Với tên gọi AlphaGo Zero, AI mới được hé lộ của Google có khả năng học chơi cờ vây một cách độc lập, tự tích lũy kinh nghiệm bằng cách tự chơi với chính mình, thay vì sử dụng dữ liệu từ những kì thủ chuyên nghiệp như các thế hệ trước.
Giỏi hơn cả những người giỏi nhất
Zero đã tự dạy chính mình cách chơi cờ vây bằng cách chơi với chính mình.
Chúng ta đã biết rằng Google là một trong những công ty công nghệ nổi bật nhất trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo. Cứ mỗi tháng trôi đi, bộ phận đảm nhiệm AI của họ, DeepMind, liên tục cho thấy những tiến bộ vượt bậc về các khả năng của AI, đặc biệt là khi nhắc đến AlphaGo.
AI này của Google trở nên nổi tiếng trên toàn thế giới sau khi trở thành bậc thầy của bộ môn cờ vây của Trung Quốc, sau đó đánh bại siêu kì thủ từng 18 lần vô địch thế giới Lee Se-dol, điều chỉ mới xảy ra vào năm ngoái.
Kể từ đó, DeepMind đã bắt đầu kế hoạch thêm khả năng tưởng tượng cho AI của mình, và họ cũng dùng các trò chơi khác để dạy AI cách quản lý các tác vụ tốt hơn. AlphaGo tiếp tục đánh bại kì thủ số một thế giới ở thời điểm hiện tại người Trung Quốc Ke Jie, qua đó cho thấy tiềm năng học hỏi gần như không giới hạn của mình.
Mới đây, một kế hoạch phát triển mới đã được Google "đưa ra ánh sáng".
Theo Futurism, trong tuần này, DeepMind đã giới thiệu AlphaGo thế hệ mới của mình, mang tên AlphaGo Zero, nói rằng nó "thậm chí còn mạnh hơn trước và có thể coi là kì thủ cờ vây vĩ đại nhất trong lịch sử". Theo công ty, Zero đã tự dạy chính mình cách chơi cờ vây bằng cách chơi với chính mình – trong khi các phiên bản trước của AlphaGo học hỏi bằng cách nghiên cứu những dữ liệu thu thập được từ những người chơi là con người.
Zero bắt đầu quá trình học hỏi như một người mới làm quen với cờ vây, nhưng chỉ sau 3 ngày nó đã đánh bại phiên bản AlphaGo từng chiến thắng Lee Se-dol. Sau 40 ngày, Zero đã chiến thắng phiên bản AlphaGo đã đánh bại Ke Jie.
Trong buổi họp báo của mình, DeepMind chia sẻ: "AlphaGo Zero cũng đã khám phá ra những kiến thức mới, phất triển các chiến thuật độc đáo và sáng tạo, tiếp thu và cải tiến những bước đi mà các phiên bản trước của nó từng thể hiện trong những ván đấu với Lee Se-dol và Ke Jie".
Bước ra ngoài phạm vi bàn cờ vây
Tuy khả năng chơi cờ vây của AlphaGo Zero rất đáng được ca ngợi, chúng ta cũng cần lưu ý rằng chơi cờ vây rất khác biệt với việc hoàn thành các tác vụ khác có nhiều biến cố hơn. Theo Eleni Vasilaki, giáo sư thần kinh học tại Đại học Sheffield: "AI thất bại trong những công việc rất dễ dàng với con người. Chúng ta chỉ cần nhìn vào khả năng của những người máy ở các công việc hàng ngày như đi bộ, chạy và đá một quả bóng".
Để có thể sánh ngang với con người ở những tác vụ phức tạp, AI vẫn còn một chặng đường rất dài – ngay cả những AI như Siri hay Google Assistant đều chưa thể vượt qua tri thức của một đứa trẻ học lớp 5.
Nhưng điều đó cũng không có nghĩa là đây không phải một sự tiến bộ mang tính cách mạng.
Giám đốc điều hành của DeepMind, ông Demis Hassabis hoàn toàn nhận thức được sự khác biệt giữa con người và AI, rằng sự phát triển và tăng trưởng của AlphaGo quan trọng hơn việc trở thành bậc thầy của một trò chơi cổ đại. Theo ông, đây là "một bước tiến lớn của DeepMind trong việc xây dựng các thuật toán chung".
Trong thập kỷ tới, ông Hassabis tin rằng Ai sẽ có thể làm việc cùng với con người để thúc đẩy sự phát triển trong các lĩnh vực như khoa học và y học – thậm chí đã có nhiều tiến bộ về y học đã xuất hiện ở thời điểm hiện tại.
Ví dụ, AlphaGo Zero hiện đang cố gắng tìm ra cách mà các protein uốn gấp thành các cấu trúc ba chiều, điều mà nếu thành công, nó sẽ có thể đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc (quá trình mà chúng ta tìm ra những loại thuốc mới). Từ đó, chúng ta sẽ có thể cứu được vô số người và đưa nhân loại tiến vào một kỷ nguyên y học mới.
Ông Hassabis chia sẻ: "Tôi hi vọng rằng những thuật toán và những thứ lấy cảm hứng từ AlphaGo trong tương lai sẽ song hành với chúng ta như những chuyên gia về khoa học và y học để đưa chúng ta tiến đến những chân trời mới".
Trí tuệ nhân tạo có thể chưa được thông minh như chúng ta, nhưng AlphaGo Zero là một dấu hiệu, rằng AI học rất nhanh. Có lẽ, vấn đề lớn nhất bây giờ là chúng ta sẽ phải làm gì khi ngày AI tiếp quản mọi công việc – một tương lai tất yếu – xảy đến.