不用喂数据，AI也能玩懂《逆转裁判》了

这些年来，AI打游戏的出色表现已经让人见怪不怪了。

2018年《星际争霸》举办了AI挑战赛，参赛队伍八仙过海、各显神通；2019年，《王者荣耀》的绝悟在世界冠军杯表演赛中打赢了五个现役职业选手；2022年，《暗区突围》推出了号称全球首个能用语音指挥的AI 队友F.A.C.U.L.，直接拉满了竞技类游戏的最高配置。

不抢资源、配合指挥，而且会讲冷笑话，简直情绪价值拉满

不过，这些AI玩家都属于“单游戏智能体”，专门针对单一游戏训练，且需要海量数据支持。

说人话就是，这些AI必须提前学习识别场景中的建筑、物体、装饰、可交互物件，对局中的微操和战术配合，也只能靠人工标记和强化训练，投入游戏中使用还会耗费大量算力。

即便是谷歌2022年推出的多游戏智能体Transformer，能玩41款雅达利游戏，但也依赖于大量预先学习的数据。

说白了，它们都必须模仿人类，需要靠“看攻略”来维持智商。

但最近，加州大学圣地亚哥分校的Hao AI实验室进行了一项特别的AI推理能力测试，他们选取了四个不同的AI模型，在没有任预先前训练的情况下，直接让它们玩《逆转裁判》——四位“参赛选手”分别是Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7 Sonnet、Llama-4 Maverick以及OpenAI o1。

换句话说，整个过程需要AI自主理解游戏画面、剧情与机制，并推动游戏进程——几乎和第一次接触这款游戏的新玩家没什么区别。

而最终的结果也令人意外：Llama-4 Maverick在游戏一开始就早早出局，Gemini 2.5 Pro和Claude 3.7 Sonnet进入了第二章《逆转姐妹》，而OpenAI o1则是一口气打到了第二集结尾，虽然没有完全通关，但表现令人称道。

四个模型同台竞技最终成绩

为什么选择《逆转裁判》来考验AI？

根据Hao AI实验室的解释，主要目的有三个：一是为了考验AI的长语境推理能力，《逆转裁判》需要AI交叉引用先前的对话和证据，发现其中的矛盾；二是考验视觉理解能力，观察AI能否辨认出、反驳虚假陈述的图像；三是考验动态决策能力，何时施压、出示证据或隐瞒，AI需要在有限的试错次数内做出正确的选择。

而最终，AI也的确仅依靠自身的推理能力，就能够表现出了接近人类的理解和处理问题能力。

AI能理解证词中的漏洞，自主决定打开菜单、出示证物

在打游戏这件事上，AI显然变得越来越聪明了。

五个月前，在《精灵宝可梦 红/绿》的测试中，Claude 3.0 Sonnet还没法走出真新镇，如今迭代过的Claude 3.7 Sonnet，已经能在游戏中完成超过30000次互动，并自主击败三位道馆馆长。可以想见，OpenAI通关《逆转裁判》大概也只是时间问题。

Claude 3.7 Sonnet玩《精灵宝可梦 红/绿》的数据

X轴为交互次数，y轴为进度成就，包括收集道具、抵达区域或击败BOSS

武能架枪丢手雷，文能拍桌喊异议，随着AI特定游戏走向跨游戏泛用，或许在不久的未来，我们真能拥有一个全能的AI队友，既能在FPS里“指哪打哪”，又能一起在RPG里推理解谜，不拖后腿、不吵架、不掉线，最重要的是——永远不会放你鸽子。