Nhóm DeepMind của Google chuyên về máy học và trí tuệ nhân tạo đã vừa đánh dấu một cột mốc mới. Theo đó AI được gọi là AlphaGo Zero có thể tự dạy cho mình chơi cờ vây. 

Không chỉ vậy, AlphaGo Zero có thể dạy cho chính nó hiệu quả đến nỗi có thể đánh bại phiên bản AlphaGo – AI từng đánh bại những người chơi cờ vây giỏi nhất thế giới.

AI có tên AlphaGo Zero có thể tự dạy chính mình chơi cờ vây tốt hơn con người

AlphaGo thế hệ trước đã được dạy chơi bằng cách nhập dữ liệu cách chơi từ những người chơi tốt nhất, và nó đã tạo ra một bản tóm tắt về những người chơi giỏi nhất trên thế giới.=

Theo Guardian, AlphaGo Zero đã học được theo cách hoàn toàn khác biệt, nó chỉ được hiểu về các quy tắc về cờ vây. Nó bắt đầu bằng cách thực hiện một số chuyển động hơi đần, nhưng đã nhanh chóng học được những bước đi với khả năng dẫn đến chiến thắng hoặc thất bại.

Được gọi là học tập củng cố, nghe có vẻ tương tự như cách học như con người, nhưng AI học với sức mạnh tính toán to lớn. Đây là điều làm nên sự khác biệt, AlphaGo Zero đã có thể đi từ một tuyển thủ nghiệp dư đến chuyên nghiệp chỉ trong vài ngày.

Thật thú vị khi có thể loại bỏ con người ra khỏi những tính toán. AlphaGo Zero đã sử dụng các chuyển động ngày càng phức tạp hơn trước, và thậm chí bắt đầu tạo các chuyển động chưa từng thấy trước đó vào ngày thứ ba.

Giáo sư David Silver, nhà nghiên cứu hàng đầu cho AlphaGo, giải thích cách thú vị về AlphaGo Zero học Tabula rasa:

YouTube video

Viết trong tạp chí khoa học Nature, giám đốc điều hành DeepMind, Demis Hassabis cho biết: “Nó phát hiện ra một số cách chơi hay nhất, việc này gọi là josekis, sau đó nó vượt qua những cách chơi cũ và tìm cách tốt hơn nữa. Bạn có thể thấy nó có khả năng khám phá lại hàng ngàn năm kiến ​​thức của con người. ”

Khi chơi với AlphaGo bản năm 2015, AlphaGo Zero đã giành chiến thắng 100/100 trận đấu. Nhưng đối với Hassabis và cả đội, cờ vây không phải là mục tiêu cuối cùng: “Đối với chúng tôi, AlphaGo không chỉ là chiến thắng trong trò chơi cờ vây, nó còn là một bước tiến lớn đối với chúng tôi trong việc xây dựng thuật toán tổng quát “.

Có nghĩa là một thuật toán thực sự có thể giúp ích cho một số ứng dụng trong thế giới thực. Nhóm nghiên cứu đã hình dung ra một thế giới trong tương lai không xa, nơi AlphaGo (hoặc các AI tương tự) sẽ có thể làm việc như một trợ lý y tế. Trên thực tế, AlphaGo Zero đang nghiên cứu về cách các protein liên kết, một trong những thách thức khoa học chính yếu của thời đại chúng ta.

Theo Techradar

Góc quảng cáo