Đột phá trong Trí tuệ Nhân tạo với SIMA

Đột phá trong Trí tuệ Nhân tạo với SIMA

Mới đây, DeepMind đã công bố một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI): SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent), một loại AI có khả năng thực hiện các tác vụ dựa trên chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên trong nhiều môi trường ảo 3D khác nhau. DeepMind đã hợp tác với nhiều nhà phát triển trò chơi để huấn luyện SIMA trên nhiều trò chơi điện tử, đánh dấu lần đầu tiên một AI có thể hiểu và thực hiện tác vụ trong thế giới ảo dựa trên chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên.

DeepMind nhấn mạnh mục tiêu của họ không chỉ là đạt điểm cao trong trò chơi. Việc AI có thể chơi trò chơi điện tử đã là một thành tựu kỹ thuật, nhưng việc AI có thể tuân theo chỉ dẫn và hiểu thiết kế môi trường trong nhiều trò chơi khác nhau mang lại ý nghĩa thực tế hơn nhiều.

Để thích ứng với nhiều môi trường, DeepMind đã hợp tác với tám studio game để huấn luyện và thử nghiệm SIMA trên chín trò chơi điện tử khác nhau. Những trò chơi này bao gồm “No Man’s Sky” của Hello Games và “Teardown” của Tuxedo Labs. Mỗi trò chơi cung cấp cho SIMA một thế giới tương tác mới, từ việc di chuyển đơn giản đến khai thác tài nguyên phức tạp, lái tàu và chế tạo mũ.

DeepMind nhấn mạnh rằng SIMA là một loại AI có khả năng nhận biết và hiểu các môi trường, sau đó thực hiện hành động để đạt được mục tiêu do người dùng đề ra thông qua chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên. SIMA bao gồm một mô hình được thiết kế để tạo ra sự tương tác chính xác giữa hình ảnh và ngôn ngữ, cũng như một mô hình video để dự đoán những sự kiện có thể xảy ra tiếp theo trên màn hình.

Quan trọng hơn, SIMA không cần truy cập mã nguồn hoặc API cụ thể của trò chơi; nó chỉ cần hai đầu vào: hình ảnh trên màn hình và chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên đơn giản từ người dùng.

SIMA sử dụng bàn phím và chuột để điều khiển nhân vật chính trong trò chơi để hoàn thành các chỉ dẫn. Do giao diện đơn giản này giống với cách con người tương tác, nên SIMA có thể tương tác với bất kỳ môi trường ảo nào. Phiên bản hiện tại của SIMA đã được kiểm tra 600 kỹ năng cơ bản, bao gồm di chuyển (ví dụ: “quay trái”), tương tác với đối tượng (ví dụ: “trèo cầu thang”) và sử dụng menu (ví dụ: “mở bản đồ”). Sau khi được huấn luyện, SIMA có thể hoàn thành các tác vụ đơn giản trong khoảng 10 giây.

Qua nghiên cứu này, DeepMind đã chứng minh khả năng tổng hợp của SIMA, nghĩa là AI có thể thực hiện tốt hơn trong nhiều môi trường trò chơi so với AI chỉ được huấn luyện trong một trò chơi duy nhất. Kết quả nghiên cứu cho thấy, AI được huấn luyện trên nhiều trò chơi vượt trội hơn về chất lượng so với AI chỉ được huấn luyện trong một trò chơi duy nhất.

Ngoài ra, AI được huấn luyện trên tám trò chơi khác nhau đã cho thấy hiệu suất tương đương với AI chỉ được huấn luyện trên một trò chơi cụ thể trong trò chơi còn lại. Điều này cho thấy khả năng tổng hợp mạnh mẽ của SIMA, có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường mới.

Các kết quả ban đầu rất đáng khích lệ, nhưng SIMA vẫn cần thêm nghiên cứu để đạt được mức độ tương đương với người chơi trong các trò chơi đã được tiếp xúc và chưa được tiếp xúc.

DeepMind cũng nhấn mạnh rằng hiệu suất của SIMA phụ thuộc vào hướng dẫn ngôn ngữ. Trong các thử nghiệm kiểm soát, AI sẽ hành động vô mục đích nếu không nhận được bất kỳ hướng dẫn ngôn ngữ nào.

Họ cũng đã đánh giá khả năng của SIMA thực hiện gần 1500 tác vụ khác nhau trong trò chơi, một số tác vụ có sự hỗ trợ của người chơi.

DeepMind tin rằng thành công của SIMA cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ AI trong việc giải quyết các vấn đề thực tế thông qua nền tảng trò chơi. Họ hy vọng thông qua nghiên cứu tiếp theo, SIMA sẽ có thể hiểu các chỉ dẫn phức tạp hơn và thực hiện các tác vụ cao cấp hơn, cuối cùng tạo ra một hệ thống AI có tính ứng dụng và tính tổng hợp cao hơn.

