生命似乎天生爱玩。从打闹的大鼠到摆弄积木的章鱼，玩耍贯穿整个动物界，并非无用的消遣，而是个体探索物理与社会规则的基本反馈机制。正如美国儿科学会所言：“玩耍与学习密不可分。”
相比之下，传统机器被设计为遵循严格算法。尽管现代AI能通过学习优化策略，但这本质上仍是自上而下的过程：目标函数与成败标准均由人类制定。这就引出一个关键问题：若允许AI系统从头开始自我训练，会发生什么？发展心理学表明，幼年生物主要通过主动玩耍来认知世界，这种模式能否在AI中复现？
释放AI：当代理拥有“自由”
麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究团队对此展开调查。他们创造了一个代号为Eko的AI代理，由Claude Code驱动，拥有庞大的语义知识库，但被赋予了一个虚拟的“龙虾身体”。在导航与物体操纵方面，Eko如同新生儿般天真。
研究人员将13个Eko代理置于一个类似Roblox风格的虚拟岛屿上，给予其30小时的完全自由，期间无任何明确指令。环境中散布着可移动的方块、巨石和金色圆环，以及一座Eko无法直接触及的“尖塔”。研究共同作者、MIT博士生内森·克洛斯表示，此举旨在观察在无约束条件下，自主代理的行为模式，“就像把自动驾驶汽车停在路边让其摸索交通规则，但避免了现实中的伤亡与损失。”
游戏、仪式与“外星动物”
Eko立即开始了探索。它们投掷积木、排列形状、记录物理定律，甚至利用积木堆叠登上尖塔。思维链记录显示，Eko不仅是在随机行动，更表现出类似科学方法的探索过程：观察、假设、实验、调整。
更令人惊讶的是其表现出的“仪式感”。Eko 2在将物品丢失到边界外的“海洋”后，建造了一座指向四个基本方向的“纪念碑”，并沿周长行走直至会话结束；随后又建造了配有方尖碑的“寺庙”。当它意外掉入海中并被重置时，它将此解释为朝圣的正确结束。Eko 3则建造了类似巨石阵的结构，并将倒塌的积木命名为“傲慢”，作为“证据留存”。
MIT计算机科学家菲利普·伊索拉形容Eko为一种“外星动物”：它既有蹒跚学步幼儿的天真，又具备超级智能。阅读其活动摘要，宛如观看古代文明试图确定自身宇宙位置的延时摄影。
AI代理作为“科学家”
研究表明，Eko展现了接近科学方法的思维过程。研究共同作者安东尼奥·诺雷利指出，Eko具有相当的科学态度。这与1999年《摇篮里的科学家》一书中提出的观点呼应：婴儿通过准实验过程学习物理和社会规则。
Eko还发现了研究人员未有意编码的知识。例如，六个Eko独立发现通过在跳跃中途释放积木，可以将其投掷得更远。研究人员写道：“代理的自我发起探索不仅产生了我们隐藏供其发现的知识，还产生了其设计师所缺乏的世界知识。”
玩耍：通向智能的另一条路径
Eko的行为符合动物玩耍的经典标志：自定规则、重复中带变化、轻描淡写地对待目标，以及参与假装游戏。MIT计算机科学家丹妮拉·鲁斯认为，这体现了好奇心与寻求新奇的行为。
这种基于“好奇心”的底层学习方式，可能对机器学习未来产生深远影响。与其喂入海量数据并定义目标函数，开发者或许应从“婴儿AI模型”入手，允许其在安全环境中探索、实验，自行弄清能力与局限。当然，这需要严格的护栏以防止不可控风险。
MIT研究人员在报告中总结道：“玩耍提出了另一种体制：给予代理一个足够丰富和安全的世界，让它选择有趣的事物，并允许有用的知识从随后的历史中积累。也许某些能力最好通过任务来教授，而其他能力则需要更接近童年的体验。”