GoogleのGemini 2.5 Pro言語モデルを使った独立したプロジェクトが、技術的なサポートを得て、Game Boyのクラシックゲーム「ポケモンブルー」を完了させることに成功しました。
このゲームは、複雑なメカニックや戦略的なバトル、オープンワールドの探索など、AIシステムにとっての挑戦が詰まっています。
長期計画や目標追跡、視覚的ナビゲーションの技能が必要であり、それらは一般人工知能の開発にとって中心となるスキルです。
開発者は、Googleとは無関係ながら、特別なエージェントやゲームデータ、地図のレイアウトを読むためRAMデータの選抜など、様々な技術を用いてGeminiの操作を助けました。
非常に多くの時間をかけ、最終的にGeminiは自力でゲームをクリアしました。
その全プレイスルーはTwitchで公開されています。
Geminiは現在も開発が進行中で、記憶管理の改善や自動メモ取り、完全なる独立プレイスルー、視聴者参加の可能性も検討しています。
これらは、Geminiだけでなく、Claudeやo3など他の言語モデルを用いた試みにも広がっています。
AIの進化が示すポケモンブルーの自律プレイは、コントロールされた条件下で、大規模言語モデルがどこまで達成できるかを見せつけています。
出典 : Google’s reasoning LLM Gemini 2.5 Pro beats Pokémon Blue with a little help https://the-decoder.com/googles-reasoning-llm-gemini-2-5-pro-beats-pokemon-blue-with-a-little-help/
