Google DeepMind បានបោះពុម្ភផ្សាយការសង្ខេបឡើងវិញនៃការស្រាវជ្រាវ AI រយៈពេល 15 ឆ្នាំរបស់ខ្លួននៅក្នុងហ្គេម ដោយឈានដល់ភាពជាដៃគូស្រាវជ្រាវរបស់ខ្លួនជាមួយ Fenris Creations ដែលជាស្ទូឌីយោឯករាជ្យនៅពីក្រោយ EVE Online ហើយដាក់ចេញនូវកម្មវិធីស្រាវជ្រាវដែលអង្គការទាំងពីរគ្រោងនឹងដំណើរការនៅក្នុងសកលលោក EVE ។

ប្រកាសថ្ងៃទី 21 ខែសីហា និពន្ធដោយ Alexandre Moufarek និង Adrian Bolton ភ្ជាប់លទ្ធផលសិក្សាការពង្រឹងដំបូងបំផុតរបស់មន្ទីរពិសោធន៍ទៅនឹងការងារបច្ចុប្បន្នរបស់ខ្លួនលើភ្នាក់ងារទូទៅ។ វាគឺជាគណនេយ្យភាពពេញលេញបំផុតនៃភាពជាដៃគូដែលបានបង្ហាញជាលើកដំបូងនៅដើមឆ្នាំនេះ ហើយវាបង្ហាញសញ្ញាដែលមន្ទីរពិសោធន៍ AI ឈានមុខគេមួយរបស់ពិភពលោកជឿថាព្រំដែនបន្ទាប់នៃ [ការស្រាវជ្រាវ AI] (https://aibuzzwire.news) កុហក៖ មិនមែននៅក្នុងហ្គេមតែមួយដែលមានពិន្ទុច្បាស់លាស់នោះទេ ប៉ុន្តែនៅក្នុងការរស់រានមានជីវិតដែលដំណើរការជាបន្តបន្ទាប់តាំងពីឆ្នាំ 2003 ។

ពី Atari Pixels ទៅ AlphaStar

ការរំលឹកឡើងវិញបានតាមដានខ្សែសង្វាក់នៃលទ្ធផលហ្គេមដែលបង្កើតកម្មវិធីស្រាវជ្រាវរបស់ DeepMind ។ Deep Q-Network (DQN) ដែលបានពិពណ៌នានៅក្នុងក្រដាស Nature ឆ្នាំ 2015 បានរៀនលេងហ្គេម 49 Atari 2600 ដោយផ្ទាល់ពីភីកសែលឆៅ — ពី Pong ទៅ Breakout ទៅ Space Invaders — ដោយគ្មានវិស្វកម្មជាក់លាក់នៃហ្គេម ដែលជួយជំរុញដល់យុគសម័យទំនើបនៃការរៀនពង្រឹងស៊ីជម្រៅ។

ព្រឹត្តិការណ៍ជាបន្តបន្ទាប់នីមួយៗបានបង្កើតប្រព័ន្ធដែលមានសមត្ថភាព និងទូទៅកាន់តែច្រើន។ AlphaGo បានយកឈ្នះជើងឯកពិភពលោក Lee Sedol ក្នុងឆ្នាំ 2016 ដែលជាស្នាដៃដែលអ្នកជំនាញជាច្រើនគិតថានៅសល់មួយទសវត្សរ៍ទៀត។ AlphaGo Zero បានយកឈ្នះលើកំណែមុនៗទាំងអស់ ដោយរៀនទាំងស្រុងពីការលេងដោយខ្លួនឯង ហើយ AlphaZero បានណែនាំវិធីសាស្រ្តនោះដើម្បីធ្វើជាម្ចាស់លើអុក សូហ្គី និងទៅជាមួយនឹងក្បួនដោះស្រាយតែមួយ។ MuZero បាន​បន្ត​ទៅ​ទៀត ដោយ​រៀន​លេង​ដោយ​មិន​ដឹង​ពី​ច្បាប់។ នៅឆ្នាំ 2019 AlphaStar បានឈានដល់កម្រិត Grandmaster នៅក្នុង StarCraft II ដោយស្វែងរកភាពស្មុគស្មាញក្នុងពេលជាក់ស្តែង និងព័ត៌មានមិនល្អឥតខ្ចោះ។

