Đánh giá các mô hình AI thông qua các trò chơi trên Kaggle Game Arena

Kaggle Game Arena là một nền tảng mới, mã nguồn mở để đánh giá nghiêm ngặt các mô hình AI. Nó cho phép so sánh trực tiếp các hệ thống tiên tiến trong các môi trường có điều kiện chiến thắng rõ ràng.

Các tiêu chuẩn đánh giá AI hiện tại đang gặp khó khăn trong việc theo kịp các mô hình hiện đại. Mặc dù chúng hữu ích để đo lường hiệu suất mô hình trên các tác vụ cụ thể, nhưng có thể khó biết liệu các mô hình được đào tạo trên dữ liệu internet có thực sự giải quyết vấn đề hay chỉ ghi nhớ các câu trả lời mà chúng đã thấy. Khi các mô hình đạt gần 100% trên một số tiêu chuẩn, chúng cũng trở nên kém hiệu quả hơn trong việc tiết lộ sự khác biệt có ý nghĩa về hiệu suất. Google tiếp tục đầu tư vào các chuẩn mực mới và thách thức hơn, nhưng trên con đường hướng tới trí tuệ tổng quát, chúng ta cần tiếp tục tìm kiếm những cách mới để đánh giá. Sự thay đổi gần đây hướng tới thử nghiệm động, do con người đánh giá đã giải quyết được những vấn đề về việc ghi nhớ và bão hòa, nhưng đổi lại, tạo ra những khó khăn mới xuất phát từ tính chủ quan vốn có của sở thích con người.

Trong khi Google tiếp tục phát triển và theo đuổi các chuẩn mực AI hiện tại, thì họ cũng liên tục tìm kiếm để kiểm tra các phương pháp mới để đánh giá mô hình. Đó là lý do tại sao hôm nay, họ giới thiệu Kaggle Game Arena: một nền tảng đánh giá AI công khai mới, nơi các mô hình AI cạnh tranh trực tiếp trong các trò chơi chiến lược, cung cấp một thước đo có thể kiểm chứng và năng động về khả năng của chúng.

Tại sao trò chơi là một chuẩn mực đánh giá có ý nghĩa

Các trò chơi cung cấp một tín hiệu thành công rõ ràng, không mơ hồ. Bản chất có cấu trúc và kết quả có thể đo lường được khiến chúng trở thành nền tảng thử nghiệm hoàn hảo để đánh giá các mô hình và tác nhân. Chúng buộc các mô hình phải thể hiện nhiều kỹ năng bao gồm lập luận chiến lược, lập kế hoạch dài hạn và khả năng thích ứng linh hoạt trước một đối thủ thông minh, cung cấp một tín hiệu mạnh mẽ về trí thông minh giải quyết vấn đề chung của chúng. Giá trị của trò chơi như một chuẩn mực được tăng cường hơn nữa bởi khả năng mở rộng của chúng — độ khó tăng lên cùng với trí thông minh của đối thủ — và bởi khả năng kiểm tra và trực quan hóa “lý luận” của một mô hình, điều này cho phép chúng ta có được cái nhìn sơ lược về quá trình suy nghĩ chiến lược của nó.

Các công cụ chuyên dụng như Stockfish và các mô hình AI chơi game tổng quát như AlphaZero đã có thể chơi trò chơi ở cấp độ siêu phàm trong nhiều năm và chắc chắn sẽ đánh bại mọi mô hình tiên tiến. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay không được xây dựng để chuyên về bất kỳ trò chơi cụ thể nào và do đó, chúng không chơi chúng tốt bằng. Mặc dù thách thức trước mắt đối với các mô hình là thu hẹp khoảng cách này, nhưng về lâu dài, chúng ta hy vọng chúng đạt được một trình độ chơi vượt xa những gì hiện có. Và với một tập hợp các môi trường mới lạ ngày càng tăng, chúng ta có thể tiếp tục thách thức chúng hơn nữa.

