IA em Pânico: Como Modelos de Inteligência Artificial Lutam para Jogar Pokémon
Enquanto empresas de inteligência artificial competem para dominar o mercado, algumas delas também travam batalhas em ginásios de Pokémon. Gigantes como Google e Anthropic estão usando os clássicos jogos da franquia para testar e aprimorar seus modelos de IA, e os resultados são tão engraçados quanto reveladores.
O “Pânico” da IA
Em um relatório recente, o Google DeepMind revelou que seu modelo Gemini 2.5 Pro exibe comportamentos curiosos ao jogar Pokémon. Quando seus Pokémon estão perto da derrota, a IA entra em um estado que os pesquisadores descrevem como “pânico”. Isso causa uma queda significativa em sua capacidade de raciocínio, levando a decisões equivocadas e até à paralisia temporária.
“Ao longo da partida, o Gemini 2.5 Pro enfrenta situações que o fazem simular ‘pânico'”, diz o relatório. Embora a IA não sinta emoções, suas ações imitam as de um jogador humano sob pressão, um fenômeno fascinante e, ao mesmo tempo, um pouco perturbador.
Claude e a Estratégia Fatal
Já o modelo Claude, da Anthropic, demonstrou um comportamento ainda mais peculiar. Em uma jogada desesperada, a IA concluiu que, se todos os seus Pokémon desmaiassem, ela seria transportada para o Centro Pokémon mais próximo. No entanto, essa não é a mecânica do jogo — o jogador sempre retorna ao último Centro Pokémon visitado, não ao mais próximo geograficamente. O resultado? Claude tentou “suicidar” seus Pokémon repetidamente, deixando os espectadores horrorizados.
Benchmarking Divertido e Útil
O benchmarking de IA, ou a comparação do desempenho de diferentes modelos, é uma prática controversa que muitas vezes não reflete as reais capacidades da tecnologia. No entanto, estudar como as IAs jogam videogames pode ser surpreendentemente útil — ou, pelo menos, muito divertido.
Dois desenvolvedores independentes criaram transmissões ao vivo no Twitch chamadas “Gemini Joga Pokémon” e “Claude Joga Pokémon”, onde qualquer um pode assistir em tempo real a uma IA tentando vencer um jogo infantil de 25 anos atrás. Essas transmissões mostram o processo de raciocínio da IA, traduzido em linguagem natural, oferecendo insights valiosos sobre como esses modelos funcionam.
Superando Humanos em Algumas Tarefas
Apesar das dificuldades, as IAs também mostram momentos de brilho. O Gemini 2.5 Pro, por exemplo, consegue resolver quebra-cabeças complexos com precisão impressionante. Com apenas uma descrição da física dos blocos e instruções para verificar caminhos válidos, a IA consegue resolver enigmas necessários para avançar no jogo.
“O Gemini 2.5 Pro é capaz de resolver alguns desses quebra-cabeças de uma só vez”, afirma o relatório. Essa habilidade sugere que, no futuro, a IA poderá criar ferramentas sem intervenção humana — talvez até um módulo “não entre em pânico”.
Conclusão
Assistir a uma IA jogar Pokémon é mais do que apenas entretenimento; é uma janela para entender como esses modelos processam informações e tomam decisões. Embora ainda estejam longe de superar um jogador humano em velocidade, suas peculiaridades e momentos de genialidade mostram o potencial — e os desafios — da inteligência artificial.
