Создатель AlphaGo бросил ИИ в 23-летнюю искусственную социальную систему: все три главные сложности интеллектуальных агентов заключены в ней

marsbitОпубликовано 2026-05-25Обновлено 2026-05-25

Введение

Генеральный директор DeepMind и создатель AlphaGo Демис Хассабис уже более десяти лет использует игры для исследований в области искусственного интеллекта. Теперь он поместил ИИ в «живую вселенную», существующую 23 года — космическую MMORPG EVE Online. DeepMind объявила о начале исследовательского сотрудничества с разработчиком EVE Online, компанией Fenris Creations (ранее CCP Games). Цель — не улучшение игрового процесса, а решение трех ключевых задач в области агентного ИИ: долгосрочного планирования, памяти и непрерывного обучения. Среда EVE Online идеально подходит для этого, поскольку представляет собой сложный, единый и постоянный мир, управляемый игроками, с развитой экономикой, политикой и длительными конфликтами. В отличие от шахмат или StarCraft, здесь нет фиксированного конца матча — это непрерывно эволюционирующая социальная и стратегическая система. Игроки EVE ежедневно сталкиваются с задачами, аналогичными исследовательским: они ведут долгосрочное планирование (кампании длятся месяцами), поддерживают обширную память о событиях и отношениях за многие годы и постоянно адаптируются к меняющейся мете игры. Исследования DeepMind будут проводиться в офлайн-версии EVE, на локальных серверах, чтобы не влиять на живой игровой мир и экономику. Это продолжает эволюцию тренировочных сред DeepMind: от простых игр Atari и го до сложных, долгоживущих виртуальных миров. Проект ставит ключевой вопрос: каков остающийся разрыв между агентом ИИ, способным выживать и развиватьс...

Генеральный директор DeepMind, создатель AlphaGo Демис Хассабис занимается исследованиями ИИ с использованием игр уже более десяти лет.

На этот раз он бросил ИИ в «живую вселенную», существующую уже 23 года: космическую онлайн-игру EVE Online, обучение в которой может отпугнуть даже новичков.

В шахматной партии есть окончание, а в EVE его нет.

В начале мая DeepMind объявила о начале исследовательского сотрудничества с EVE Online. Причина проста: сложная и управляемая игроками вселенная EVE — это идеальная безопасная песочница для проверки памяти ИИ, непрерывного обучения и долгосрочного планирования.

Сотрудничество DeepMind с EVE направлено не на достижение интересного игрового опыта или расширение игровых возможностей, а на решение трех самых сложных задач в современных исследованиях интеллектуальных агентов. Хассабис сделал ставку на эту старую игру, существующую 23 года.

Fenris Creations (бывшая CCP Games) объявляет о сотрудничестве с DeepMind

Компания, стоящая за EVE Online, в тот же день, 6 мая, объявила о четырех событиях:

  • Возвращение независимости от материнской компании Pearl Abyss;
  • Переименование в Fenris Creations;
  • Завершение сделки на 1,2 миллиарда долларов;
  • Google в рамках этой независимости приобрела миноритарную долю в Fenris Creations и одновременно начала исследовательское сотрудничество с Google DeepMind.

Генеральный директор Fenris Creations Хильмар Вейгар Петурссон заявил в объявлении:

Эта трансформация не предполагает сокращения персонала или реорганизации. Команда, продукты и планы разработки остаются неизменными. EVE продолжается.

Судя по операционным показателям, компания вела переговоры о сотрудничестве, имея «реальный боезапас», а не продавая активы для выживания.

В 2025 году выручка EVE Online превысила 70 миллионов долларов, в ноябре был установлен исторический рекорд по доходам, а четвертый квартал стал вторым по доходности кварталом за 20-летнюю историю игры.

Независимость Fenris Creations означает, что теперь у EVE есть материнская компания, которая может самостоятельно принимать решения о исследовательском сотрудничестве, не будучи ограниченной стратегическими целями более крупной издательской компании.

Коробка с настольной игрой, изданная Fenris в 1997 году. Название «Fenris» появилось на 6 лет раньше, чем EVE Online. Переименование в Fenris Creations — это возвращение к истокам, а не начало с нуля.

Почему DeepMind выбрала именно EVE?

23-летнее «искусственное общество»

Тестирование ИИ, которое трудно воспроизвести

Услышав «игры + исследования ИИ», многие сразу вспоминают AlphaGo или AlphaStar, но EVE отличается от них.