Tóm lại, SIMA giống như một siêu game thủ có thể nghe hiểu chỉ dẫn của con người và thực hiện chúng trong nhiều thế giới trò chơi ảo. Nghiên cứu này cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ AI trong việc hiểu và thực hiện các tác vụ phức tạp.

Những “siêu năng lực” tương lai của SIMA

Thứ nhất, SIMA cải thiện chất lượng AI trong trò chơi: thông qua việc sử dụng đại diện AI như SIMA, các nhà phát triển trò chơi có thể tạo ra AI thông minh và linh hoạt hơn, giúp tăng cường tương tác tự nhiên với người chơi, tạo ra trải nghiệm trò chơi đa dạng và thách thức hơn. Loại AI này có thể thực hiện các tác vụ phức tạp dựa trên chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên, có thể làm cho các nhân vật không phải người chơi (NPC) trong thế giới trò chơi trở nên thực tế và thú vị hơn.

Thứ hai, SIMA thúc đẩy quá trình thử nghiệm và phát triển trò chơi: SIMA thể hiện khả năng tuân theo chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên trong nhiều môi trường trò chơi khác nhau, điều này có thể biến nó thành một công cụ thử nghiệm tự động, giúp các nhà phát triển nhanh chóng xác định các vấn đề hoặc thiếu sót trong trò chơi. Thử nghiệm tự động có thể tăng cường hiệu quả phát triển, giảm bớt công việc lặp đi lặp lại, cho phép đội ngũ phát triển tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo hơn.

Thứ ba, SIMA thúc đẩy đổi mới trong thiết kế trò chơi: Nghiên cứu về SIMA nhấn mạnh tiềm năng của AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong thiết kế trò chơi. Các nhà phát triển có thể được truyền cảm hứng để khám phá các cơ chế trò chơi mới và phương pháp kể chuyện, trong đó người chơi có thể tương tác với thế giới trò chơi thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Điều này có thể mở ra các loại trò chơi mới, nơi người chơi tương tác với thế giới trò chơi một cách trực quan và đầy đặn hơn.

Thứ tư, khả năng học hỏi và thích ứng xuyên trò chơi: Hiệu suất của SIMA trong nhiều trò chơi khác nhau nhấn mạnh khả năng học hỏi xuyên trò chơi của AI, đây là một cột mốc quan trọng đối với các nhà phát triển muốn tạo ra nội dung trò chơi đa dạng. Khả năng này có nghĩa là AI có thể chuyển giao kỹ năng và kiến thức đã học được từ một trò chơi sang trò chơi khác, tạo ra các khả năng mới cho việc phát triển các trò chơi đa nền tảng hoặc series trò chơi.

Thứ năm, SIMA có thể tạo ra NPC có cuộc sống hơn: Sự xuất hiện của SIMA có thể giúp NPC trong trò chơi trở nên sinh động hơn, nhưng cũng có những lo ngại về việc liệu công nghệ này có thực sự làm cho trò chơi trở nên thú vị hơn hay không. Một số người lo ngại rằng việc theo đuổi sự thực tế của NPC có thể gây ra tác động tiêu cực, hoặc tăng cường ma sát, làm giảm trải nghiệm vui vẻ của trò chơi. Dù sao, cũng có những người lạc quan về tương lai, tin rằng các nhà phát triển sẽ tìm ra cách sử dụng AI để tạo ra những trò chơi thú vị.

Thêm vào đó, một số người cho rằng trò chơi không cần quá theo đuổi thực tế để trở nên tốt hơn. Trò chơi là một sự đơn giản hóa hoặc phóng đại của cuộc sống thực, nhằm cung cấp trải nghiệm tốt đẹp chứ không phải mô phỏng thực tế. Dù gặp phải thách thức, nhiều người tin rằng với sự tiến bộ của công nghệ AI, các nhà phát triển trò chơi sẽ tạo ra các loại trò chơi mới, trong đó sự không thể đoán trước và hành vi phức tạp của NPC trở thành yếu tố cốt lõi, mang lại trải nghiệm trò chơi hoàn toàn mới cho người chơi.

Có người còn khẳng định, sau khi huấn luyện trên chín trò chơi 3D khác nhau, SIMA đã thể hiện hiệu suất vượt trội so với các đại diện chuyên biệt chỉ được huấn luyện trên một trò chơi duy nhất. Thậm chí, SIMA đã đạt được hiệu suất tương đương với đại diện chuyên biệt chỉ được huấn luyện trên một trò chơi khác trong một trò chơi chưa từng được tiếp xúc. Điều này đã thách thức nhiều giả định, rằng thành công của AI thường được cho là do tập dữ liệu huấn luyện cụ thể, mà không chú trọng đến khả năng học hỏi chuyển giao của thuật toán.

Bạn nghĩ gì về SIMA hoặc tương lai của trò chơi? Hãy để lại ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới.

**Từ khóa:**
– Trí tuệ Nhân tạo
– SIMA
– Game
– AI
– DeepMind