当我看到AI玩宝可梦时：技术与怀旧的奇妙交织
回想一下GBA游戏的黄金时代 - 你在深夜宿舍的台灯下，黑白屏幕的微光照亮你疲惫又兴奋的脸，不知不觉又打通了一个道馆，明明说好只玩十分钟的… 只是现在你已经不记得到底这款游戏的名字应该是宝可梦、口袋妖怪、神奇宝贝还是宠物小精灵了…
而现在：一个AI正在玩着同样的游戏，也在挑战同样的道馆，甚至给自己的杰尼龟起了个拼写错误但意外可爱的名字”TSUNMAI!”（大概是想拼tsunami/海啸来反映水系宝可梦的特性，但是AI也会有“手抖”拼写错误的时候？）。
当我在社交媒体上看到Google CEO Sundar Pichai宣布旗下的最强AI - Gemini 2.5 Pro成功通关《宝可梦蓝》的消息时，内心泛起的不仅是对技术的惊叹，更是一种奇特的情感混合物- 我们当年玩的游戏，现在竟然成了评估顶尖AI能力的标杆？
这不能不说是条神奇的时间线…
AI转战宝可梦：不只是”玩游戏”那么简单
2025年的AI世界有了两位新晋宝可梦训练师：Google的Gemini 2.5 Pro模型和Anthropic的Claude 3.7 Sonnet模型。
Gemini已经成功挑战联盟，用一只166级的妙蛙花击败了冠军216级的水箭龟（这么看AI也喜欢练级？）。而Claude则刚刚在关东地区小有成就，已经获得了两枚徽章，正朝着成为宝可梦大师的路上稳步前进。
虽然你可能会想：”能打通这款游戏很难嘛？”
但这恰恰是重点所在。对于AI来说，宝可梦游戏作为一款宠物养成对战RPG游戏，是个极具挑战性的目标 – 它不是规则明确的国际象棋/围棋，而是一个开放世界，充满了随机遭遇、复杂的对战系统（属性相克、招式组合）、道具管理、非线性探索路径（寻找隐藏物品、解决谜题）… AI需要同时处理短期战术（该用什么招式对战）和长期战略（如何培养精灵队伍、探索哪条路线）。
更不用说，AI必须理解游戏中模糊的人类语言指示和隐含的文化知识。要知道，即使是已经很聪明的Claude 3.5版本都会在游戏中做出令人啼笑皆非的行为，比如不停地尝试逃离必须进行的战斗，或者在城市中迷路打转。
“它是怎么做到的？” - AI训练师的秘密武器
如果你好奇这些AI是如何玩转宝可梦的，这里有个简单解释：
Claude 3.7 Sonnet采用了所谓的”延展思考模式” - 这有点像我们人类在面对复杂问题时会先停下来，深呼吸，然后系统地思考。AI不再仅仅给出瞬时反应，而是会分配更多”思考时间”来规划未来行动，记住游戏目标，甚至学习从失败中吸取教训。
就像一个有经验的宝可梦玩家和一个新手的区别：新手可能看到草丛就冲，而老玩家会先检查队伍状态，考虑是否需要先去补给中心。Claude就是在学习成为那个”老玩家”。
至于Gemini和其他AI项目，它们大多采用了强化学习/RL的方法 - 简单来说，就是通过大量的尝试与错误来学习。例如名为Peter Whidden的软件工程师训练了一个AI专门玩《宝可梦红》超过50,000小时（相当于人类玩了5年不睡觉！）。通过不断尝试不同策略并从结果中学习，AI逐渐掌握了游戏的窍门。
这些技术听起来很高深，但其实和我们学习打游戏的过程惊人地相似 - 都是从菜鸟开始，通过反复实践和总结经验，最终成为大师。区别在于，AI的”菜鸟阶段”可以压缩成几天或几周，而且它永远不会因为熬夜打游戏而第二天上课打瞌睡。
此外，视觉工具（用于”看到”游戏屏幕）、功能调用（用于模拟按钮按压）和知识库（用于存储笔记）等辅助工具使得持续游戏成为可能。上面所有这些技术共同构成了 AI 玩宝可梦的基础架构。
“AI本应该取代我的工作，而不是我的游戏！”
当Sundar Pichai在社交媒体上分享Gemini的宝可梦通关成就时，下面一位用户的这条评论得到大量点赞。因为其完美捕捉了大家对AI玩宝可梦的复杂情绪 - 既有对技术进步的惊叹，又有一丝玩笑式的”领地被入侵”的感觉。
纵观各大社交媒体上大家的反应，我发现形成了这么几个有趣的阵营：
🔍技术爱好者：他们深入分析训练方法，讨论为什么真实的宝可梦游戏比简化版的对战模拟器更具挑战性，甚至尝试复制这些实验；
🕹️怀旧玩家：像我一样，他们被带回了童年的记忆 - 那个交换连接线、分享攻略秘籍、为了捕捉稀有精灵熬夜的年代。看到AI玩着同样的游戏，产生了一种奇特的跨时代连结感；
🤔哲学思考者：他们挑战的是更深层次的问题 - 当AI开始玩我们的游戏，理解并享受我们的文化产物，人类独特性的边界在哪里？
最有趣的是，Claude在Twitch（海外知名游戏直播平台）上的直播吸引了一群热情的观众，他们会为AI的每一个小进步欢呼，为它的失误感到焦虑，甚至对它给宝可梦起的名字产生情感连接 - “TSUNMAI!”这个拼写错误的名字成了粉丝们的爱称。
在2014年曾经出现过一次”Twitch Plays Pokémon”的现象 - 当时数千名观众集体控制一个宝可梦角色，创造了混乱又神奇的游戏体验和丰富的社区文化。而现在，我们似乎正在见证”AI Plays Pokémon”的新时代，只是这次的操作者是算法而非人类集体。
从关东地区到现实世界
宝可梦游戏提供了一个很独特的复杂性测试场 – 这个挑战一方面不像井字棋那么简单，另一方面又不像现实世界那么难以捉摸。在这个环境中，AI需要处理不确定性、长期规划和多目标优化 - 这些能力恰恰是现实世界任务所必需的。
延展一下思考的话，一个能够在宝可梦世界中导航的AI，或许有朝一日能帮助自动驾驶汽车在复杂的城市环境中行驶，或协助医生制定综合治疗计划，甚至帮助科学家处理气候模型中的复杂变量关系？
但在技术意义之外，AI玩宝可梦可能还有一层文化意义 - 它标志着AI不再仅仅是解决实际问题的工具，而是开始进入我们的文化空间，开始能成为我们集体记忆和共享体验的参与者。
写在最后
回到我深夜宿舍在GBA上打宝可梦的记忆。那时的我绝不会想到，二十年后，我会看着一个AI挑战同样的道馆，面对同样的选择 - “皮卡丘，使用十万伏特！”
无论如何，当我看到那只名为’TSUNMAI!’的杰尼龟在关东地区冒险时，我忍不住想：或许AI理解了游戏的规则，但它能体会到我们当年熬夜打游戏时的那份纯粹快乐吗？