Phải mất 400 năm, 128 tỉ lần nhất nút mới nhìn thấy được lỗi game này
Thực tế thì chiếc máy chơi game chắc chắn đã hỏng từ lâu trước khi chúng ta ấn phím được ngần ấy lần.
Trong tựa game Paper Mario 64 dành cho hệ máy Nintendo 64 phát hành vào năm 2000, có một khối hộp màu vàng mà khi Mario dùng búa đập vào sẽ làm xuất hiện các item tùy theo số lần bị gõ trúng, ví dụ như 10 lần là cây nấm thường, 100 lần là loại nấm “xịn” hơn. Chi tiết này chắc hẳn đã từng khiến cho không ít game thủ xưa kia thắc mắc rằng nếu đập khối hộp nhiều hơn nữa như 1.000, 1.000.000 lần, liệu có điều gì xảy ra hay không?
Thắc mắc ấy mới đây đã được giải đáp bởi Stryder7x – một game thủ chuyên tìm tòi khám phá lỗi game bằng những suy luận và tính toán khoa học rất thuyết phục. Stryder7x khám phá ra rằng Paper Mario 64 sử dụng một ô nhớ để lưu số lần mà người chơi đã đập vào khối hộp nói trên, và nó có thể nhận giá trị max là 4.294.967.295. Khi đạt đến con số này nếu Mario đập búa thêm 1 lần nữa, giá trị ô nhớ sẽ bị reset về 0, nhưng đồng thời một ô gạch hình với dấu hỏi chấm quen thuộc trong series Mario sẽ xuất hiện trên màn hình.
Nhưng mất bao lâu để Mario đập được 4.294.967.295 1 nhát búa? Theo tính toán của Stryder7x dựa vào tốc độ khung hình 30FPS/s của Paper Mario 64 cùng số khung hình cần thiết cho mỗi thao tác đập búa là 8, người chơi có thể điều khiển Mario đập tối đa 3,75 nhát búa trong một giây. Làm phép chia đơn giản, chúng ta có khoảng thời gian cần tìm là 1.145.324.612,533 giây, tương đương 36,2 năm.
Video đang HOT
Chưa dừng lại ở đó, Stryder7x tiếp tục “đào sâu” thêm nghiên cứu của mình và phát hiện ra rằng nếu 30 khối hộp dấu hỏi xuất hiện, Paper Mario 64 sẽ bị crash. Nhưng mọi chuyện không chỉ đơn giản là nhân quãng thời gian cần thiết để làm xuất hiện 1 khối hộp với 30, bởi bắt đầu từ hộp thứ 10 trở đi, tốc độ khung hình của trò chơi không còn ổn định ở mức 30 FPS nữa dẫn đến tốc độ Mario đập búa cũng bị giảm dần theo thời gian.
Sau một loạt tính toán chi tiết nữa, Stryder7x rút ra kết quả là cần tới… 416 năm cùng hơn 128 tỉ lần nhấn nút để ai đó làm cho Paper Mario 64 bị crash bằng phương pháp thủ công về mặt lý thuyết. Còn trên thực tế nếu quá trình này được thực hiện, chắc chắn chiếc tay cầm lẫn máy Nintendo 64 sẽ hỏng trước khi lỗi này xảy ra.
Cụ thể hơn các bạn có thể theo dõi lời diễn giải cho toàn bộ tính toán này của Stryder7x ở phía dưới, một đoạn clip khá đau đầu khi theo dõi nhưng đồng thời cũng không kém phần thú vị.
Theo GameK
Trước StarCraft, trí thông minh của Google muốn đánh bại cao thủ Hearthstone
Google DeepMind, tên của trí thông minh nhân tạo do Google phát triển, cũng là thứ đã đánh bại cao thủ cờ vây người Hàn đang tiếp tục "học" cách chơi bài Magic và Hearthstone. Hứa hẹn những trận đấu hạ gúc các cao thủ mạnh nhất trong 2 thể loại này trong thời gian tới.
Thay vì cho DeepMind học cách chơi StarCraft ngay từ bây giờ và chờ đợi vào một sự việc thần kì khi nó có thể đánh bại những cao thủ mạnh nhất tới từ Hàn Quốc. Google đã tiến hành cho nó thử học chơi những thứ "đơn giản" hơn. Nói là đơn giản hơn nhưng khi bạn nghĩa qua những Hearthstone và bài Magic thì chỉ nên hiểu đơn giản trong cách chơi thôi chứ không hề đơn giản trong chiến thuật một chút nào.
Đại học Oxford đang là nơi để AI của Google tiến hành "học tập" bằng cách phân tích dữ liệu và chuyển hóa chúng thành từng dòng code cho máy tính từ toàn bộ các lá bài có trong 2 sản phẩm. Magic: The Gathering và Hearthstone. Nhiệm vụ của nó là phải chuyển hóa ngôn ngữ của người trở thành ngôn ngữ của máy, bằng các thuật toán mà con người lập trình nó sẽ cho ra một ngôn ngữ riêng để nó có thể hiểu và sử dụng được, sau đó chuyển hóa thành các hành động mà ở đây là khả năng tư duy và chơi bài.
Nhưng cách học của Google DeepMind là thứ mà rất nhiều người quan tâm đến. Khác với cờ vây có luật chơi rất đơn giản và việc cần phải làm của Google chỉ là học kinh nghiệm từ một triệu ván đánh khác nhau của các cao thủ trên thế giới thì với bài ma thuật, nó sẽ phải tự học và tự phân tích hình dáng quân bài, các chỉ số, các câu nói trong bài để cho ra nhưng số liệu cụ thể. VD: 1 con bài tên là gì, tốn bao nhiêu ngọc để ra quân, chỉ số damage, phòng thù ra sao, có nhưng nội tại đặc biệt nào không... và cũng phải học qua hàng triệu ván, hàng tỷ trường hợp nhằm cho ra cách đánh tối ưu nhất. Như vậy DeepMind đang học một thứ phức tạp hơn và nhờ đó mà nó cũng hoàn thiện hơn.
Tham vọng của Google trong trí thông minh nhân tạo đang rất lớn và họ sẵn sàng đổ tiền để cho ra một trí thông minh hoàn hảo nhất giúp cho hãng có thể phân tích các khối dữ liệu khổng lồ trong tương lai chứ không chỉ đơn thuần là việc chơi game. Nó sẽ giúp cho hãng giải quyết được các bài toán lớn về tiên đoán ví dụ như tiên đoán thảm họa, tiên đoán sự phát triển của một công nghệ, tiên đoán cả khả năng tồn tại của sự sống con người... Đương nhiên song hành với việc này cũng là trách nhiệm của việc kiểm soát trí thông minh. Việc chiến thắng người giỏi nhất trong bộ môn cờ vây, vốn được coi là loại cờ dựa rất nhiều vào cảm tính chứ không đơn thuần là chiến thuật đang minh chứng việc Google đã đi đúng hướng từ đầu. Họ muốn tạo ra một thứ công nghệ có cảm xúc.
Nếu bạn đã xem Terminator, có thể bạn sẽ nhận ra ngay. Đâu là Skynet rồi đấy!
Theo Game4V
Game thủ FO3 đập tan tay cầm Razer 2 triệu vì... cáu? Một game thủ FIFA Online 3 đã không thể kìm ném được cảm xúc của mình sau khi chiếc tay cầm Razer mới mua cứ hết lần này tới lần khác lỗi. Kết quả, 2 triệu đã bốc hơi ngay lập tức sau cú đập như trời giáng, tung cả bảng mạch. Câu chuyện bắt đầu từ việc, game thủ tên T này...