SIMA - Google DeepMind's AI - Đồng đội hoàn hảo cùng chơi game

Số người xem bài viết (Post Views): 68

Anh em đã bao giờ từng tưởng tượng mình sẽ có một người đồng đội hoàn hảo trong game, luôn tuân theo mệnh lệnh của bạn và giúp bạn chinh phục mọi thử thách? SIMA là câu trả lời gần với mong ước này nhất.

Google DeepMind, phòng nghiên cứu AI của Google, vừa giới thiệu SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent) – một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể chơi game theo hướng dẫn của người chơi.

SIMA là một bước tiến lớn trong lĩnh vực AI, bởi thay vì chỉ tập trung vào việc chiến thắng như những AI chơi game trước đây, SIMA được thiết kế để trở thành một người đồng hành, hợp tác cùng người chơi. Hệ thống này được Google DeepMind kỳ vọng sẽ thay đổi cách con người tương tác với thế giới ảo, đồng thời mở ra những khả năng ứng dụng tiềm năng cho AI trong tương lai.

Table of Contents

SIMA – AI Đồng Hành Cùng Bạn Trong Thế Giới Game

Google DeepMind đã từng gây ấn tượng với cộng đồng game thủ bằng hệ thống AlphaStar – AI có thể chơi StarCraft II ngang tài ngang sức với các game thủ hàng đầu thế giới. Tuy nhiên, SIMA khác biệt ở chỗ nó được huấn luyện để chơi game giống như con người hơn là một AI tự tính toán và thao tác cực nhanh.

SIMA được đặt tên theo 3 tính năng chính: Scalable (khả năng tự học hỏi), Instructable (làm theo chỉ đạo), Multiworld Agent (tương thích nhiều game). Có thể thấy rằng, SIMA không chỉ có thể học cách chơi nhiều game khác nhau mà còn có thể hiểu và làm theo hướng dẫn của người chơi bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Học Hỏi Từ Nhiều Trò Chơi Khác Nhau

SIMA được huấn luyện trong nhiều game khác nhau, từ No Man’s Sky, Satisfactory, Valheim đến Goat Simulator 3. Điều này giúp SIMA có thể học hỏi và thích nghi với nhiều phong cách chơi game khác nhau. Google cũng cho biết SIMA không cần truy cập vào mã nguồn trò chơi hay API để chơi game, thay vào đó, nó học hỏi thông qua quan sát và tương tác với môi trường game.

SIMA sử dụng hai thành phần chính để hiểu và tương tác với môi trường game:

Mô hình ngôn ngữ – hình ảnh: SIMA sử dụng mô hình này để hiểu được những gì nó nhìn thấy trong game và kết nối chúng với những từ ngữ tương ứng. Ví dụ, SIMA có thể nhận biết một cái cây vì nó đã được học hỏi từ nhiều hình ảnh và từ ngữ liên quan đến cây.
Mô hình video: Mô hình này giúp SIMA dự đoán những gì có thể xảy ra tiếp theo trong game dựa trên những gì đã diễn ra trước đó. Điều này cho phép SIMA hiểu được cách thức thay đổi của môi trường game theo thời gian.

“SIMA không được huấn luyện để thắng, nó được huấn luyện để vận hành và làm theo hướng dẫn”, Tim Harley, nhà nghiên cứu tại Google DeepMind và đồng lãnh đạo SIMA, chia sẻ.

Quá Trình Huấn Luyện Cho SIMA

SIMA được huấn luyện bằng cách kết hợp các phương pháp học máy khác nhau:

Học tăng cường: SIMA thử nghiệm các hành động khác nhau trong game, và nếu hành động đó mang lại kết quả tốt, nó sẽ ghi nhớ để thực hiện lại trong tương lai. Phương pháp này giúp SIMA học cách để giành chiến thắng hoặc đạt được điểm số cao trong game.
Học bắt chước: SIMA quan sát cách con người chơi game và cố gắng bắt chước họ. Điều này giúp SIMA học hỏi những chiến lược hiệu quả mà không cần phải tự mình khám phá.
Học tự giám sát: Trước khi bắt đầu học cách chơi một game cụ thể, SIMA được huấn luyện bằng cách xem nhiều video để hiểu được các quy luật chung của game, ví dụ như cách di chuyển của các vật thể trong game. Điều này giúp SIMA học cách chơi game mới nhanh hơn.