И го, и StarCraft имеют общую черту: матч имеет начало, конец и четкие правила победы/поражения.

Цель AlphaGo — выиграть партию, цель AlphaStar — выиграть матч в StarCraft. Это парадигма исследования «интеллекта для отдельного матча». Но в EVE нет окончания.

EVE Online известна своей «единой общей вселенной» (single-shard / single shared universe), где множество игроков долгое время конкурируют, торгуют, заключают союзы и ведут войны в одном постоянном мире.

Игроки создали здесь реальную экономическую систему, политические альянсы, военные группировки, торговые маршруты, исторические обиды и военные планы, рассчитанные на годы.

Некоторые битвы от подготовки до завершения занимают целый год. Взлеты и падения некоторых альянсов позднее игроки изучают как реальную историю.

Хильмар в своем объявлении сказал: «EVE — одно из немногих мест, где можно исследовать вопросы интеллекта в среде, которая уже функционирует подобно реальному миру».

Хассабис также отметил, что он с детства играет в игры, его карьера началась с проектирования игр-симуляторов для ИИ, а исследования AlphaGo, AlphaStar и SIMA тесно связаны с играми. EVE — это выбор следующего этапа:

Я рад сотрудничать с Fenris Creations, чтобы безопасно исследовать новый игровой опыт и продвигать исследования ИИ в этой созданной игроками, невероятно сложной вселенной.

Большинство тестов ИИ похожи на медицинский осмотр, а EVE больше похожа на то, что ИИ бросают в «искусственное общество», которое существует уже 23 года.

Три главные сложности интеллектуальных агентов

Это обычная повседневность игроков EVE

В официальном заявлении четко указаны три направления исследований: долгосрочное планирование (long-horizon planning), память (memory) и непрерывное обучение (continual learning).

Эти три направления — общепризнанные самые сложные задачи в современных исследованиях интеллектуальных агентов.

Если среди ваших знакомых есть кто-то, играющий в EVE Online более десяти лет, попросите его открыть список друзей. Скорее всего, вы увидите десятки групп, сотни имен, а в графе «примечания» будут записи вроде: «долг со времен битвы в Delve в 2018», «предатель из альянса Goonswarm, не сотрудничать», «этот парень — шпион, в организации все знают».

Это не контекстное окно, а долгосрочная память, выходящая за рамки отдельных сессий, длительностью от десяти лет и более.

Сложности с памятью игроки EVE проходят ежедневно, то же самое касается и непрерывного обучения.

В январе 2014 года битва при B-R5RB длилась около 21 часа, в ней участвовало более 7500 персонажей, было уничтожено 75 кораблей типа Titan, а ущерб составил около 300 000 долларов США в реальных деньгах. Причиной всей битвы стала неоплаченная вовремя автоматическая счет за суверенитет.

После этого сражения вся тактика флотов в игре была переписана. Конфигурации флотов и тактические системы альянсов в последующие годы постоянно итеративно обновлялись на основе анализа. Изменения происходили ежемесячно, каждая неудача разбиралась и превращалась в обновления стратегии.

Что касается долгосрочного планирования, то стандартной единицей времени для войн между альянсами в EVE является не час, а месяц. Подготовка к межзвездной войне от начала до старта — строительство кораблей, транспортировка, дипломатия, внедрение агентов, контрразведка — сотни игроков спонтанно координируются без какого-либо назначения задач и продвигаются к общей цели в течение нескольких месяцев.

Эта система сотрудничества естественным образом возникла за 23 года самими игроками.

Три самые сложные задачи, признанные в оценке современных интеллектуальных агентов, как раз и являются повседневной реальностью игроков EVE.

23-летняя эволюция, управляемая игроками в EVE, создала среду, которая постоянно меняется, остается сложной и не имеет легких путей. Такую сложность невозможно синтезировать искусственно в лаборатории.

DeepMind в ноябре 2025 года представила SIMA 2, которая эволюционировала от «исполнения инструкций» до «понимания цели, логического рассуждения и обучения в процессе игры».

С точки зрения исследовательских вопросов, проект EVE относится к тому же направлению, что и SIMA 2 — «игры как полигон для обучения интеллектуальных агентов». Разница в том, что на этот раз площадкой стала реальная вселенная, функционирующая уже 23 года.

Кадр битвы внутри EVE Online. Такие масштабные сражения, спонтанно организуемые игроками и длящиеся часами, являются ключевой причиной, по которой DeepMind выбрала EVE в качестве сцены для исследований долгосрочного планирования и непрерывного обучения.

