Chỉ cần xem con người chơi game, AI của Nvidia đã có thể tái hiện siêu phẩm kinh điển Pac-Man

Và nó không cần bất kỳ dòng lệnh nào.

Nvidia vốn nổi tiếng về card đồ họa, nhưng công ty này còn tiến hành một vài nghiên cứu khá nghiêm túc trên lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Trong dự án mới nhất của họ, các nhà nghiên cứu Nvidia đã dạy một hệ thống AI tái hiện lại tựa game Pac-Man chỉ bằng cách xem con người chơi tựa game này.

Để thực hiện việc này, AI của Nvidia không cần viết dù chỉ một dòng lệnh, cũng không cần các hình ảnh dựng sẵn để từ đó vẽ nên nội dung game. Mô hình AI đơn giản là lấy dữ liệu hình ảnh của game trong quá trình được chơi bởi con người, cùng với dữ liệu đầu vào tương ứng của thiết bị điều khiển, sau đó tái hiện lại nó theo từng khung hình dựa trên thông tin thu được. Tựa game được AI viết ra có thể chơi được như tựa game gốc, và Nvidia nói rằng họ sẽ tung nó lên mạng trong tương lai gần.

Tuy nhiên, phiên bản game do AI viết nên không phải là một bản sao hoàn hảo. Hình ảnh trong game khá nhòe, và dường như AI đã không thể tái hiện được chính xác hành vi của những con “ghost” trong game, bởi mỗi con “ghost” được lập trình với một đặc tính cụ thể, và đặc tính này quyết định cách thức di chuyển của chúng. Nhưng cơ chế cơ bản của tựa game Pac-Man kinh điển đều thể hiện đầy đủ: từ việc ăn những khối tròn, tránh những con “ghost”, và làm sao để không chết

Hình ảnh khá nhòe của tựa game Pac-Man do AI viết ra

“ Nó học được mọi thứ chỉ bằng cách xem mà thôi” – Rev Lebaredian, Phó chủ tịch Công nghệ Giả lập của Nvidia, nói trong buổi họp báo. “ Nó tương tự như cách một lập trình viên con người xem nhiều màn chơi Pac-Man trên YouTube và suy luận ra luật chơi rồi tái tạo lại chúng“.

Lebaredian nói rằng quá trình AI viết lại tựa game Pac-Man có sự cộng tác từ công ty sáng tạo ra game, Bandai Namco, vốn đang kỷ niệm sinh nhật 40 năm của tựa game arcade kinh điển vào hôm nay.

Nvidia nói rằng những sản phẩm như thế này cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong thiết kế game trong tương lai. Các nhà phát triển có thể nhập công việc của họ vào AI và sử dụng nó để tạo ra nhiều biến thể, hoặc có thể là thiết kế nên các cấp độ mới của game. “ Bạn có thể sử dụng nó để hòa trộn nhiều tựa game lại với nhau” – Sanja Fidler, Giám đốc phòng nghiên cứu Toronto của Nvidia, nói. “ mang lại cho các nhà phát triển game những cơ hội mới bằng cách hòa trộn các tựa game khác nhau lại với nhau“.

Tạo ra AI có thể học được những quy tắc của một thế giới ảo chỉ bằng cách xem quá trình hoạt động của nó còn mở ra khả năng ứng dụng trong các tác vụ như lập trình robot. “ Sau này, chúng tôi sẽ cho chúng học những quy tắc của thế giới thực” – Lebaredian nói. Ví dụ, AI có thể xem video về những chiếc xe nâng đang chạy trong nhà kho và sử dụng thông tin đó để tự thiết kế nên phần mềm điều hướng cho chính nó.

Một con robot nhà kho sử dụng phần cứng và phần mềm của Nvidia

Chương trình tái hiện lại game Pac-Man được gọi là GameGAN. GAN là viết tắt của “generative adversarial network” (mạng đối lập tạo sinh), và là một kiến trúc phổ biến được sử dụng trong machine learning. Nguyên lý cơ bản của một GAN là nó sẽ chia đôi để hoạt động. Một nửa của GAN sẽ tìm cách mô phỏng lại dữ liệu đầu vào, trong khi nửa kia sẽ so sánh kết quả mô phỏng với nguồn ban đầu. Nếu chúng không khớp, dữ liệu được tạo ra sẽ bị từ chối, và bộ máy phát sinh sẽ tinh chỉnh lại sản phẩm để tái so sánh.

Sử dụng AI để phát sinh ra những thế giới ảo như video game đã từng được thực hiện trước đây. Nhưng các nhà nghiên cứu của Nvidia đã giới thiệu nhiều khía cạnh mới trong hoạt động này, bao gồm một “mô-đun bộ nhớ” cho phép hệ thống lưu trữ bản đồ nội bộ của thế giới trong game. Nhờ đó, tính nhất quán trong thế giới game được đảm bảo tốt hơn – một yếu tố rất quan trọng khi tái hiện lại các mê cung của tựa game Pac-Man. Chúng còn cho phép các yếu tố tĩnh của thế giới game (như mê cung) được tách biệt khỏi các yếu tố động (như những con “ghost) – đáp ứng được mua tiêu của công ty là sử dụng AI để tạo ra các cấp độ chơi mới.

David Ha, một nhà nghiên cứu AI tại Google, từng thực hiện những công việc tương tự, tiết lộ rằng nghiên cứu này “rất thú vị”. Các nhóm trước đây từng thử tái hiện lại các thế giới trong game bằng GAN, nhưng theo Ha thì nhóm của Nvidia là những người đầu tiên cho ra kết quả tốt như vậy.

“ Xét tổng thể thì đây là một nghiên cứu rất thú vị, và tôi trông chờ được chứng kiến những bước phát triển tiếp theo dựa trên hướng đi này” – Ha nói.

GameGAN: Pac-Man

Một vài yếu tố trong quá trình hoạt động của AI vẫn cần được tinh chỉnh, và điều đó cho thấy sự mong manh của AI khi học các tác vụ mới. Fidler nói rằng để tái hiện Pac-Man, GameGAN phải được huấn luyện bằng cách xem đến hơn 50.000 màn chơi. Tất nhiên, thu thập được toàn bộ số dữ liệu gameplay này từ các game thủ con người là điều bất khả thi, do đó nhóm nghiên cứu đã sử dụng một con AI để tạo ra dữ liệu. Không may là, con AI này chơi game quá “xịn”, đến nỗi nó chẳng chết bao giờ.

“ Điều đó gây khó khăn cho AI khi tái hiện lại game bởi nó không thể học được khái niệm chết” – Fidler nói. Trong các phiên bản ban đầu của tựa game Pac-Man do AI tạo ra, GameGAN đã tinh chỉnh game để những con “ghost” không bao giờ có thể bắt được chú Pac-Man mà chỉ bám đuôi ngay sau nó như đàn vịt con theo mẹ vậy. “ Quả là một hiệu ứng vui nhộn” – Fidler nói.