DeepMind កត់សម្គាល់ថាស្មារតីនៃការរុករកនេះបានអនុវត្តលើសពីហ្គេម៖ AlphaFold បានអនុវត្តមូលដ្ឋានគ្រឹះដូចគ្នាទៅនឹងការព្យាករណ៍រចនាសម្ព័ន្ធប្រូតេអ៊ីន ដែលជារបកគំហើញមួយដែលត្រូវបានទទួលស្គាល់ជាមួយនឹងរង្វាន់ណូបែលគីមីវិទ្យាឆ្នាំ 2024 ។

ការផ្លាស់ប្តូរទៅភ្នាក់ងារទូទៅ

ប្រកាសបង្កើតការផ្លាស់ប្តូរជាមូលដ្ឋានក្នុងទិសដៅ។ ការងារពីមុនបានបង្ហាញថា AI អាចធ្វើជាម្ចាស់លើហ្គេមណាមួយដែលមានគោលបំណងច្បាស់លាស់ និងការបណ្តុះបណ្តាលគ្រប់គ្រាន់។ ប៉ុន្តែដូចដែលអ្នកនិពន្ធសរសេរថា "ពិភពពិតមិនមកជាមួយពិន្ទុ និងសៀវភៅច្បាប់ទេ"។ នោះនាំឱ្យមានសំណួរផ្សេងគ្នា៖ តើ AI អាចយល់ និងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយពិភពហ្គេមណាមួយតាមរបៀបដែលមនុស្សម្នាក់ចង់បានដែរឬទេ?

យានជំនិះសម្រាប់មហិច្ឆតានោះគឺ SIMA ដែលជាភ្នាក់ងារពហុពិភពដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន។ ជាជាងការធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់ពិន្ទុខ្ពស់ SIMA យល់ឃើញនូវអ្វីដែលអ្នកលេងឃើញនៅលើអេក្រង់ យល់ពីការណែនាំជាភាសាធម្មជាតិ និងធ្វើសកម្មភាពតាមរយៈក្តារចុច និងការគ្រប់គ្រងកណ្ដុរធម្មតា — មិនត្រូវការ APIs ឬកូដប្រភពទេ។ SIMA 2 ដែលត្រូវបានណែនាំក្នុងខែវិច្ឆិកា ឆ្នាំ 2025 ជាមួយនឹងគំរូ Gemini នៅស្នូលរបស់វា ដើរតួជាដៃគូអន្តរកម្មដែលមានសមត្ថភាពវែកញែក និងការសន្ទនាតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង និងសម្រេចបានការលេងដូចមនុស្សនៅទូទាំងបរិយាកាស 3D ដ៏ស្មុគស្មាញ រួមទាំង No Man's Sky, Valheim និង Hydroneer ។

មន្ទីរពិសោធន៍មានភាពច្បាស់លាស់អំពីដែនកំណត់របស់ភ្នាក់ងារ៖ SIMA 2 នៅតែតស៊ូជាមួយកិច្ចការផ្តេកវែងឆ្ងាយ ហើយដំណើរការពីអង្គចងចាំខ្លីដែលរារាំងដោយបង្អួចបរិបទដែលត្រូវការសម្រាប់អន្តរកម្មភាពយឺតយ៉ាវទាប។ វា​នៅ​តែ​ជា​ការ​មើល​ជា​មុន​នៃ​ការ​ស្រាវ​ជ្រាវ​មាន​កម្រិត​ដែល​អាច​ប្រើ​បាន​សម្រាប់​ក្រុម​អ្នក​សិក្សា​និង​អ្នក​បង្កើត​ហ្គេម​តូច​មួយ​។