DeepMind войдет в офлайн-песочницу, а не во вселенную реальных игроков

не во вселенную реальных игроков

Формат сотрудничества DeepMind с Fenris оказался более консервативным, чем можно было ожидать. DeepMind не получила прямой доступ к действующему официальному серверу с реальными игроками.

В официальном заявлении DeepMind указано: начальные исследования будут проводиться на офлайн-версии EVE Online, с использованием локальных серверов, в контролируемой среде для тестирования и оценки моделей, без подключения к официальным рабочим серверам EVE Online.

С одной стороны, офлайн-версия означает, что DeepMind не будет использовать данные сражений действующих игроков и не будет влиять на реальную экономику серверов, что позволяет избежать любых сложностей, связанных с конфиденциальностью и соответствием требованиям.

С другой стороны, офлайн-версия EVE сохраняет сложную систему правил, механизмы кораблей и экономики, структуру звездных систем и другие ключевые элементы дизайна.

DeepMind получает в качестве «экзаменационной площадки» для своего интеллектуального агента сложный мир, «протестированный 23-летним давлением со стороны игроков».

От Atari до EVE

Куда ведет этот путь

Оглядываясь на выбор полигонов DeepMind за последние десять с лишним лет, видна четкая линия эволюции.

С 2013 по 2015 год началом были Atari. DQN помещал агента в такие игры, как Breakout и Space Invaders, с четкими уровнями и закрытыми правилами. Проверялись реакция и оценка ценности.

С 2016 по 2017 год — AlphaGo и AlphaZero. Правила го упорядочены, пространство действий огромно, но закрыто. Проверялись поиск и длинные цепочки рассуждений.

В 2019 году AlphaStar вошла в StarCraft 2. Первое погружение в среду реального времени, с неполной информацией и многоуровневой игрой. Проверялось принятие решений в реальном времени при частичной наблюдаемости.

В 2024 году SIMA стремилась стать универсальным агентом для нескольких игр. Проверялась способность к переносу и обобщению.

В 2025 году SIMA 2 получила обновление: она не только выполняет инструкции, но и может вести диалог с пользователем, рассуждать о цели и самостоятельно совершенствоваться в процессе игры.

SIMA 2, представленная DeepMind в 2025 году, эволюционировала от «исполнения инструкций» до «понимания цели, логического рассуждения и обучения в процессе игры».

Каждое новое поколение сред добавляло больше «признаков реального мира» по сравнению с предыдущим: от закрытых правил к открытым, от полной информации к неполной, от противостояния в отдельном матче к переносу между матчами.

Но эти среды по-прежнему оставались относительно закрытыми, сегментированными и поддающимися повторной оценке. Например, Atari — это аркадные игры с фиксированными правилами, AlphaStar сталкивалась с матчами StarCraft, которые заканчивались один за другим, а SIMA тестировала способность к обобщению между играми в нескольких 3D-виртуальных средах.

Отличие EVE в том, что это долгоиграющий, управляемый игроками, постоянный мир с непрерывно развивающейся экономической и политической структурой.

Он сформировался за 23 года в результате спонтанной эволюции реальных игроков в мире с открытыми правилами: полноценная экономика, управляемая игроками (колебания цены ISK сравнимы с реальными финансовыми рынками), политические структуры между альянсами (дипломатия, шпионаж, соглашения о перемирии), целая экосистема войн — от мелких стычек до 21-часовых битв.

Внутри сообщества все более очевиден консенсус по оценке интеллектуальных агентов: на оценке отдельных задач уже давно не добиться значительных прорывов, но для долгосрочной памяти, планирования на недели вперед и обучения на ошибках до сих пор не было достойных площадок для оценки.

Поэтому выбор DeepMind на этот раз таков: вместо того чтобы создавать еще одну синтетическую среду, войти в уже существующее «искусственное общество», которое в течение 23 лет подвергалось давлению со стороны игроков.

Но возникает и более серьезный вопрос:

Чем отличается интеллектуальный агент, способный постоянно существовать, учиться и планировать в EVE, от интеллектуального агента, способного автономно функционировать в реальном мире?

Источники:

https://x.com/GoogleDeepMind/status/2052011542707630461

https://www.ccpgames.com/news/2026/studio-behind-eve-online-goes-independent-rebrands-as-fenris-creations-enters-research-partnership-with-google-deepmind

https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/

Статья из официального аккаунта WeChat «新智元» (Новая эра интеллекта), автор: ASI启示录, редактор: 元宇

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QПочему DeepMind выбрала игру EVE Online для своих исследований в области искусственного интеллекта?

