Dự án này mong muốn sự đột phá khiến hệ thống nhân tạo có thể suy nghĩ về hành động của chúng và thực hiện "suy luận thận trọng". Hệ thống tiên tiến sử dụng “bộ mã hoá tưởng tượng” nội bộ giúp AI quyết định những gì là những dự đoán hữu ích và không hữu ích về môi trường xung quanh nó.

"Tưởng tượng ra hậu quả các hành động của bạn trước khi thực hiện chúng là một công cụ mạnh mẽ trong nhận thức của con người", DeepMind nói.

AI rồi sẽ có khả năng tưởng tượng, suy luận như con người? - (Ảnh: Corbis).

Ví dụ, khi đặt một cái ly cạnh bảng, chúng ta sẽ dừng lại để xem nó ổn định như thế nào và liệu nó có rơi hay không. Trên cơ sở kết quả tưởng tượng đó, chúng ta có thể điều chỉnh lại kính để ngăn không cho nó rơi xuống và bị vỡ.

Theo DeepMind, hình thức suy luận thận trọng này chủ yếu là "trí tưởng tượng", và là một khả năng rõ rệt của con người. Đây cũng là công cụ quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

DeepMind tiết lộ, công trình được thực hiện trong dự án AlphaGo. AlphaGo sử dụng “mô hình bên trong” (internal model) để phân tích những hành động sẽ dẫn tới các kết cục trong tương lai như thế nào để có thể suy luận và lập kế hoạch.

DeepMind nói: "Những mô hình bên trong này hoạt động tốt vì môi trường như Go là “hoàn hảo" – trong đó đã xác định rõ ràng các quy tắc cho phép các kết quả được dự đoán một cách chính xác trong hầu hết mọi tình huống.

Nhưng thế giới thật thì phức tạp hơn, các quy tắc không phải là những vấn đề được xác định rõ ràng và khó lường trước. Ngay cả đối với máy thông minh nhất thì việc có khả năng tưởng tượng trong những môi trường phức tạp này là một quá trình lâu dài và tốn kém”.

Quá trình hình thành khả năng tưởng tượng cho AI tốn nhiều thời gian và tiền bạc - (Ảnh: IT).

Đây cũng là nhóm nghiên cứu từng tiết lộ công trình dạy AI đi bộ. Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện cho một số cơ thể mô phỏng - bao gồm một mẫu người đi bộ không đầu, một con kiến bốn chân và một mẫu người 3D - để tìm hiểu các hành vi phức tạp khi cho chúng thực hiện nhiệm vụ di chuyển khác nhau.

Các kết quả cho thấy các hệ thống này có thể học để cải thiện kỹ thuật của mình khi chúng tương tác ở môi trường khác nhau như thế nào để cuối cùng chúng có thể chạy, nhảy, và xoay mình được.

Trong một bài báo mới xuất bản trên arXiv, DeepMind của Google giải thích những chức năng đơn giản có thể dẫn đến những hành vi phong phú và mạnh mẽ như thế nào. Được biết, họ đã thiết lập các mô phỏng cho các nhân vật này vượt qua một số trở ngại để giúp các AI tự học cách tốt nhất để đi từ điểm này đến điểm khác.

Ban đầu, khi các nhân vật chạy trong từng môi trường mô phỏng, chúng như người bị say xỉn, vấp ngã, va chạm với bức tường… Nhưng qua thời gian, chúng trở nên nhuần nguyễn hơn, có thể điều hướng tốt trong các loại địa hình khác nhau.

Như vậy, trí tuệ nhân tạo vẫn đang tiếp tục cải thiện và những khả năng này sẽ sớm cho phép máy thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn nhiều so với hiện tại.