ហេតុអ្វី EVE Online

ភាពជាដៃគូរបស់ Fenris Creations ផ្តល់ឱ្យ DeepMind ចូលទៅកាន់អ្វីមួយដែលគ្មានស្តង់ដារអាចចម្លងបាន៖ ចក្រវាឡតែមួយដែលជាប់លាប់ ដែលជាកន្លែងដែលអ្នកលេងរាប់ពាន់នាក់ចែករំលែកសេដ្ឋកិច្ចតែមួយជាមួយនឹងសក្ដានុពលនៃការផ្គត់ផ្គង់ និងតម្រូវការពិតប្រាកដ បណ្តាញពាណិជ្ជកម្មដែលលាតសន្ធឹងលើប្រព័ន្ធផ្កាយរាប់ពាន់ និងរចនាសម្ព័ន្ធនយោបាយដែលបង្កើតឡើងទាំងស្រុងដោយអន្តរកម្មរបស់អ្នកលេង។

DeepMind កំណត់សមត្ថភាពទាំងបួនដែលបរិស្ថានត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីអនុវត្ត៖ ការរៀនបន្តដោយមិនបំភ្លេច ការចងចាំដែលលាតសន្ធឹងហួសពីបង្អួចបរិបទនៃគំរូនាពេលបច្ចុប្បន្ន ការធ្វើផែនការរយៈពេលវែងក្នុងសប្តាហ៍ ខែ ឬច្រើនឆ្នាំ និងសក្ដានុពលពហុភ្នាក់ងារដ៏ស្មុគស្មាញដែលលាតសន្ធឹងលើកិច្ចសហប្រតិបត្តិការ ការប្រកួតប្រជែង ការចរចា និងសេដ្ឋកិច្ច។

"រួមគ្នាជាមួយ Google DeepMind ពួកយើងកំពុងរុញចូលទៅក្នុងទឹកដីដែលមិនមានគំនូសតាង ដែល AI ត្រូវតែរៀន សម្របខ្លួន និងចងចាំតាមពេលវេលា ដែលគ្មានបរិយាកាសហ្គេមផ្សេងទៀតទាមទារ ខណៈពេលដែលជួយយើងឱ្យយល់ពីរបៀបដែលមនុស្ស និង AI អាចរួមរស់ជាមួយគ្នាក្នុងបរិយាកាសនិម្មិត មុនពេលដែលយើងត្រូវតែប្រឈមមុខនឹងសំណួរដូចគ្នានៅក្នុងជីវិតពិត" ។

ភាពជាដៃគូមានបរិស្ថានបីផ្សេងគ្នា។ EVE Online ផ្តល់ជូននូវសកលលោកដែលជាប់លាប់ក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ EVE Vanguard បន្ថែមការធ្វើការសម្រេចចិត្តតាមបែបយុទ្ធសាស្ត្ររហ័សរបស់មនុស្សទីមួយ បង្កើតឱកាសដើម្បីសិក្សាភ្នាក់ងារដែលដំណើរការលើកម្រិតជាច្រើននៃ abstraction — ពីយុទ្ធសាស្ត្រកម្រិត twitch ទៅ galaxy-spanning strategy។ EVE Frontier ជាមួយនឹងកម្មវិធី Smart Assemblies និងស្ថាបត្យកម្មបើកចំហ បង្ហាញពីពិភពលោកដែលច្បាប់អាចផ្លាស់ប្តូរបាន។

សំខាន់ កម្មវិធីស្រាវជ្រាវដើរតាមដំណាក់កាល។ វាចាប់ផ្តើមនៅក្នុងឧទាហរណ៍ក្រៅបណ្តាញនៃ EVE Online ដែលជាប្រអប់ខ្សាច់សុវត្ថិភាពដែលបំបែកចេញពីអ្នកលេងផ្ទាល់។ បន្ទាប់មក វាដំណើរការតាមរយៈ EVE Frontier ដើម្បីសិក្សាពីរបៀបដែលមនុស្ស និងភ្នាក់ងារអាចរួមរស់ជាមួយគ្នានៅក្នុងពិភពលោកដែលបើកចំហ និងជាប់លាប់។ លុះត្រាតែសមត្ថភាពមានភាពចាស់ទុំ ទើប DeepMind ពិចារណានាំពួកគេទៅលេងហ្គេមបន្តផ្ទាល់ - ហើយបន្ទាប់មក ប្រកាសសង្កត់ធ្ងន់ ដោយមានគោលបំណងបង្កើនការលេងរបស់មនុស្ស។

