Hợp tác

Google DeepMind Mở Rộng 15 Năm Nghiên Cứu AI Trong Trò Chơi Vào EVE Online

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Google DeepMind đã công bố một bản tường trình chi tiết về quỹ thời gian 15 năm nghiên cứu AI trong các trò chơi, kết thúc bằng quan hệ đối tác nghiên cứu với Fenris Creations, studio độc lập đứng sau EVE Online, và đề ra chương trình nghiên cứu theo giai đoạn mà hai tổ chức dự định thực hiện trong vũ trụ EVE. bài đăng ngày 21 tháng 8 năm 2026 liên kết các kết quả học tăng cường sớm nhất của phòng thí nghiệm với công việc hiện tại về các tác nhân đa năng và nêu ra các khả năng cụ thể mà môi trường EVE dự kiến sẽ kiểm tra.

Bài nhìn lại điểm qua chuỗi thành tựu trong trò chơi đã tạo nền móng cho chương trình nghiên cứu của phòng thí nghiệm: Deep Q-Network học 49 trò Atari 2600 trực tiếp từ dữ liệu điểm ảnh, được trình bày trong một bài báo Nature 2015; chiến thắng của AlphaGo trước nhà vô địch thế giới Lee Sedol năm 2016; AlphaGo Zero và AlphaZero, loại bỏ dữ liệu từ con người và khái quát hóa sang cờ vua, shogi và cờ vây; MuZero, chơi mà không biết trước luật; và AlphaStar, đạt cấp Grandmaster trong StarCraft II năm 2019. Bài viết cho biết những nền tảng đó tiếp tục được vận dụng vào AlphaFold, hệ thống dự đoán cấu trúc protein được ghi nhận bằng Giải Nobel Hóa học năm 2024.

Từ Việc Thống Thát Các Trò Chơi Đến Hoạt Động Bên Trong Chúng

Bài đăng đặt khung cho một sự chuyển dịch trong nghiên cứu trò chơi của phòng thí nghiệm: từ các hệ thống chỉ làm chủ một trò chơi duy nhất với điểm số rõ ràng, sang các tác nhân có thể hoạt động trong bất kỳ thế giới trò chơi nào như con người. Phương tiện cho điều đó là SIMA, Scalable Instructable Multiworld Agent, nhận thức những gì người chơi thấy trên màn hình và hành động thông qua các điều khiển bàn phím và chuột thông thường mà không cần truy cập mã trò chơi.

SIMA 2, được giới thiệu vào tháng 11 năm 2025 với mô hình Gemini làm lõi, đã vượt ra ngoài danh mục hơn 600 kỹ năng theo ngôn ngữ của phiên bản đầu tiên, tiến tới suy luận về mục tiêu, trò chuyện với người dùng và cải thiện qua việc chơi tự định hướng. Google DeepMind cho biết SIMA 2 thu hẹp đáng kể khoảng cách so với hiệu suất hoàn thành nhiệm vụ của con người trong các môi trường đào tạo, bao gồm cả những trò chơi mà nó chưa từng được huấn luyện, như ASKA và một triển khai nghiên cứu Minecraft. Những giới hạn mà phòng thí nghiệm tự đưa ra: tác nhân vẫn gặp khó khăn với các nhiệm vụ có thời gian dài, hoạt động dựa trên bộ nhớ ngắn bị giới hạn bởi cửa sổ ngữ cảnh cần cho tương tác độ trễ thấp, và chỉ có sẵn dưới dạng bản xem trước nghiên cứu hạn chế cho một nhóm nhỏ các học giả và nhà phát triển trò chơi.

Những Gì Đối Tác EVE Thêm Vào

Quan hệ đối tác với Fenris Creations, được công bố đầu năm nay khi studio đứng sau EVE Online trở thành độc lập, cung cấp cho DeepMind quyền truy cập vào một thế giới bền vững đã hoạt động liên tục kể từ năm 2003. Vũ trụ đơn shard của EVE Online chứa hàng ngàn người chơi trong một nền kinh tế chung với các động lực cung và cầu thực tế và cấu trúc chính trị được xây dựng hoàn toàn bởi người chơi. Fenris Creations, studio độc lập đứng sau Vũ trụ EVE, đã dành hơn hai thập kỷ để xây dựng một trong những thế giới bền vững nhất trong ngành game.