SIMA – Trợ Lý Hoàn Hảo Cho Game Thủ

SIMA hiện đã có thể thực hiện hơn 600 kỹ năng cơ bản trong game, bao gồm di chuyển, leo cầu thang, sử dụng menu, và thậm chí là những kỹ năng phức tạp hơn. Tuy nhiên, những nhiệm vụ phức tạp hơn như tìm kiếm tài nguyên và xây dựng trại vẫn là bài toán khó đối với SIMA.

Để huấn luyện và thử nghiệm SIMA, Google đã hợp tác với 8 nhà phát triển game, trong đó có Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, và Coffee Stain. Những tựa game được lựa chọn để huấn luyện SIMA là những game có thế giới mở và nhiều yếu tố ngẫu nhiên, giúp SIMA học hỏi và thích nghi với nhiều tình huống khác nhau.

Dù vậy, có thể khẳng định rằng SIMA là một bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực AI chơi game. SIMA không chỉ là một AI hỗ trợ thông tin, nó có thể tương tác và ảnh hưởng đến gameplay và kết quả của game.

Tương lai nơi mà AI cũng chơi game

SIMA là minh chứng cho sự phát triển mạnh mẽ của AI trong lĩnh vực game. Theo Click Digital, AI có tiềm năng trở thành một người đồng hành lý tưởng cho game thủ, giúp game thủ tập trung vào những phần thú vị của game. Cộng đồng game thủ có thể mong chờ một tương lai nơi mà AI có thể hợp tác với con người không chỉ trong game mà còn trong cuộc sống thực.

Những tính năng chính của SIMA

Tính Năng	Mô Tả
Scalable (Khả năng tự học hỏi)	SIMA có khả năng tự học cách chơi game mới mà không cần được lập trình cụ thể cho từng game.
Instructable (Làm theo chỉ đạo)	SIMA có thể hiểu và thực hiện hướng dẫn của người chơi bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Multiworld Agent (Tương thích nhiều game)	SIMA có thể chơi được nhiều game khác nhau với những phong cách gameplay khác nhau.

Bảng Tóm Tắt Ưu, Nhược Điểm Của SIMA

Ưu Điểm	Nhược Điểm
Học hỏi đa dạng: SIMA có thể học cách chơi nhiều game khác nhau mà không cần được lập trình cụ thể cho từng game.	Khả năng xử lý môi trường phức tạp: SIMA vẫn gặp khó khăn trong các game có cơ chế vật lý phức tạp hoặc môi trường thay đổi liên tục mà không theo quy luật nào.
Làm theo chỉ dẫn: SIMA có thể hiểu và thực hiện hướng dẫn của người chơi bằng ngôn ngữ tự nhiên.	Nhu cầu dữ liệu lớn: Để huấn luyện SIMA, cần sử dụng một lượng lớn dữ liệu. Việc thu thập và xử lý dữ liệu này đòi hỏi nguồn lực đáng kể về thời gian và chi phí.
Tương tác linh hoạt: SIMA có thể tương tác với môi trường game một cách linh hoạt, điều chỉnh hành động dựa trên những thay đổi trong game.	Khả năng tổng quát hóa: SIMA được huấn luyện trong môi trường game, nhưng việc áp dụng những kiến thức đó vào thế giới thực có thể gặp khó khăn.
Tiềm năng ứng dụng rộng rãi: SIMA có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác ngoài game, ví dụ như trợ lý ảo, điều khiển robot, và hỗ trợ y tế.	Sự thiên vị trong dữ liệu: SIMA có thể học được những sự thiên vị từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến những hành động không phù hợp hoặc thậm chí là gây hại.

Ghi chú: Bảng này tập trung vào những điểm mạnh và điểm yếu chính của SIMA. Tuy nhiên, SIMA vẫn đang trong giai đoạn phát triển và có thể sẽ được cải thiện hơn trong tương lai.

