Gần đây tôi để ý thấy Google DeepMind đã phát triển một thứ khá thú vị, gọi là SIMA 2. Nói đơn giản thì đó là một hệ thống AI có thể tự học, tự chơi game trong môi trường ảo, lần này tiến bộ thực sự có chút khác biệt.

So với thế hệ trước, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ của SIMA 2 từ 31% đã nhảy lên 65%, mức tăng này khá rõ ràng. Quan trọng hơn là, nó bây giờ có thể hiểu các mục tiêu phức tạp ở cấp cao hơn, nghĩa là không cần phải cung cấp cho nó các chỉ thị quá chi tiết, nó có thể tự hiểu bạn muốn nó làm gì. Trong game, nó còn có thể hợp tác với các nhân vật ảo, thậm chí có thể chuyển kiến thức học được từ một môi trường sang môi trường khác để sử dụng.

Về mặt kỹ thuật, SIMA 2 được vận hành bởi Gemini, hỗ trợ đầu vào văn bản, giọng nói và hình ảnh, điều này có nghĩa là cách tương tác trở nên linh hoạt hơn. Thú vị là nó còn có thể tự tạo nhiệm vụ để tiến hành học lặp lại, phương pháp học tự thúc đẩy này vẫn còn khá mới trong lĩnh vực AI.

Tuy nhiên, bài báo cũng thẳng thắn thừa nhận các hạn chế. SIMA vẫn gặp khó khăn khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi nhiều bước, và trong việc hiểu thị giác trong môi trường 3D cũng còn nhiều thách thức. Đây đều là những điểm cần vượt qua trong tương lai. Tổng thể, lần cập nhật SIMA 2 này vẫn là một bước tiến hướng tới AI tổng quát, dù còn nhiều chông gai cần phải vượt qua, nhưng hướng đi là đúng đắn.