Facebook’s AI นำเกม Hanabi มาใช้

Facebook (META ) AI Research (FAIR) ได้พัฒนา AI ใหม่ที่ให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจมากเมื่อแข่งขันกับ Hanabi การพัฒนานี้เป็นก้าวสำคัญสำหรับ AI ของ Facebook

Hanabi เป็นเกมไพ่คล้าย Solitaire ในขณะที่เกมส่วนใหญ่ที่ใช้เทคโนโลยีนี้ให้ AI แข่งขันกับมนุษย์โดยตรง เช่น เชส หรือ Go Hanabi ต้องการให้ผู้เล่นทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน

Facebook ใช้บอทในการเล่นเกมจนกว่าพวกเขาจะเอาชนะระบบ AI ที่ใช้ก่อนหน้านี้ ระบบ AI ที่ดีที่สุดล่าสุดได้คะแนน 23.92 จาก 25 ในเกม ในขณะที่ระบบใหม่ได้คะแนน 24.61 จาก 25

เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ที่ผ่านมา นักวิจัยจาก Google (GOOGL ), DeepMind, Carnegie Mellon University และ Oxford ได้เสนอ Hanabi เป็นมาตรฐานใหม่สำหรับการวิจัย AI พวกเขายังรวมถึงการสร้าง AI เพิ่มเติมที่สามารถเล่นเกมนี้ได้ และเรียกว่า “แนวหน้าใหม่สำหรับการวิจัย AI”

นักวิจัยตื่นเต้นกับการพัฒนานี้ เนื่องจาก AI ที่ใช้ในการช่วยบอทอาจใช้ได้ในพื้นที่อื่นๆ เช่น การปรับปรุงวิธีการที่ผู้ช่วยเสมือนติดต่อกับคน

Noam Brown นักวิจัย AI ของ Facebook พูดถึงระบบ AI ใหม่

“สิ่งหนึ่งที่น่าตื่นเต้นจริงๆ เกี่ยวกับเรื่องนี้คือการปรับปรุงที่เรากำลังเห็นนั้นเป็นเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงที่สังเกตเห็นด้วยการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: คุณสามารถเพิ่มสิ่งนี้บนกลยุทธ์ใดๆ และจะทำให้มันแข็งแกร่งขึ้น” Brown กล่าวในการสัมภาษณ์กับ VentureBeat “เรากำลังเห็นว่าผลลัพธ์นั้นอยู่ห่างจากสิ่งที่เราคาดหวังหรือนักวิจัยคนอื่นคาดหวัง ในความเป็นจริง ผลประโยชน์ที่เราจะได้รับจากการสืบค้นนั้นแข็งแกร่งขึ้นกว่าผลประโยชน์ที่ได้รับจากการใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกทั้งหมดที่ใช้ในอดีต”

การพัฒนานี้เกิดขึ้นเมื่อนักวิจัยกำลังสร้างซอฟต์แวร์ที่สามารถแข่งขันกับเกมที่ซับซ้อนมากที่สุด ในปี 2016 ระบบ AI ของ Google DeepMind เอาชนะผู้เล่นคนดีที่สุดในเกมกระดานจีน Go

Hanabi ถือเป็นเกมที่ดีที่สุดสำหรับทดสอบ AI เนื่องจากเป็นเกมที่สร้างขึ้นโดยใช้การทำงานเป็นทีมและกลยุทธ์ ซึ่งเป็น 里程碑 สำคัญสำหรับ AI ที่จะบรรลุ

Adam Lerer เป็นนักวิจัยของ Facebook และผู้ร่วมเขียนบทความ

“สิ่งหนึ่งที่เรากำลังย้ายไปสู่เกมร่วมมือนี้คือฉันคิดว่าเราอยู่ที่จุดที่ไม่มีเกมเหลืออยู่แล้ว ในแง่ของเกมการแข่งขัน” เขากล่าว

Hanabi มีทีมของผู้เล่น 2-5 คน ซึ่งได้รับไพ่แบบสุ่ม ไพ่จะมีสีและตัวเลขที่แตกต่างกัน และทีมจะวางไพ่บนโต๊ะตามสีและลำดับตัวเลขที่ถูกต้อง

ผู้เล่นไม่สามารถมองเห็นไพ่ของตนเองได้ แต่ทีมงานสามารถมองเห็นได้ ผู้เล่นสามารถให้คำใบ้เพื่อนร่วมทีมได้ เช่น ทีมงานสามารถให้คำใบ้เกี่ยวกับสี ซึ่งนำไปสู่การให้เพื่อนร่วมทีมเล่นหรือทิ้งไพ่

สิ่งหนึ่งที่ซับซ้อนมากในเกมคือผู้เล่นต้องคิดคำใบ้และความหมายของมัน ส่วนนี้ของเกมยากสำหรับบอทที่จะคิดออกด้วยข้อมูลที่มี

บอทสามารถสร้างกลยุทธ์ได้เนื่องจากเทคนิคและกระบวนการเรียนรู้ที่ Facebook ใช้ Facebook เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้สามารถใช้ได้ในแอปพลิเคชันอื่นๆ เช่น หุ่นยนต์ ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนเอง และระบบอื่นๆ

“สิ่งนี้เป็นเรื่องที่มาจากธรรมชาติของมนุษย์ ซึ่งเป็นความคิดที่จะสามารถสวมบทบาทของคนอื่นและเข้าใจว่าทำไมพวกเขาถึงกระทำการเหล่านั้น และพวกเขากำลังคิดอะไร แต่สิ่งนี้เป็นเรื่องที่ AI ต้องดิ้นรนมาอย่างยาวนาน” เขากล่าว “มีการถกเถียงกันมาอย่างยาวนานเกี่ยวกับว่าลิงมี theory of mind และทารกคนเรามี theory of mind ที่什么 อายุ และฉันคิดว่ามันจริงๆ น่าสนใจที่จะเห็นพฤติกรรมนี้ใน AI และฉันคิดว่ามันจะสำคัญมากหากเราต้องการใช้ AI ในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อโต้ตอบกับมนุษย์ เนื่องจากมนุษย์คาดหวังพฤติกรรมนี้”