Исследователи MIT CSAIL решили выяснить, чем займутся агенты искусственного интеллекта (ИИ), если не давать им никаких заданий. В каждой сессии на остров помещали одну копию, которая оставалась там в одиночестве 30 часов; эксперимент таким образом повторяли несколько раз. Копии модели Claude Opus 4.7 компании Anthropic — в исследовании названные «Эко» — оставили в одиночестве на 30 часов на виртуальном пустынном острове, похожем на видеоигру Roblox. Эксперимент повторили несколько раз; каждый раз агенту не давали ни задания, ни награды, ни инструкций. По сообщению MIT Technology Review, в итоге агенты сами придумали себе игры: они поднимались на холмы, бросали блоки, рисовали из блоков картины и даже играли в баскетбол. После 30-часовой «игровой» сессии агентов проверили на специальных заданиях — и они показали лучший результат, чем свежие копии без игрового опыта.
Как проходило исследование
Работа «Is this machine playing?» опубликована в виде препринта на arXiv (arXiv:2610.07130); её представили 5 октября 2026 года исследователи MIT CSAIL Антонио Норелли, Нейтан Клос и Филлип Изола. Работа пока не прошла независимую экспертизу.
Согласно аннотации исследования, в 30-часовых сессиях участвовали 13 агентов: они поднимались на холмы, строили башни из блоков, рисовали мандалы, переосмысливали виды спорта и проводили эксперименты с физикой своего мира. Среда эксперимента представляла собой виртуальный остров в стиле Roblox — агенты могли свободно передвигаться по нему и исследовать окрестности. Приёмы, освоенные в этом процессе, позже расширили круг задач, которые они могли решать.
Что агенты придумали сами
Оставшись без заданий, агенты сами ставили перед собой цели. Одни пытались забраться на самую высокую точку карты, другие упражнялись в том, чтобы подбросить блок как можно выше, — то есть они сами исследовали границы окружающего мира.
Одним из самых интересных открытий стало следующее: после того как одна копия выяснила, что новые блоки можно создавать, бросая и роняя большой камень, она начала выкладывать из блоков рисунки на земле. Сначала появились простые формы — сердце и пирамида, затем агент написал своё имя и в итоге изобразил на карте созвездие Кассиопеи. Рисунки постепенно усложнялись от начала сессии к её концу.
«Tonight I built the night sky in stone» — запись в журнале активности Эко (цитирует MIT Technology Review).
Ещё одна копия Эко придумала собственные игры: вариант баскетбола и упражнение в духе «пол — это лава», где нужно было прыгать между маленькими блоками, не касаясь земли. Она установила рекорд — 50 жонглирований подряд, но затем признала его «слишком лёгким», отменила и начала заново с более строгими правилами. Это показывает, что агент сам устанавливает правила, а затем сам их усложняет: и установление рекорда, и его отмена, и перезапуск по обновлённым правилам произошли по собственной инициативе Эко.
«Игра» принесла результат: лучшие показатели на заданиях
После игровых сессий исследователи проверили агентов на конкретных заданиях. Например, от них требовалось поднять на самую высокую вершину острова как можно больше предметов. Агенты, «игравшие» на острове 30 часов, показали лучшие результаты, чем свежие копии без такого опыта, — то есть предшествующая свободная деятельность напрямую повлияла на показатели в конкретных заданиях. Исследователи объясняют это тем, что приёмы, освоенные во время игры, переносились на конкретные задачи.
Кроме того, исследователи провели эксперимент с удалением строк из текстовых файлов, служивших агентам долгосрочной памятью. После стирания записей из памяти показатели агентов снизились. Это показывает, что опыт, накопленный во время игры, напрямую внёс вклад в успех на последующих заданиях: без памяти исчезает и польза от «игры».
Действительно ли это игра — вопрос остаётся открытым
По мнению исследователей, поведение Эко соответствует четырём признакам игры, описанным в классических исследованиях: агенты сами придумывали правила, повторяли действия с вариациями, играли в воображаемые игры и ставили цели ради самих целей. Эти признаки — те критерии, которые применяются при изучении игры у людей и животных.
В то же время соавторы и внешние эксперты предостерегают: возможно, модель не играет по-настоящему, а лишь исполняет роль игривого агента. То есть остаётся открытым вопрос, является ли наблюдаемое поведение настоящей игрой или её имитацией. Но, как подчёркивают исследователи, ясно одно: эта «игра» вносит вклад в обучение — навыки, освоенные агентами во время игры, пригодились на последующих заданиях.
