Trong một thử nghiệm gây chú ý từ Google DeepMind, mẫu trí tuệ nhân tạo Gemini được phát triển đã hoàn tất việc chơi trò chơi Pokémon Blue. Sự kiện này đã thu hút sự quan tâm đáng kể từ cả cộng đồng công nghệ và game thủ, mở ra những tiềm năng mới trong việc áp dụng AI trong lĩnh vực game.
AI cần quá nhiều thời gian để chơi một trò chơi cơ bản của Pokemon
Pokémon Blue, một tựa game huyền thoại dành cho trẻ em ra mắt vào năm 1990, đã trở thành tâm điểm của sự chú ý khi một mẫu AI bắt đầu chơi trò chơi này. Điều thú vị là mẫu AI này thể hiện sự lúng túng và đôi khi có phần "hoảng loạn" khi đối mặt với các tình huống tưởng chừng như dễ dàng. Hơn nữa, phiên bản cổ điển này lại chính là phiên bản dễ tiếp cận nhất trong toàn bộ thương hiệu Pokémon. Sự tương phản giữa khả năng của AI và độ thân thiện của trò chơi tạo nên những khoảnh khắc hài hước và bất ngờ cho người chơi.
Theo thông tin từ kênh Twitch Gemini_Plays_Pokemon, dự án thú vị này được vận hành bởi kỹ sư độc lập Jeol Zhang. Với hệ thống điều khiển đặc biệt, Gemini có khả năng hoàn thành trò chơi Pokemon Blue theo những cách độc đáo và sáng tạo nhất. Sự kết hợp giữa công nghệ và đam mê đã tạo nên trải nghiệm mới mẻ cho người chơi và khán giả.
Gemini đã quyết định chọn Squirtle cho lần khám phá đầu tiên trong trò chơi này. Tuy nhiên, trải nghiệm lại không như mong đợi khi kết quả đạt được không hề ấn tượng. Điều này cho thấy AI này hiện vẫn còn thua kém cả một đứa trẻ mới làm quen với chiếc máy Game Boy.
Trong lần chơi đầu tiên, AI đã phải chi tới 813 giờ để vượt qua Tứ Đại Thiên Vương. Thời gian này gấp 30 lần so với mức trung bình khoảng 26 giờ của người chơi. Nguyên nhân của con số khổng lồ này không phải do Gemini dành thời gian cày cuốc hay khám phá sâu mà đến từ việc thiếu tổ chức, sự không ổn định và nhiều lỗi cơ bản mà nó mắc phải.
Sự hoảng loạn của AI khi trải nghiệm Pokemon Blue
Theo thông tin từ Google DeepMind, AI có thể rơi vào tình trạng mà họ gọi là "hoảng loạn". Khi đội hình của nó bị suy yếu hoặc hết điểm kỹ năng, Gemini sẽ thực hiện những quyết định hết sức ngớ ngẩn. Hệ thống này thường xuyên di chuyển mà không có mục đích rõ ràng, không tận dụng các công cụ định hướng và liên tục cố gắng chạy trốn trong những tình huống không cần thiết. Đây là một minh chứng cho những thách thức trong việc phát triển AI với khả năng ra quyết định thông minh hơn.
AI trong trò chơi không chỉ gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu mà còn liên tục tìm kiếm một vật phẩm có tên "Tea". Hậu quả là người chơi đã phải dành hàng chục giờ chỉ để di chuyển và tìm kiếm món đồ này mà không có hy vọng thành công.
Sau khi thực hiện các điều chỉnh, Gemini đã rút ngắn thời gian chơi game trong lần thứ hai xuống còn 406,5 giờ để hoàn thành những nhiệm vụ cơ bản. Những con số này đặt ra câu hỏi về khả năng của AI trong việc thực hiện các tác vụ phức tạp hơn trong thực tế. Mặc dù đây là một trò chơi "nhập môn" của Pokemon, nhưng nó lại khiến trí tuệ nhân tạo phải đối mặt với nhiều thách thức.
