Theo Tom’sHardware, NitroGen – một mô hình trí tuệ nhân tạo đa năng trong lĩnh vực trò chơi điện tử do Nvidia và Đại học Stanford phát triển, đã chứng minh khả năng chơi hơn 1.000 tựa game khác nhau mà không cần huấn luyện lại. Dự án này không chỉ hướng tới việc nâng cao trải nghiệm AI trong game mà còn mang tiềm năng ứng dụng sâu rộng trong lĩnh vực robot và điều khiển thế giới thực.
Minh họa quy trình huấn luyện NitroGen: từ dữ liệu video, trích xuất hành động, mã hóa hình ảnh đến mô hình hành động tổng quát cho nhiều trò chơi
ẢNH: CHỤP MÀN HÌNH MINEDOJO
Được huấn luyện với hơn 40.000 giờ chơi từ 1.800 người dùng trên nền tảng phổ biến như Minecraft, Portal, Goat Simulator hay Valheim, Nvidia NitroGen được thiết kế để quan sát video, dự đoán điều khiển và tương tác hiệu quả với môi trường game. Khác với các AI chuyên biệt trước đây chỉ có thể chơi một số trò chơi cụ thể, NitroGen áp dụng kiến trúc transformer kết hợp với mô hình khuếch tán (diffusion), cho phép học hỏi và mô phỏng chuyển động tay game thủ trong nhiều bối cảnh khác nhau.
Mô hình này nhận đầu vào dưới dạng video gameplay và khung hình đầu tiên của một cảnh cụ thể, sau đó sinh ra các khung hình tiếp theo cũng như chuỗi thao tác điều khiển tương ứng. Khả năng tái tạo hình ảnh theo thời gian thực cho phép AI đưa ra phản hồi trực tiếp trong các tình huống mới, gần giống với cách con người phản xạ khi chơi game.
Thử nghiệm cho thấy NitroGen có thể đạt hiệu quả hoạt động vượt trội so với các mô hình baseline trong nhiều tựa game. Đặc biệt, trong chế độ điều khiển trực tiếp, người dùng chỉ cần cung cấp một khung hình tĩnh để AI bắt đầu chơi tiếp từ trạng thái đó. Nhóm nghiên cứu tin rằng công nghệ này có thể được mở rộng sang các lĩnh vực như học tập điều khiển robot hoặc mô phỏng các tình huống thực tế mà không cần phần mềm đặc thù.
Tuy nhiên, các chuyên gia cũng nhấn mạnh NitroGen hiện vẫn ở giai đoạn nghiên cứu. Việc triển khai thực tế trong công nghiệp hoặc thương mại còn cần đánh giá thêm về độ ổn định, độ trễ phản hồi và khả năng tương thích với hệ thống vật lý thực tế. Với những tiến bộ như NitroGen, việc huấn luyện AI đa năng có thể thay đổi cách phát triển phần mềm mô phỏng, robot và thậm chí là hệ thống điều khiển tự động trong tương lai.