Buzz
Nói rộng hơn, thuật toán mới cho phép trí tuệ nhân tạo học từ việc đọc các văn bản có liên quan.
Fan hâm mộ cờ vua có đặc điểm riêng biệt: từ những người chơi giải trí đến những kỳ thủ hàng đầu thế giới. Trong các nhóm này, các cuộc trò chuyện về cờ vua thường diễn ra, và giờ đây chúng có thể được sử dụng để dạy AI chơi cờ.
Thuật toán cờ vua này được gọi là SentiMATE, được phát triển bởi Nicholas McCarthy, Isaac Kamlish và Isaac Bentata Chocron từ Đại học London. Nó đánh giá chất lượng nước đi dựa trên phân tích phản ứng và lời nói của các bình luận viên chuyên nghiệp về cờ vua.
Đội ngũ này phân tích văn bản từ các buổi bình luận trực tiếp, sử dụng tổng cộng 2.700 ván cờ có sẵn trên internet. Họ sử dụng một mạng neural hồi quy đặc biệt và kỹ thuật gắn từ, cùng với cỗ máy phân tích ngôn ngữ hàng đầu ngành xử lý dữ liệu.
Trí tuệ nhân tạo gần đây đã có bước tiến mới trong việc phân tích ngôn ngữ. Ví dụ, thuật toán của OpenAI đã chứng minh rằng máy có thể tự viết một bài báo hoàn chỉnh chỉ từ vài từ đầu tiên được cung cấp.
“Bước tiếp theo của tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên là biến những thông tin thành hành động thực tế”, các nhà nghiên cứu viết trong email gửi MIT Technology Review. “Chúng tôi nhận thấy rằng khả năng học từ dữ liệu văn bản là một con đường mới mở ra cần được khám phá”.
SentiMATE đã làm các nhà nghiên cứu kinh ngạc khi có khả năng nhận ra các quy tắc cơ bản của cờ vua và phát hiện ra một số chiến lược quan trọng, như tạo sức ép bằng một quân để đe dọa hai quân hoặc nhập thành - một động tác đặc biệt giúp Vua có thể chuyển sang một vị trí an toàn hơn.
Mặc dù thuật toán này vẫn còn xa với danh hiệu vô địch cờ vua, nhưng nó đã thể hiện một khả năng đáng kinh ngạc: hiểu được cách chơi thông qua việc đọc bình luận về các nước đi, một cách học giống con người hơn là dựa vào tính toán (và dữ liệu đầu vào) như các phương pháp huấn luyện trước đây của AI.
Cờ vua vẫn là một dấu mốc quan trọng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, từ thời điểm máy tính bắt đầu xuất hiện cho đến khi Garry Kasparov bị Deep Blue, một hệ thống AI của IBM, đánh bại.
Gần đây, DeepMind - một phần của Google Alphabet, đã phát hành AlphaZero, một phiên bản của AlphaGo, một hệ thống học máy tự học cách chơi cờ vây. AlphaZero phát triển ra nhiều chiến thuật mới và bất ngờ, tuy nhiên như Deep Blue, nó học từ hàng ngàn chip xử lý Tensor (TPU) và dữ liệu từ hàng triệu ván cờ.
Các nhà nghiên cứu cho biết bằng cách sử dụng thuật toán học dữ liệu của SentiMATE, máy móc không chỉ biết chơi cờ mà còn có thể làm được nhiều hơn. Chẳng hạn, họ có thể giúp máy móc phân tích các môn thể thao khác, dự đoán thị trường kinh tế và đưa ra các quyết định chính xác hơn.
“Chúng ta có sẵn rất nhiều tài liệu, từ sách, blog đến báo chí, để máy móc học theo,” nhóm nghiên cứu nói.
Tham khảo MIT Technology Review
