DeepMind nói rằng đó là chương trình mạnh mẽ nhất mà bộ phận nghiên cứu này tạo ra, bởi nó không phải "bị hạn chế bởi các giới hạn về kiến thức của con người."

AlphaGo Zero là sự phát triển mới nhất của AlphaGo, chương trình máy tính đầu tiên đánh bại một nhà vô địch thế giới môn cờ vây (Go) của Trung Quốc.

Tuy nhiên, không giống như các phiên bản trước của AlphaGo, Zero chỉ được cung cấp các quy tắc của trò chơi này. Nó phải học cách tự chơi, trong khi những phiên bản khác đã được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu từ hàng ngàn cách chơi của con người.

Chỉ sau ba ngày, AlphaGo Zero đã đánh bại nhà vô địch thế giới 18 tuổi Lee Sedol. Zero đã có một chiến thắng toàn diện.

Sau 40 ngày, nó cạnh tranh với AlphaGo Master, phiên bản đã chinh phục Ke Jie, kỳ thủ hàng đầu thế giới. Zero giành được chiến thắng với tỷ số tới 89-11.

"Các phiên bản trước của AlphaGo ban đầu được đào tạo về hàng ngàn trò chơi nghiệp dư và chuyên nghiệp của con người để học cách chơi Go," DeepMind viết trong một bài viết trên blog.

"AlphaGo Zero bỏ qua bước này và học cách chơi đơn giản bằng cách chơi trò chơi chống lại chính nó, bắt đầu từ việc chơi hoàn toàn ngẫu nhiên."

Cờ vây đã được con người chơi suốt hàng ngàn năm, nhưng chỉ trong vài ngày, một chương trình máy tính đã có thể học được trò chơi này từ đầu đến khi thành "chuyên gia."

"Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đã có những tiến bộ nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ nhận dạng tiếng nói và phân loại hình ảnh đến khám phá gen và dược phẩm. Trong nhiều trường hợp, đây là những hệ thống chuyên môn tận dụng số lượng lớn các chuyên gia và dữ liệu," trích bài viết của DeepMind.

Tuy nhiên, với một số vấn đề, kiến thức của con người có thể quá đắt, không đáng tin cậy hoặc không có sẵn. Kết quả là, một tham vọng lâu dài của nghiên cứu về AI là bỏ qua bước này, tạo ra các thuật toán để đạt được "hiệu suất siêu nhân" ở những lĩnh vực khó nhất mà không có sự đóng góp của con người.

AlphaGo Zero được xem là một bước quan trọng hướng tới mục tiêu đó và những người tạo ra nó tin tưởng rằng họ sẽ có thể sử dụng các kỹ thuật tương tự để giải quyết các vấn đề lớn trong thế giới thực trong tương lai.

"Nếu các kỹ thuật tương tự có thể được áp dụng cho các vấn đề cấu trúc khác, chẳng hạn như gấp lại protein, giảm tiêu thụ năng lượng hoặc tìm kiếm vật liệu mới mang tính cách mạng, những đột phá này có thể có ảnh hưởng tích cực đến xã hội," theo DeepMind.

Nghiên cứu trên đã được công bố trên tạp chí khoa học uy tín Nature.

• Phần mềm nhận diện người đồng tính qua ảnh gây nhiều tranh cãi
• 6 viễn cảnh đen tối khi công nghệ ngày càng phát triển
• Hệ lụy phía sau sự phát triển của robot tình dục

Theo VietnamPlus