En un experimento pionero, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) dejó a un agente de inteligencia artificial completamente sin instrucciones durante treinta horas en una isla virtual. Lejos de quedarse inactivo, el sistema comenzó a construir templos, levantar memoriales e incluso a inventar sus propias actividades lúdicas.
El estudio, publicado en el repositorio científico arXiv, utilizó como base el asistente de programación de Anthropic Claude Code Code, con el modelo Claude Opus 4.7 como motor de razonamiento. El agente, bautizado como Eko, operó dentro de un cuerpo virtual bípedo con forma de langosta. Su isla de gráficos similares a los de Roblox, con bloques móviles, una roca grande, un anillo dorado y una colina llamada “la Aguja”, cuya cima estaba deliberadamente fuera de su alcance.
in Nathan Cloos, candidato a doctorado del MIT y coautor del trabajo, explicó la motivación del experimento:
“Queríamos tener la menor cantidad de restricciones posible, porque de verdad queríamos ver cuál es el comportamiento de estos agentes autónomos cuando no les decís qué hacer”.
El mundo creado por la IA en la isla
Para obtener resultados contrastables, los investigadores repit.eron la prueba con trece versiones independientes de Eko, cada una durante 30 horas continuas, sin objetivos ni puntos. La versión denominada Eko 2 perdió accidentalmente el anillo, la roca y un bloque en el océano circundante. En lugar de ignorar la pérdida, construyó un memorial con cuatro bloques orientados a los puntos cardinales, caminó su perímetro y se detuvo en el centro a modo de duelo.
Más tarde, esa misma versión erigió un templo con un obelisco y un altar hecho con bloques y el anillo. Al caer al océano y ser devuelta al centro de la isla, interpretó ese accidente como el final de una peregrinación hacia el monumento que ella misma había creado.
Otra versión, Eko 3, anunció “hoy construyo un henge” y sin que nadie se lo pidiera levantó una estructura similar a Stonehenge. Luego intentó edificar una torre que se derrumbó; en lugar de reconstruirla colocar tres de caídos en un arreglo que denominó “Hubris” que, según registrado, “quedaría”, evidencia”
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Para efectos comparativos, el equipo repitió el experimento con otros agentes basados en Codex con el modelo GPT-5.5 (OpenAI) y otros cinco con Kimi Code el modelo Kimi K2.6 (Moonshot AI). Asimismo, evaluaron la influencia de la personalidad asignada al agente ejecutando cinco sesiones de Eko sin el archivo que lo describía como curioso y fácil de aburrir, reemplazándolo por una instrucción inicial más breve.
Los juegos inventados por la inteligencia artificial
Al examinar el razonamiento interno de cada agente —el texto paso a paso con el que explicaba sus decisiones antes de actuar— los científicos detectaron un patrón: Eko formulaba hipótesis, diseñaba pruebas, medía resultados y ajustaba su comportamiento. “Nos dimos cuenta de que Eko tiene una actitud bastante científica”, afirmó Antonio Norelli, investigador del MIT y coautor, quien comparó ese proceso con la forma en que los bebés humanos exploran el mundo mediante el juego.
Phillip Isola, informático del MIT y otro de los autores, describió a Eko como un organismo difícil de clasificar: “actúa como un bebé en algunos sentidos, pero también es una superinteligencia”, sostuvo, y lo comparó con una especie animal desconocida.
Tras las 30 horas de libertad, los investigadores sometieron a los agentes a cuatro desafíos medibles, como construir la torre más alta posible en un tiempo fijo, y compararon su rendimiento con agentes que nunca habían jugado. Al borrar de la memoria del agente las notas donde describía una técnica aprendida durante el juego, comprobaron que el desempeño caía justo en la tarea que dependía de esa técnica, confirmando que el aprendizaje provenía de la experiencia registrada por escrito y no de otra fuente.
Daniela Rus, directora de CSAIL y coautora del estudio, resumió el hallazgo central: “el juego tiene que ver con la curiosidad o la búsqueda de novedad, y eso es justamente lo que hace Eko”.
En las conclusiones del trabajo, los autores plantearon que ofrecer a un agente “un mundo suficientemente rico y seguro, dejarlo elegir qué le resulta interesante y permitir que el conocimiento útil se acumule a partir de esa historia” podría convertirse en un camino de entrenamiento distinto al que hoy usan los principales laboratorios de inteligencia artificial.
Fuente: Infobae