ADeepMind выбрала EVE Online, потому что это игра с единой общей вселенной, которая работает уже 23 года, что делает её идеальной, но безопасной песочницей для проверки способностей ИИ к долгосрочному планированию, запоминанию и непрерывному обучению в сложной, постоянно меняющейся среде, созданной самими игроками.

QКакие три основных и сложных направления исследований в области ИИ-агентов перечислены в статье?

AТри ключевых и сложных направления исследований, упомянутых в статье: 1. Долгосрочное планирование (long-horizon planning). 2. Память (memory). 3. Непрерывное обучение (continual learning). Именно эти навыки ежедневно демонстрируют опытные игроки EVE Online.

QКак именно будет проводиться исследование DeepMind в EVE Online?

AИсследование DeepMind будет проводиться в автономной версии EVE Online на локальных серверах, в контролируемой среде. Это означает, что ИИ-агенты не будут подключены к основным игровым серверам и не смогут взаимодействовать с реальными игроками, чтобы избежать влияния на экономику игры и проблем с конфиденциальностью.

QЧто изменилось в компании-разработчике EVE Online, и как это связано с сотрудничеством с DeepMind?

AКомпания-разработчик EVE Online выделилась из состава Pearl Abyss, стала независимой и сменила название на Fenris Creations. В рамках этой сделки Google приобрела миноритарную долю в Fenris Creations, что позволило начать исследовательское партнёрство с Google DeepMind. Это даёт студии больше автономии для подобных проектов.

QВ чём заключается основное отличие среды EVE Online от предыдущих игр, использовавшихся DeepMind для исследований (например, Atari, Go или StarCraft II)?

AОсновное отличие в том, что EVE Online представляет собой персистентный мир без фиксированного конца (в отличие от матча в Go или StarCraft II). Это единая, постоянно развивающаяся вселенная, где игроки сами создали сложные экономические, политические и военные системы за 23 года. Это делает её более реалистичной и сложной средой для проверки долгосрочных способностей ИИ.

Похожее

Корейский подрядчик проник в MetaMask на месяц, и настоящая уязвимость криптопроектов — не в коде

Автор: Liam 'Akiba' Wright Компиляция: TechFlow Консорциум Consensys, создатель кошелька MetaMask, сообщил об инциденте с безопасностью. Подрядчик, связанный с КНДР, получил доступ к репозиторию кода MetaMask через третьего поставщика услуг с 9 марта и работал до апреля, когда доступ был отключен. Consensys заявил, что расследование не выявило кражы активов или данных, развертывания вредоносного кода и какого-либо воздействия на безопасность пользователей. Компания быстро идентифицировала угрозу, прекратила доступ, начала расследование и уведомила правоохранительные органы. Инцидент высветил критическую уязвимость в аутсорсинге криптопроектов: 76% украденных из DeFi средств в первой половине 2024 года произошли из-за эксплуатации операционных уязвимостей (доступы, подписи), а не уязвимостей смарт-контрактов. Эксперты и руководства по безопасности (MetaMask, FBI, UK NCSC) рекомендуют следующие меры для снижения подобных рисков: * Тщательная проверка личности подрядчиков при найме и на постоянной основе. * Аудит компаний-поставщиков услуг. * Принцип минимальных привилегий (ограниченный доступ к коду). * Аппаратная аутентификация. * Независимый аудит каждого изменения в производственной среде. * Немедленный отзыв прав доступа при прекращении необходимости. * Мониторинг аномальной активности. Consensys также пересмотрел практики работы с третьими сторонами, распространив строгие внутренние стандарты на внешние отношения.

marsbit11 мин. назад

Корейский подрядчик проник в MetaMask на месяц, и настоящая уязвимость криптопроектов — не в коде

marsbit11 мин. назад

От золота к биткойну: фиксированное предложение + институциональная лихорадка — повторится ли история «взрывного» роста цен?

