Google Nghiên Cứu Robot Sẽ Hợp Tác Hay Tiêu Diệt Lẫn Nhau

13 Tháng Hai 201711:00 CH(Xem: 22597)
Google Nghiên Cứu Robot Sẽ Hợp Tác Hay Tiêu Diệt Lẫn Nhau
blank
Nhân loại có một nỗi ám ảnh về tương lai khi trí thông minh nhân tạo (AI) sẽ đạt trình độ cao tới mức xem con người là vô dụng, hay thậm chí tạo phản, trỗi dậy tiêu diệt con người. Tuy nhiên, khoảng giữa tháng 02/2017, trong một nghiên cứu tiến hành bởi phòng thí nghiệm DeepMind của Google, nhóm các kỹ sư đã e ngại rằng AI sẽ ganh đua, tiêu diệt lẫn nhau để hoàn thành mục đích của nó, thay vì cùng nhau hợp tác.

Theo đó, nhóm nghiên cứu DeepMind đã tạo ra 2 trò chơi để thử nghiệm khả năng cạnh tranh và hợp tác của mạng thần kinh nhân tạo. Nhóm hy vọng rằng nghiên cứu mới có thể giúp các hệ thống AI có thể hợp tác với nhau hiệu quả hơn trong các tình huống thông tin không hoàn hảo.

Trong trò chơi đầu tiên trong một môi trường đồ họa 2D, 2 nhân vật AI (đỏ và xanh) được giao nhiệm vụ thu được càng nhiều quả táo (màu xanh) càng tốt. Cả 2 đối tượng đều có tùy chọn là “gắn thẻ” - bắn tia laser vào để tạm thời loại đối phương ra khỏi cuộc chơi. Game được cho chạy hàng ngàn lần, và các nhà nghiên cứu phát hiện rằng đỏ và xanh sẽ cùng nhau thu thập táo khi chúng còn dư thừa.


Tuy nhiên, khi số lượng táo xanh trở nên khan hiếm hơn, cả 2 đối thủ sẽ có xu hướng bắn laser vào nhau để giành nhiều táo hơn. Khi sử dụng một mạng lưới nhỏ hơn, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng 2 nhân vật xanh, đỏ sẽ có nhiều khả năng hợp tác để cùng tồn tại. Nhưng với những mạng lưới lớn và phức tạp hơn, các AI sẽ nhanh chóng tiêu diệt đối thủ để thu hoạch được nhiều táo nhất về cho nó.


Trong trò chơi thứ 2 có tên Wolfpack, các nhân vật AI sẽ được giao nhiệm vụ làm sói để săn con mồi. Khi những con sói càng ở vị trí gần con mồi trong một lần săn thành công thì phần thưởng cũng cao hơn. Mục tiêu đặt ra là yêu cầu các nhân vật AI phải hợp tác với nhau chứ không phải loại bỏ nhau ra khỏi trò chơi và một mình đi săn mồi. Trong trò chơi, những mạng lưới lớn hơn sẽ nhanh chóng hiểu được rằng hợp tác là cách tối ưu để hoàn thành nhiệm vụ.


Mặc dù những trò chơi thử nghiệm khá đơn giản nhưng lại là những nghiên cứu cực kỳ quan trọng trong tương lai của AI. Cần phải có nhiều kịch bản phức tạp được đặt ra để hiểu được cách mà mạng thần kinh nhân tạo “học” trong các điều kiện dư thừa cùng với phản ứng khi thiếu thông tin.

Nghiên cứu mới sẽ giúp các nhà nghiên cứu có thể hiểu và điều khiển tốt hơn các hệ thống đa nhân tố phức tạp như phân tích kinh tế, hệ thống giao thông hoặc tình hình sinh thái học của Trái Đất. Đây vốn đều là những nhiệm vụ đòi hỏi sự liên tục hợp tác của con người.

Hiện phòng nghiên cứu DeepMind của Google đang tập trung vào các trò chơi với luật chơi chặt chẽ, chẳng hạn như 2 trò chơi đã được nêu ra, hoặc trò cờ vây. Ngoài ra, nhóm cũng đã hợp tác với Blizzard để cho AI học cách chơi Starcraft II - một trò chơi chiến thuật khá phức tạp. Việc tiếp tục theo đuổi nghiên cứu được cho là sẽ giúp trang bị cho các AI khả năng suy luận về mục đích và niềm tin của các AI khác.
523Vote
43Vote
317Vote
214Vote
122Vote
2.979
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
16 Tháng Mười Một 2020
Nền kinh tế Nhật Bản phục hồi mạnh hơn dự báo sau cú giảm kỷ lục trong đại dịch Covid-19, nhờ các cơ sở kinh doanh hoạt động trở lại, thương mại bật tăng mạnh mẽ, và các biện pháp kích cầu của Chính phủ thúc đẩy người dân tăng chi tiêu.
16 Tháng Mười Một 2020
Cuộc kiểm phiếu lại ở bang Georgia đã phát hiện hơn 2,600 phiếu bầu chưa được tính.
16 Tháng Mười Một 2020
Thứ Hai (16/11/2020), Tổng thống Nga Vladimir Putin đã duyệt việc thiết lập trung tâm hậu cần của hải quân Nga tại Sudan bên Biển Đỏ, giữa tuyến đường biển nối Châu Âu và Châu Á.
16 Tháng Mười Một 2020
Chiến dịch của Trump sẽ phải trả số tiền 7.9 triệu USD nếu muốn kiểm phiếu lại ở bang Wisconsin.
16 Tháng Mười Một 2020
Sidney Powell, luật sư đại diện của Tổng thống Donald Trump, cho rằng giám đốc CIA nên bị sa thải vì không phản đối dùng phần mềm bỏ phiếu gặp sự cố ở bang Michigan.
16 Tháng Mười Một 2020
Cũng có nhiều thiên hà đĩa mỏng như NGC 5866, trong hình ở đây, nhưng không được nhìn thấy rõ ràng từ vị trí thuận lợi của chúng ta.