Mặc dù rất tiềm năng, SIMA vẫn còn một số thách thức cần được khắc phục:

Xử lý môi trường phức tạp và không thể đoán trước: SIMA có thể gặp khó khăn trong các game có cơ chế vật lý phức tạp hoặc môi trường thay đổi liên tục mà không theo quy luật nào.
Nhu cầu dữ liệu lớn: Để huấn luyện SIMA, cần sử dụng một lượng lớn dữ liệu. Việc thu thập và xử lý dữ liệu này đòi hỏi nguồn lực đáng kể về thời gian và chi phí.
Khả năng tổng quát hóa: SIMA được huấn luyện trong môi trường game, nhưng việc áp dụng những kiến thức đó vào thế giới thực có thể gặp khó khăn.
Sự thiên vị trong dữ liệu: SIMA có thể học được những sự thiên vị từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến những hành động không phù hợp hoặc thậm chí là gây hại.

Bảng So Sánh SIMA với Các Hệ Thống AI Chơi Game Khác

Hệ Thống AI	Loại AI	Đặc Trưng	Ưu Điểm	Hạn Chế
SIMA	Generalist AI (AI đa năng)	Học hỏi và chơi game dựa trên hướng dẫn của người chơi, tương thích với nhiều game khác nhau.	Có thể làm theo mệnh lệnh của người chơi, thích nghi với nhiều game, tương tác với môi trường game một cách linh hoạt.	Vẫn gặp khó khăn với các game phức tạp, cần lượng dữ liệu lớn để huấn luyện, khả năng tổng quát hóa còn hạn chế.
AlphaStar	Specialized AI (AI chuyên biệt)	Được thiết kế để chơi game StarCraft II, tập trung vào việc chiến thắng.	Chơi game StarCraft II ở trình độ ngang tầm chuyên nghiệp.	Chỉ có thể chơi một game duy nhất, không thể tương tác với người chơi, khó áp dụng vào các game khác.
AI của NVIDIA	AI hỗ trợ game	Được tích hợp vào game để tạo ra các nhân vật NPC thông minh.	Có thể đàm thoại với người chơi, tạo ra các hành động phản ứng tự nhiên.	Không thể chơi game một cách độc lập, chỉ là AI hỗ trợ, hạn chế trong việc đưa ra quyết định.
Convai	AI hỗ trợ game	Được thiết kế để tạo ra các nhân vật NPC có khả năng giao tiếp tự nhiên với người chơi.	Có khả năng đàm thoại với người chơi một cách tự nhiên, tạo ra các câu chuyện hấp dẫn.	Không thể chơi game một cách độc lập, chỉ là AI hỗ trợ, hạn chế trong việc đưa ra quyết định.

Lưu ý: Bảng này chỉ so sánh một số điểm chính, và có thể không bao gồm tất cả các đặc điểm của mỗi hệ thống AI.

Nhận xét

SIMA là một minh chứng rõ ràng cho sự tiến bộ vượt bậc của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực game. Khả năng học hỏi và thích nghi với nhiều loại game, đồng thời tuân theo hướng dẫn của người chơi bằng ngôn ngữ tự nhiên, mở ra một viễn cảnh đầy hứa hẹn cho tương lai của ngành công nghiệp game. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết để SIMA có thể trở thành một người đồng hành hoàn hảo cho game thủ, như khả năng xử lý các tình huống phức tạp và không thể đoán trước, cũng như nhu cầu sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện.

Kết luận

SIMA là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI chơi game, thể hiện tiềm năng to lớn của AI trong việc tạo ra những trải nghiệm giải trí mới mẻ và thú vị cho con người. Hệ thống này có thể thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới ảo và mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong tương lai. Mặc dù vẫn còn những thách thức cần được giải quyết, nhưng SIMA đã chứng minh rằng AI có thể trở thành một người đồng hành đáng tin cậy và hữu ích cho game thủ, mang đến những trải nghiệm chơi game phong phú và hấp dẫn hơn.

Bạn nghĩ sao về SIMA? Liệu AI có thể thay thế con người trong lĩnh vực game? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn ở phần bình luận bên dưới.

[++++]

Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/

Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
Backed by Click Digital Company
Enhancing AI + Machine Learning knowledge
BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/