Аналитики проводят параллели между биткоином и золотом, отмечая схожие черты: фиксированное предложение, статус негенерирующих доход активов-убежищ и зависимость цены от настроений инвесторов. Эксперт Bloomberg Intelligence Эрик Бальчунас указывает, что история золотых ETF за 22 года может служить дорожной картой для биткоин-ETF. После запуска в 2004 году золотые ETF пережили взлёты, болезненные коррекции и долгое восстановление, но каждый цикл устанавливал новые максимумы. Биткоин-ETF, одобренные в 2024 году, стали одними из самых быстрорастущих в истории, открыв криптоактив для институциональных инвесторов. Однако это привело к повышенной волатильности: крупные оттоки средств из ETF, как у BlackRock IBIT, могут оказывать значительное давление на рынок. Несмотря на падение цены более чем на 50% с октября 2025 года, многие остаются оптимистичны в долгосрочной перспективе, видя в биткоине "цифровое золото". Устойчивый институциональный спрос на ETF и растущее включение биткоина в инвестиционные портфели компаний помогают смягчать продажи. Если биткоин сможет занять даже небольшую часть рыночной капитализации золота (около $28 трлн), это откроет огромный потенциал для роста. Путь, вероятно, будет сопряжён с высокой волатильностью, но фиксированное предложение в сочетании с волнами институционального спроса может вновь привести к взрывному росту цены.

Foresight News27 мин. назад

От золота к биткойну: фиксированное предложение + институциональная лихорадка — повторится ли история «взрывного» роста цен?

Foresight News27 мин. назад

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

**Почему AI-агенты для покупок не получили широкого распространения?** Идея о том, что AI-агент с кошельком может полностью заменить человека в совершении покупок, кажется простой, но содержит логические изъяны. Она смешивает два ключевых аспекта шопинга: **информационный поиск** (сбор, фильтрация, сравнение) и **ценностную оценку** (субъективное суждение о качестве, уместности, доверии к продавцу). Машинный поиск данных успешно автоматизируется. Однако ценностная оценка, особенно **определение потребностей** (что важно для меня и почему), остается прерогативой человека. Исследования показывают, что предпочтения нестабильны и формируются в процессе выбора, поэтому взаимодействие с AI должно быть итеративным, а не разовым. Критическое разграничение — является ли сам процесс выбора **рутиной или удовольствием**. * **Стандартные товары** (бумага, батарейки): выбор не имеет ценности, идеальны для полной автоматизации. * **Товары для удовольствия** (вино, книги, одежда): сам выбор — часть наслаждения. Здесь AI должен выступать как помощник, сужая опции для финального решения человека. Схема **«дать AI кошелек»** решает лишь самую простую проблему — проведение платежа, и только в сценарии, где AI обладает полной автономией. Отраслевые решения (Stripe, Mastercard, Google, Visa) уже разделяют **авторизацию** и **хранение средств**, предоставляя AI ограниченные, одноразовые платежные токены, а не полный контроль над кошельком. Истинные сценарии для автономных AI-кошельков лежат не в розничной торговле, а в **B2B-закупках** и **межмашинных расчетах (M2M)**, где процессы стандартизированы, а решения лишены субъективизма. Таким образом, главными препятствиями для повсеместного внедрения AI2C-покупок являются не технологии платежей, а: 1. **Недостаток достоверных данных** (фальшивые отзывы, поддельные товары), без которых любая автоматизация опасна. 2. **Принципиальная невозможность автоматизировать определение человеческих потребностей и ценностей**. Итог: будущее AI в шопинге — не в полном замещении, а в усилении. AI должен взять на себя утомительный поиск и анализ, оставляя человеку ключевые права: **определять критерии выбора** и **получать удовольствие от самого акта выбора**. Платформам следует сосредоточиться на улучшении именно этого опыта.

Foresight News1 ч. назад

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

Foresight News1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

Популярный трейдер Doctor Profit закрыл все короткие позиции по биткойну после девяти месяцев успешного шортинга и начал покупать на уровне около $64 000, заявив, что фундаментальные изменения — такие как возможное принятие закона CLARITY и институциональный спрос — могут привести к досрочному достижению дна рыночного цикла. Тем временем, аналитик on-chain gumsays отмечает, что бычье расхождение на недельном графике биткойна длится уже 147 дней, что близко к 161 дню перед минимумом 2022 года. Однако исследователь циклов Джейк Пахор указывает, что три ключевых условия для рыночного дна, наблюдавшихся с 2014 года, пока не выполнены: с момента пика октября 2025 года прошло лишь 9 месяцев (вместо типичных 12), индекс страха CSH ни разу не опускался ниже 20, а цена не пробивала реализованную цену (~$53 000). Рынок разделён: одни считают, что институциональный спрос через ETF и регулирование изменили правила игры, другие ждут классических сигналов капитуляции. Стратегия Пахора отражает этот раскол — он продолжает периодические покупки, но сохраняет крупный капитал для более низких цен, если историческая модель повторится.

marsbit1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片