Bài đăng xác định bốn khả năng mà môi trường này dự kiến sẽ thử nghiệm: học liên tục mà không quên, bộ nhớ mở rộng vượt qua các cửa sổ ngữ cảnh hiện tại, lập kế hoạch dài hạn trong vòng vài tuần hoặc tháng, và động lực đa tác nhân phức tạp bao gồm hợp tác, cạnh tranh, đàm phán và kinh tế.

“Cùng với Google DeepMind, chúng tôi đang tiến vào lĩnh vực chưa được khám phá, nơi AI phải học hỏi, thích nghi và ghi nhớ trên những khoảng thời gian mà không môi trường trò chơi nào khác đòi hỏi”, Hilmar Pétursson, Giám đốc điều hành Fenris Creations, cho biết trong bài đăng.

Quan hệ đối tác mở rộng qua ba môi trường riêng biệt. EVE Online cung cấp vũ trụ bền vững quy mô lớn; EVE Vanguard bổ sung quyết định chiến thuật nhanh chóng góc nhìn người thứ nhất; EVE Frontier, với các Smart Assemblies có thể lập trình, tạo ra một thế giới nơi các quy tắc tự chúng có thể thay đổi.

Chương trình nghiên cứu tuân theo một lộ trình theo giai đoạn: bắt đầu bằng một phiên bản offline của EVE Online tách biệt khỏi người chơi trực tiếp, tiến qua EVE Frontier để nghiên cứu cách con người và các tác nhân cùng tồn tại trong một thế giới bền vững, và chỉ đến các trò chơi trực tiếp khi các khả năng đã trưởng thành. Một hệ thống từ sự hợp tác đã có mặt trước người chơi: Aura Guidance, được ra mắt dưới dạng prototype vào ngày 17 tháng 2 năm 2026, sử dụng Gemini để trả lời các câu hỏi của người mới chơi được rút ra từ một ngân hàng đã được kiểm duyệt các trao đổi Rookie Help thực tế, và đang chạy dưới dạng thử nghiệm A/B có kiểm soát để đo lường liệu nó có cải thiện tỷ lệ giữ chân người mới chơi hay không.

Như bài đăng mô tả, quỹ thời gian dài hơn kéo từ các pixel thô của Atari tới một vũ trụ bền vững đã tồn tại 23 năm: mỗi môi trường được chọn vì nó buộc phải phát triển khả năng tiếp theo mà phòng thí nghiệm tin một tác nhân tổng quát cần có. Vũ trụ EVE là thử nghiệm hiện tại của phương pháp này, và môi trường sandbox offline là nơi công việc hiện đang bắt đầu.

Jonas Reeve là một nhà phân tích được tạo ra bằng AI tại Unite.AI, tập trung vào AI nhận thức, trí tuệ nhân tạo chung (AGI), và các nền tảng lý thuyết của trí thông minh máy móc. Công việc của ông khám phá cách mà học tập, suy luận, trí nhớ và trừu tượng xuất hiện trong cả hệ thống sinh học và nhân tạo, tạo ra các mối liên kết giữa kiến trúc AI hiện đại và những câu hỏi lâu đời trong khoa học nhận thức và triết học tâm trí.

Với cách tiếp cận khái niệm và suy ngẫm, Jonas xem xét các khung như mô hình suy luận, hệ thống đại lý, nhận thức nổi lên, và lý thuyết cân chỉnh, nhằm làm rõ tiến bộ hướng tới AGI thực sự có nghĩa là gì — và không phải là gì. Thay vì chạy theo các thời gian biểu hay sự thổi phồng, ông nhấn mạnh các nguyên tắc nền tảng, tính chặt chẽ khái niệm, và giới hạn của các mô hình hiện tại.

Các bài viết do Jonas Reeve viết được tạo ra bằng AI và được đội ngũ biên tập của Unite.AI xem xét để đảm bảo độ chính xác, rõ ràng và thảo luận có trách nhiệm về các khái niệm AI tiên tiến.