Trí tuệ nhân tạo sẽ học cách lái xe từ game Grand Theft Auto như thế nào?

Grand Theft Auto (GTA) là series game nổi tiếng, có thể kể đến như Vice City, với nhiều cảnh hành động, có cả đua xe, được giới game thủ ưa thích. Giờ đây, các nhà phát triển AI còn sử dụng trò chơi để giúp máy tính trở nên thông minh hơn.

Grand Theft Auto sẽ giúp dạy AI bằng những tình huống thực tế sinh động.

Các tựa game bạo lực thường chẳng giúp ích gì cho máy học nhưng cảnh vật được tái hiện trong Grand Theft Auto và những chương trình thực tế ảo lại có thể cung cấp cho AI những trải nghiệm thú vị, đặc biệt là đào tạo thuật toán trên xe tự lái cách di chuyển trên đường.

Kỹ thuật máy học thực chất là mang đến những điều mới mẻ cho máy tính, như nhận diện khuôn mặt, giọng nói giống như con người. Tuy nhiên, cách tiếp cận này đòi hỏi nguồn dữ liệu lớn từ nhiều tình huống khác nhau và cần thời gian để thu thập đủ. Phong cảnh trong các trò chơi vừa chân thực lại đa dạng có thể được sử dụng làm nguồn dữ liệu tuyệt vời.

Các đối tượng được bóc tách để thuật toán có thể nhận biết

Các nhà nghiên cứu hiện đã sẵn sàng tạo ra mô hình 3D sử dụng đồ họa game để đào tạo thuật toán. Như nhóm nghiên cứu từ Intel Labs và Đại học Darmstadt tại Đức đã phát triển cách trích xuất dữ liệu thông minh từ Grand Theft Auto.

Họ tạo ra lớp phần mềm giữa game và phần cứng máy tính cho phép tự động phân loại vật thể trong từng phân cảnh trò chơi rồi dán nhãn chúng. Nhờ thế, thuật toán sẽ nhận ra ô-tô, người đi bộ và nhiều vật thể khác. Tất nhiên, không thể gắn thẻ từng đối tượng bằng tay được, thay vào đó họ sẽ cải thiện khả năng nhận diện nhờ hình ảnh tổng hợp.

Thách thức lớn nhất trong AI chính là tìm nguồn dữ liệu dạy thuật toán các trường hợp của đời thực. Điều này còn khó hơn ở lĩnh vực xe tự lái. Phải mất rất nhiều thời gian để thu thập hình ảnh trên đường phố rồi gắn nhãn từng đối tượng. Rất khó tái hiện những trải nghiệm thực tế như đâm xe vào tường gạch ở tốc độ cao.

Những tựa Game như Grand Theft Auto sẽ là nguồn dữ liệu tuyệt vời để đào tạo máy học.

Alireza Shafaei, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học British Columbia cho biết: “Việc chú thích dữ liệu thế giới thực là hoạt động tốn kém và phương pháp tiếp cận hiện nay không dễ gì áp dựng ở diện rộng”. Shafaei đồng ý rằng, trò chơi video trở thành hướng tiếp cận hữu hiệu để luyện tập cho máy tính.

“Với môi trường nhân tạo, chúng ta có thể dễ dàng thu thập dữ liệu được chú thích rõ ràng ở quy mô lớn với sự thay đổi đáng kể về ánh sáng và điều kiện khí hậu. Chúng tôi thấy rằng, dữ liệu tổng hợp dạng này rất tốt, thậm chí hiệu quả hơn dữ liệu thực tế trong công tác huấn luyện”.

Vì thế, các nhà nghiên cứu AI ngày càng có xu hướng sử dụng game vào việc dạy cho máy học trải nghiệm thực tế. Đó sẽ là hướng tiếp cận thú vị giúp quá trình phát triển robot rút ngắn đáng kể, đặc biệt trong lĩnh vực xe tự lái.