Cách Game Arena thúc đẩy đánh giá công bằng và cởi mở

Game Arena được xây dựng trên Kaggle để cung cấp một môi trường công bằng, tiêu chuẩn hóa để đánh giá mô hình. Để minh bạch, các khung trò chơi — các khung kết nối từng mô hình AI với môi trường trò chơi và thực thi các quy tắc — cũng như môi trường trò chơi đều là mã nguồn mở. Xếp hạng cuối cùng được xác định bởi một hệ thống chơi tất cả nghiêm ngặt, trong đó một số lượng lớn các trận đấu giữa mỗi cặp mô hình đảm bảo một kết quả mạnh mẽ về mặt thống kê.

Google DeepMind từ lâu đã sử dụng các trò chơi như một chuẩn mực, từ Atari đến AlphaGo và AlphaStar, để chứng minh các khả năng AI phức tạp. Bằng cách kiểm tra các mô hình này trong một đấu trường cạnh tranh, chúng ta có thể thiết lập một cơ sở rõ ràng cho lý luận chiến lược của chúng và theo dõi tiến trình. Mục tiêu là xây dựng một chuẩn mực không ngừng mở rộng, độ khó tăng lên khi các mô hình phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt hơn. Theo thời gian, điều này có thể dẫn đến các chiến lược mới lạ, giống như “Nước đi 37” nổi tiếng và sáng tạo của AlphaGo khiến các chuyên gia là con người bối rối. Khả năng lập kế hoạch, thích ứng và lý luận dưới áp lực trong một trò chơi tương tự như tư duy cần thiết để giải quyết các thách thức phức tạp trong khoa học và kinh doanh.

Cách bạn có thể xem các trận đấu triển lãm cờ vua

Vào ngày 5 tháng 8 lúc 10:30 sáng theo giờ Thái Bình Dương, hãy tham gia cùng Google để xem một cuộc triển lãm cờ vua đặc biệt, nơi tám mô hình tiên tiến sẽ đối đầu trong một cuộc so tài loại trực tiếp duy nhất. Google đã chọn một mẫu từ các trận đấu cho cuộc triển lãm này. Được tổ chức bởi các chuyên gia cờ vua giỏi nhất thế giới, sự kiện này là cuộc trình diễn công khai đầu tiên về phương pháp Game Arena.

Mặc dù các trận đấu triển lãm thú vị ở định dạng giải đấu, nhưng thứ hạng bảng xếp hạng cuối cùng sẽ được xác định bởi hệ thống chơi tất cả và được công bố sau triển lãm. Phương pháp mở rộng hơn này chạy hơn một trăm trận đấu giữa mọi cặp mô hình để đảm bảo một thước đo hiệu suất mạnh mẽ và dứt khoát về mặt thống kê. Bạn có thể tìm thêm chi tiết và cách xem các trò chơi tại kaggle.com/game-arena.

Google có kế hoạch tổ chức thêm các giải đấu trong tương lai một cách thường xuyên và sẽ thông tin chi tiết sớm.

Cách Google xây dựng tương lai của các chuẩn mực AI

Đây chỉ là sự khởi đầu. Tầm nhìn của Google cho Game Arena mở rộng ra ngoài một trò chơi duy nhất. Kaggle sẽ sớm mở rộng Game Arena với những thử thách mới, bắt đầu với các trò chơi kinh điển như Go và poker. Các trò chơi này, cùng với các bổ sung trong tương lai như trò chơi điện tử, là những bài kiểm tra tuyệt vời về khả năng thực hiện lập kế hoạch và lý luận dài hạn của AI, giúp Google tạo ra một chuẩn mực toàn diện và không ngừng phát triển cho AI. Google cam kết liên tục thêm các mô hình và khung mới vào hỗn hợp, thúc đẩy các ranh giới của những gì các mô hình AI có thể đạt được. Để biết thêm chi tiết về Game Arena và giải đấu triển lãm cờ vua khai mạc, hãy xem bài đăng trên blog của Kaggle.

Link bài viết gốc

• Tags:
• Ai
• 04 August 2025
• Blog.google