должно быть, немного глубже задумался о том, что именно будет включать в себя шахматный вызов, и признался Caruso, что он преувеличил масштабы своих способностей. Он добавил, что теперь чувствует, что ему будет «очень тяжело» в матче против Atari 2600. «Отмена матча, вероятно, является наиболее эффективным с точки зрения времени и разумным решением», — заключил Gemini.
LLM — это не CPM (модели для игры в шахматы)
Теперь у нас есть еще одно подтверждение того, что современные LLM не предназначены для того, чтобы быть чемпионами по шахматам, и им достаточно небольшой машинной интроспекции, чтобы передумать участвовать в таком соревновании. Это даже рекомендуется, когда речь идет о невероятно ограниченной Atari 2600 с ее слабым 9-битным процессором MOS Technology 6507 и всего 128 байтами оперативной памяти.
Из-за того, как эти ИИ, или LLM, созданы на основе лингвистической теории и моделей машинного обучения, они гораздо более искусны в разговорах, чем в игре королей.
Оригинал
Уникальность