AI មាននៅក្នុងកាប៊ីនយន្ដហោះរួចហើយ

លទ្ធផលមួយនៃកិច្ចសហការគឺនៅចំពោះមុខអ្នកលេងរួចហើយ។ Aura Guidance ដែលប្រើ Gemini ដើម្បីចែកចាយចំណេះដឹងដែលបង្កើតដោយអ្នកលេងដែលទាញចេញពីសំណួរ និងចម្លើយជំនួយរបស់ Rookie ពិតប្រាកដ ដើម្បីជួយអ្នកបើកយន្តហោះថ្មី បានដាក់ឱ្យដំណើរការជាគំរូនៅថ្ងៃទី 17 ខែកុម្ភៈ ឆ្នាំ 2026 ហើយកំពុងដំណើរការជាការធ្វើតេស្ត A/B ដែលគ្រប់គ្រងដោយវាស់ថាតើវាធ្វើអោយប្រសើរឡើងដល់ការរក្សាអ្នកលេងថ្មី។

សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ហ្គេម ភាគហ៊ុនរយៈពេលវែងគឺមានសារៈសំខាន់។ ភ្នាក់ងារលេងហ្គេមទូទៅពិតប្រាកដ - មួយដែលធ្វើការជាមួយហ្គេមដែលមានស្រាប់ដោយគ្មានការកែប្រែកូដហ្គេម - អាចផ្តល់ថាមពលដល់ដៃគូ AI ដែលយល់ច្បាស់ពីពិភពហ្គេម NPCs ដែលសម្របខ្លួនតាមរបៀបដែលប្រព័ន្ធស្គ្រីបមិនអាចធ្វើបាន និងការធ្វើតេស្ត QA ដ៏រឹងមាំកំឡុងពេលអភិវឌ្ឍនៅពេលដែលហ្គេមផ្លាស់ប្តូររាល់ការប្តេជ្ញាចិត្ត។

ប្រកាសបិទជាមួយនឹងស៊ុមចុងក្រោយរបស់មន្ទីរពិសោធន៍៖ AI ជាកាតាលីករ មិនមែនជាការជំនួសទេ។ អ្នកនិពន្ធសរសេរថា "ហ្គេមតែងតែជាកញ្ចក់សម្រាប់ភាពវៃឆ្លាត" ។ នៅពេលដែលហ្គេមកាន់តែស្មុគស្មាញ ជាប់លាប់ និងបើកចំហកាន់តែច្រើន ដូច្នេះប្រព័ន្ធ AI ដែលបង្កើតឡើងដើម្បីរុករកពួកវា — ហើយដូចទៅនឹង AlphaGo និង AlphaFold មុនដែរ DeepMind រំពឹងថាមេរៀនដែលបានរៀននៅក្នុងពិភពនិម្មិតនឹងផ្ទេរទៅបញ្ហានៅក្នុងការពិត។

នាំមុខ AI

ចាប់ពីចំណុចសំខាន់នៃការសិក្សាពង្រឹងដល់ភាពជាដៃគូស្រាវជ្រាវព្រំដែន ល្បឿននៃរបកគំហើញបង្ហាញថាមិនមានសញ្ញានៃការថយចុះនោះទេ។ AI Buzz Wire គ្របដណ្តប់រាល់ការអភិវឌ្ឍន៍ការស្រាវជ្រាវ AI សំខាន់ៗជាមួយនឹងការរាយការណ៍ដែលបានផ្ទៀងផ្ទាត់ប្រភព - គ្មានការរំពឹងទុក គ្មានការបំផ្លើស។

អានព័ត៌មានស្រាវជ្រាវ AI បន្ថែម →