Thị trường hàng hóa
Hệ thống mới ra mắt của DeepMind được biết đến với tên gọi “Xác suất vận động thần kinh (NPMP)”. Nhờ phương pháp này, AI bắt chước được cách vận động dựa trên dữ liệu ghi lại từ thực tế.
Để đào tạo AI vận động và điều khiển robot, các nhà nghiên cứu phải chuẩn bị máy móc kỹ lưỡng. Mục đích của cuộc thử nghiệm không phải để tạo ra một cầu thủ bóng đá siêu phàm như Cristiano Ronaldo hay Lionel Messi. Thay vào đó, DeepMind giúp AI và các nhà phát triển tìm ra cách tối ưu hóa khả năng dự đoán kết quả của các tác nhân AI.
Trong công đoạn đầu đào tạo chơi bóng, AI hầu như không thể di chuyển cơ thể hình người. Tuy nhiên, sau 50 giờ đồng hồ thiết lập lại, AI đã có thể xác định đường bóng và biết cách phản ứng mỗi khi có bóng trong “chân”.
Cuộc thử nghiệm được tiến hành trên trò chơi bóng đá hai người (2vs2). Với NPMP, các hình nhân trong môi trường giả lập có thể sao chép hành động của cầu thủ thật như chạy, chuyển hướng, đá, rê dắt bóng và sút. Cuối cùng, đội ghi bàn trước là đội chiến thắng.
Mô hình mới được đánh giá phát triển vượt trội so với các AI chơi cờ vây hay cờ vua. Thay vì giải quyết một cách riêng rẽ, AI mới phải tự học các hành động, sau đó phối hợp với nhau một cách nhuần nhuyễn để đạt mục đích cuối cùng. Nhìn chung, mô hình DeepMind vẫn còn sơ khai, nhưng có tiềm năng rất lớn theo thời gian, nhất là để kết hợp nhiều AI với nhau nhằm đạt kết quả nhanh hơn và tốt hơn.
Năm 2016, DeepMind đã phát triển một dự án táo bạo: dạy kiến chơi đá bóng. Theo video mô tả do DeepMind đăng tải, chú kiến được mô phỏng bởi hình khối màu nâu với 4 chân tìm cách đưa trái bóng vào khu vực cầu gôn màu đỏ. Google không hề giải thích tầm quan trọng của dự án này, tuy nhiên, theo Engadget, kết quả nghiên cứu của dự án sẽ rất có ích cho các cơ cấu mô phỏng chuyển động của người và động vật.
BÀI VIẾT LIÊN QUAN
Đọc thêm
Business Networking
Mạng lưới kết nối của Trí Tuệ Mới
