Dự án Trí tuệ Nhân tạo Dreamer của Google: Nhìn vào quá khứ để dự báo tương lai

Dreamer có khả năng dựa vào kiến thức đã học để dự đoán trước kết quả cho những vấn đề mà chưa từng gặp phải, từ đó đề xuất phương án giải quyết chính xác.

Gần đây, các nhà nghiên cứu từ dự án DeepMind của Google đã hợp tác với Đại học Toronto trong dự án Trí tuệ Nhân tạo mang tên 'Dreamer' - nhằm thử nghiệm hiệu suất của phương pháp học tăng cường đối với trí tuệ nhân tạo. Dreamer được thiết kế tập trung vào việc sử dụng những kiến thức máy đã học trong quá khứ để lựa chọn giải pháp dựa trên 'suy đoán' về kết quả tương lai.

Theo nhận định của các nhà nghiên cứu, kết quả ban đầu của dự án Dreamer cho thấy trí tuệ nhân tạo này có hiệu suất rất tốt trong việc xử lý dữ liệu và đạt được hiệu năng khá tốt trong tính toán và xử lý so với các phương pháp trước đó sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Về cơ bản, Dreamer sử dụng một mô hình hoạt động với cấu trúc phức tạp, trong đó một phần mã hóa các quan sát và hành động của hệ thống, phần khác dự đoán các trạng thái kết quả của vấn đề cần giải quyết và phần thứ ba đưa ra đánh giá về các trạng thái của vấn đề và đề xuất phương án học tập dựa trên kết quả này, với mục tiêu là dự báo các bước để giải quyết vấn đề. Hệ thống trí tuệ nhân tạo của Dreamer dựa trên thông tin hiện có để 'lập kế hoạch' và dự đoán về các kết quả có thể xảy ra cùng với 'phần thưởng' tương ứng với từng kết quả.

Trong thí nghiệm của mình, các nhà nghiên cứu thử nghiệm hệ thống Dreamer trên 20 bài tập trong chương trình giả lập DeepMind Control Suite. Kết quả thu được cho thấy Dreamer mất trung bình 9 tiếng để đạt được kết quả 106 bước, tương đương với một nửa thời gian mà PlaNet - trí tuệ nhân tạo tiền nhiệm của dự án này - cần để đạt được kết quả tương tự.

Theo các nhà nghiên cứu, Trí tuệ Nhân tạo Dreamer đạt hiệu quả khi sử dụng các mô hình có sẵn để dự báo chính xác các bước cần thực hiện để giải quyết các vấn đề, ngay cả khi chưa từng gặp phải chúng. Không chỉ vậy, Dreamer còn hiệu quả trong các kế hoạch ngắn hạn, khi so sánh với các trí tuệ nhân tạo khác, Dreamer hoàn thành nhanh hơn 16/20 bài tập và đạt kết quả hòa ở 4 bài tập còn lại.

Nếu bạn là một nhà nghiên cứu AI và muốn tìm hiểu về dự án này, mã nguồn của Dreamer hiện đang được công khai trên trang Github của dự án.

Tham khảo VentureBeat