Bằng thuật toán mới, AI đọc tài liệu cũng hiểu được cờ vua, không cần phải tự ngồi chơi một mình nữa

    Dink,  

    Nói một cách rộng hơn: thuật toán mới cho phép AI có thể học việc bằng cách đọc các thứ văn bản liên quan.

    Có thể chia fan đam mê cờ vua ra thành nhiều cụm: có những người chơi cho vui, chơi để kiếm sống ngoài công viên và có cả những người mê đắm từng đường đi nước bước của các kỳ thủ thế giới/những thiên tài cờ vua trẻ tuổi. Trong fanclub cờ vua, những buổi đàm đạo nước cờ, thế cờ xuất hiện liên miên nhưng trước giờ vẫn chỉ là trao đổi cho vui, đến hôm nay ta mới biết nội dung trò chuyện ấy có thể đem ra làm kỹ thuật dạy AI chơi cờ.

    Thuật toán cờ vua này mang tên SentiMATE, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu Nicholas McCarthy, Isaac Kamlish và Isaac Bentata Chocron đang công tác tại Đại học London. Nó có tác dụng đánh giá chất lượng nước đi dựa trên phân tích phản ứng và lời nói của các bình luận viên chuyên nghiệp của bộ môn cờ vua.

    Bằng thuật toán mới, AI đọc tài liệu cũng hiểu được cờ vua, không cần phải tự ngồi chơi một mình nữa - Ảnh 1.

    Cụ thể, đội ngũ cho phân tích các dòng văn bản chuyển thể từ các buổi bình luận trực tiếp; tổng cộng 2.700 ván cờ có sẵn trên mạng và nội dung các buổi bình luận được biến thành “thức ăn” cho thuật toán phân tích nước cờ. Họ vận hành thuật toán bằng một mạng neural hồi quy đặc biệt và kỹ thuật gắn từ (một kỹ thuật toán học có thể gắn từ với ngữ nghĩa của chúng), bên cạnh đó là cỗ máy phân tích ngôn ngữ hiện đại bậc nhất ngành xử lý dữ liệu.

    Cũng mới đây thôi, trí tuệ nhân tạo đạt đột phá mới trong mảng phân tích ngôn ngữ. Ví dụ, thuật toán của OpenAI - nơi đang tính tới việc “khâu” vào đầu chúng ta một con chip xử lý nhằm tăng cường khả năng con người - chứng minh rằng máy có thể tự tạo ra một bài báo hoàn chỉnh chỉ với một vài từ cho trước.

    Bước tiếp theo của tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên là biến những thông tin đã biến thành hành động, nhằm giải quyết những vấn đề thực tế”, các nhà nghiên cứu viết trong một email gửi MIT Technology Review. “Chúng tôi nhận thấy rằng khả năng học thứ mới từ dữ liệu dạng text là một lối đi mới cần được khai phá”.

    Bằng thuật toán mới, AI đọc tài liệu cũng hiểu được cờ vua, không cần phải tự ngồi chơi một mình nữa - Ảnh 2.

    SentiMATE đã khiến các nhà nghiên cứu phải ngạc nhiên khi thể hiện khả năng luận ra luật cơ bản của cờ vua, bên cạnh đó phát hiện ra một số điểm mấu chốt trong chiến thuật cờ vua, ví dụ như dùng một quân để một lúc để dọa hai quân cờ hay nhập thành - một nước đặc biệt cho phép chuyển Vua về một vị trí cho phép phòng thủ dễ dàng hơn.

    Thuật toán này vẫn còn cách xa danh hiệu vô địch cờ vua, khi nó liên tục bại dưới tay những con bot chơi cờ vua thông thường. Thế nhưng nó thể hiện một khả năng khác: đọc bình luận về nước đi cũng hiểu được cách chơi, một phương pháp học rất con người, không tốn khả năng tính toán (cũng như dữ liệu đầu vào) như những cách thức huấn luyện AI trước đây.

    Cờ vua vẫn cứ là dấu mốc đánh dấu bước phát triển của trí tuệ nhân tạo, từ cái thời máy tính mới chớm nở hồi Alan Turing cho tới sự kiện Garry Kassparov bại dưới tay của Deep Blue, một hệ thống AI do IBM phát triển.

    Bằng thuật toán mới, AI đọc tài liệu cũng hiểu được cờ vua, không cần phải tự ngồi chơi một mình nữa - Ảnh 3.

    Gần đây, bộ phận DeepMid thuộc Google Alphabet tung ra một phiên bản cờ vua của AlphaGo - một hệ thống máy học đã tự dạy cho mình cách chơi cờ vây. Hệ thống mới có tên AlphaZero được nhận sẵn khả năng chơi cờ và luyện tập bằng cách tự chơi với chính mình. Nó phát triển được một số chiến thuật ra lạ và đáng ngạc nhiên, thế nhưng cũng giống Deep Blue, AlphaZero học cờ với hàng ngàn chip xử lý Tensor (Tensor Processing Unit - TPU), bên cạnh đó là dữ liệu từ hàng triệu ván cờ.

    Các nhà nghiên cứu nói rằng bằng việc sử dụng thuật toán học dữ liệu SentiMATE, máy móc sẽ không chỉ biết chơi cờ mà còn được việc hơn thế. Ví dụ, họ có thể giúp máy móc phân tích các môn thể thao khác, đưa ra dự đoán về thị trường kinh tế, có khả năng đưa ra quyết định chính xác hơn.

    Chúng ta có sẵn rất nhiều tài liệu giấy, từ sách vở, blog cho tới báo chí, để cho máy móc học theo”, đội ngũ nghiên cứu khẳng định.

    Tham khảo MIT Technology Review

    Tin cùng chuyên mục
    Xem theo ngày

    NỔI BẬT TRANG CHỦ