Gemini 2.5 Pro, ha \u201csimulado p\u00e1nico\u201d cuando sus pok\u00e9mon se quedaban sin energ\u00eda<\/strong>, reiterando en su l\u00ednea de pensamiento \u201cla necesidad de sanar al partido de inmediato o escapar de la mazmorra actual\u201d.<\/p>\nEsta situaci\u00f3n provoca \u201cuna degradaci\u00f3n cualitativamente observable en la capacidad de razonamiento del modelo<\/strong>\u201d, seg\u00fan se recoge en el informe, lo que significa que ha empezado a tomar decisiones err\u00e1ticas y poco eficientes bajo presi\u00f3n<\/strong>, al igual que le podr\u00eda suceder a un humano.<\/p>\nEn concreto, Google llev\u00f3 a cabo una transmisi\u00f3n en Twitch de estos entrenamientos de Gemini en Pok\u00e9mon de la mano del desarrollador independiente Joel Zhang, para que se pudiera ver en tiempo real c\u00f3mo la IA resuelve los desaf\u00edos de Pok\u00e9mon Azul, un videojuego infantil de hace 25 a\u00f1os lanzado para GameBoy<\/strong>.<\/p>\nAs\u00ed, se llevaron a cabo dos demostraciones, en las que la diferencia principal fue la informaci\u00f3n que se le daba a Gemini.<\/strong> En la primera partida, se realizaron modificaciones y ajustes a medida que surg\u00edan dificultades, mientras que en la segunda prueba la IA fue completamente aut\u00f3noma, sin datos previos, y actu\u00f3 como si fuera un jugador completamente nuevo en el juego, que desconoc\u00eda cualquier conocimiento previo.<\/p>\nEstas pruebas demostraron que en la primera ocasi\u00f3n, el modelo de lenguaje de Google fue mucho m\u00e1s lento que en la segunda tanda, ya que redujo significativamente el tiempo requerido para completar el juego de 813 horas a 406 horas, debido a las diversas \u201calucinaciones\u201d<\/strong> que sufri\u00f3 Gemini y a las dificultades que encontr\u00f3 para utilizar los p\u00edxeles si procesar de la pantalla.<\/p>\nDe hecho, estos comportamientos err\u00e1ticos de la IA se produjeron en \u201csuficientes lugares como para que los miembros del chat de Twitch notaran activamente cu\u00e1ndo estaba ocurriendo\u201d, seg\u00fan precisa el texto de Google DeepMind.<\/p>\n
No obstante, el experimento tambi\u00e9n ha mostrado la gran habilidad de lo que se denomina en el informe como \u201cherramientas ag\u00e9nticas\u201d de Gemini 2.5 Pro, <\/strong>implementadas en el modelo por el equipo de Google para resolver tareas espec\u00edficas, como pueden ser los rompecabezas de rocas del juego o encontrar rutas eficientes para llegar a un destino.<\/p>\nAsimismo, dado que la mayor\u00eda de indicaciones para estas herramientas ag\u00e9nticas fueron escritas por el propio modelo, Google ha sugerido que es \u201cbastante plausible\u201d que Gemini 2.5 Pro sea capaz de crear estas herramientas por s\u00ed solo en un futuro, sin intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n<\/section>\n
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