Tóm tắt nhanh
- Mô hình mô phỏng mạng lưới thần kinh não ruồi giấm đã thắng một ván Balatro.
- Thử nghiệm dùng Red Deck ở mức độ khó thấp nhất và đạt tỷ lệ thắng khoảng 20% ở mức cược khởi đầu.
- Hệ thống kết hợp thuật toán tìm seed với học tăng cường để cải thiện lựa chọn trong game.
- Đây là thử nghiệm cộng đồng dựa trên dữ liệu connectome, chưa phải một hệ thống AI chơi game hoàn thiện.
Mô phỏng connectome não ruồi giấm đã vượt qua một ván Balatro
Một tài khoản có tên ActualAerie1011 trên Reddit đã chia sẻ video mô hình mô phỏng mạng lưới thần kinh não ruồi giấm tự đưa ra quyết định trong Balatro. Mô hình chọn lúc bốc bài, kích hoạt Joker và ghi điểm để vượt qua mức cược của từng ván Blind.
Thử nghiệm sử dụng Red Deck ở mức độ khó thấp nhất. Theo tác giả, mô hình hiện thắng khoảng 20% số ván ở mức cược khởi đầu và vẫn đang được tối ưu. Tỷ lệ này chưa thể so với người chơi giàu kinh nghiệm, nhưng cho thấy một mô phỏng thần kinh sinh học có thể tiếp nhận trạng thái game và phản hồi theo luật chơi phức tạp.
Seed-finding giúp mô hình học từ những ván có tiềm năng điểm cao
Balatro có nhiều yếu tố ngẫu nhiên, từ các lá bài được chia đến vật phẩm xuất hiện trong cửa hàng. Vì vậy, tác giả xây dựng thuật toán tìm seed để chọn những ván có tiềm năng đạt điểm cao. Thuật toán và mô hình não ruồi giấm sau đó chơi song song trên cùng seed để đối chiếu kết quả.
Hệ thống dùng học tăng cường để điều chỉnh hành vi: lựa chọn đem lại điểm số tốt được thưởng, còn quyết định dẫn tới thất bại bị phạt. Sau hàng nghìn lượt so sánh, mô hình dần nhận diện được những tổ hợp bài có lợi hơn.
Dữ liệu connectome của Google đang được thử nghiệm theo những cách khó đoán
Bản đồ connectome não ruồi giấm do Google Research phối hợp với Viện Janelia thuộc HHMI và nhóm FlyWire xây dựng là nền tảng của thử nghiệm này. Công trình mô tả hơn 139.000 tế bào thần kinh cùng hàng chục triệu điểm tiếp hợp và từng được công bố trên Nature.
Dữ liệu mở đã được cộng đồng tận dụng cho nhiều dự án, trong đó có DOOMFLY, một thử nghiệm dùng mô phỏng thần kinh để điều khiển nhân vật trong Doom. Balatro cho thấy hướng nghiên cứu này có thể được đưa vào những bài toán ra quyết định rất khác với mục tiêu ban đầu.
Tuy nhiên, kết quả hiện vẫn cần được nhìn đúng phạm vi. Đây là một thử nghiệm do cộng đồng thực hiện, và tác giả chưa công khai mã nguồn trên GitHub để người khác kiểm chứng độc lập. Vì thế, tỷ lệ thắng 20% nên được xem là chỉ dấu ban đầu, chưa phải bằng chứng rằng mô hình đã hiểu Balatro như con người.
