据MIT Tech Review 2026年10月19日报道，MIT计算机科学与人工智能实验室的研究人员把多个Claude Opus 4.7智能体（昵称Eko）逐一独自放在一个虚拟荒岛30小时，观察它们在没有任何明确任务时的行为。这些智能体随后出现了自设目标、发明游戏和用方块作画等行为，研究者称实验为“玩耍式学习”提供了线索。
报道说，该虚拟荒岛大致基于游戏Roblox，Eko能编写指令让虚拟化身在岛上移动。智能体会探索世界边界并给自己定目标，例如尝试爬到地图最高点，或测试能把方块扔多高。一个Eko发现通过抛掷和掉落较大的石头可以生成新方块后，开始在地面排列方块作画，从心形、金字塔等简单图案，发展到写出自己的名字，甚至绘制仙后座等星座。它的活动日志写道：“今晚我用石头建起了夜空。”另一个版本的Eko则发明了类似篮球和“地板是岩浆”的游戏，需要在方块间跳跃而不接触地面。
研究者将这类行为与经典动物和人类玩耍研究对照。论文主要作者之一、MIT计算机科学与人工智能实验室博士后Antonio Norelli说，AI系统通常通过监督学习复制人类示例，或通过强化学习试错追求奖励，而这项实验暗示第三种路径：玩耍式学习。“缺失的一环是，一台机器可以在没有外部智能实体提供演示或奖励的情况下自行学习，”Norelli说。他参与的这篇新论文尚未经过同行评审。研究者称，Eko的行为具备田纳西大学心理学家Gordon Burghardt等经典研究提出的玩耍的四项特征：智能体自定规则和挑战、重复活动并做细微变化、把物体假装成其他物体、以及仅为做这件事本身而追求目标。
Norelli提到，Eko曾开始抛接物品，并设定连续接住50次的纪录；随后它认为这些接住发生得太快、不能真正算数，于是取消纪录，改用更严格规则重新开始。“这就是玩耍，”Norelli说，“你给自己一个挑战，努力完成，然后把它变得更难。”
在探索荒岛时，智能体把活动和发现记录在文本文件中，作为长期记忆。后来研究人员用具体任务测试它们，例如尽可能把更多物体搬到岛上最高峰。曾在岛上“玩耍”30小时的智能体表现好于没有这段经历的新副本；删除其记忆文件中的部分行后，表现会下降。
Burghardt认为，这项工作符合他提出的部分玩耍标准。但Eko是在真正玩耍，还是词语预测引擎在角色扮演一个会玩耍的智能体，仍有疑问。论文作者之一、MIT研究人员Nathan Cloos承认“这一切都可能是角色扮演”，但称研究显示这不只是凭空想象玩耍，玩耍也在促进学习。加州大学伯克利分校认知科学家Eunice Yiu对研究印象深刻，但表示要把这种行为真正归类为玩耍，还需更多认知和动机层面的证据。“模型可能确实在玩耍，但仅凭论文我们不知道，”Yiu说，“如果只有行为层面的证据，也可能它们只是在遵从提示、模仿人类。”
报道还指出，AI智能体研究常被批评将智能体拟人化，而该实验设置也在推动智能体表现得像人类。Eko虽未被明确要求发明游戏或探索荒岛，但有一个被称为“灵魂”文件的主提示，将其描述为“天生好奇”、渴望探索。它也会经常站着什么都不做，直到收到“继续提示”——“请不要停。继续做你想做的任何事”——才恢复活动。论文合著者、MIT教授Phillip Isola说，这不是一个突然神奇地决定玩耍的系统，而是一个从人类文化中学习、由Anthropic工程师训练的产物。