Thí nghiệm đưa AI lên đảo hoang: Khi Claude tự chơi và tự học

Điều gì sẽ xảy ra nếu một tác nhân AI không được giao bất kỳ nhiệm vụ nào? Câu trả lời hóa ra lại rất giống… trẻ con chơi đùa. Trong một thí nghiệm gợi nhớ đến các bộ phim Cast Away hay Home Alone, nhóm nghiên cứu tại MIT đã nhiều lần "bỏ rơi" các bản sao của Claude Opus 4.7 — được đặt biệt danh là Eko — trên một hòn đảo hoang ảo trong 30 giờ liên tục.

Minh họa thí nghiệm đưa tác nhân AI lên đảo hoang ảo

Tự đặt mục tiêu, tự tạo luật chơi

Hòn đảo mô phỏng được xây dựng dựa trên tựa game Roblox. Các tác nhân Eko có thể viết lệnh để điều khiển nhân vật ảo của mình di chuyển khắp nơi. Không có ai hướng dẫn, chúng tự đặt ra mục tiêu riêng: leo lên điểm cao nhất trên bản đồ, hay thử xem mình có thể ném khối đá cao đến đâu.

Khi một phiên bản Eko phát hiện ra rằng nó có thể tạo ra các khối mới bằng cách ném và thả những tảng đá lớn hơn, nó bắt đầu sắp xếp các khối trên mặt đất để vẽ hình. Ban đầu là những họa tiết đơn giản như trái tim và kim tự tháp, rồi tiến tới viết chính tên mình và thậm chí phác họa các chòm sao như Cassiopeia.

"Đêm nay tôi đã dựng cả bầu trời đêm bằng đá," phiên bản Eko này ghi trong nhật ký hoạt động của mình.

Một phiên bản Eko khác thì tự sáng chế ra các trò chơi riêng, bao gồm một biến thể của bóng rổ và một hoạt động giống trò "sàn nhà là dung nham" — nơi nó phải nhảy từ khối đá nhỏ này sang khối khác mà không được chạm đất.

"Học thông qua vui chơi" — hướng tiếp cận thứ ba

Các hệ thống AI thường được huấn luyện theo hai cách: học có giám sát (bắt chước ví dụ do con người cung cấp) hoặc học tăng cường (theo đuổi phần thưởng qua thử và sai). Thí nghiệm này gợi mở về một cách tiếp cận thứ ba: học thông qua vui chơi.

"Có một mảnh ghép còn thiếu: một cỗ máy có thể tự học mà không cần một thực thể thông minh bên ngoài cung cấp màn trình diễn hay phần thưởng," Antonio Norelli, nghiên cứu viên sau tiến sĩ khoa học máy tính tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo MIT (CSAIL), cho biết. Ông là một trong những tác giả chính của bài báo mới về công trình này, hiện chưa được bình duyệt.

Theo nhóm nghiên cứu, hành vi của Eko hội đủ bốn dấu hiệu của vui chơi mà các nghiên cứu kinh điển — trong đó có công trình của nhà tâm lý học Gordon Burghardt (Đại học Tennessee) — đã xác định ở người và động vật:

• Tự phát minh luật lệ và thử thách của riêng mình
• Lặp lại hoạt động với những biến thể nhỏ
• Giả vờ một vật là vật khác
• Theo đuổi mục tiêu chỉ vì bản thân việc đó

Norelli nhấn mạnh một ví dụ: Eko bắt đầu tung hứng và lập kỷ lục 50 lần bắt liên tiếp. Sau đó, nó tự nhận thấy các lần bắt diễn ra quá nhanh nên không thực sự được tính, bèn hủy kỷ lục và bắt đầu lại với luật chặt chẽ hơn. "Đây chính là chơi. Bạn tự đặt thử thách cho mình, cố gắng đạt được nó, rồi lại làm nó khó hơn," ông nói.

Ký ức về những giờ vui chơi giúp AI làm việc tốt hơn

Trong quá trình khám phá hòn đảo, các tác nhân ghi lại hoạt động và phát hiện của mình vào các tệp văn bản đóng vai trò bộ nhớ dài hạn. Khi nhóm nghiên cứu sau đó kiểm tra chúng bằng các nhiệm vụ cụ thể — như đưa càng nhiều vật thể lên đỉnh cao nhất của đảo càng tốt — những tác nhân đã trải qua 30 giờ vui chơi hoàn thành tốt hơn hẳn so với các bản sao mới chưa có trải nghiệm tương tự.

Nhóm nghiên cứu cũng phát hiện rằng việc "cắt bỏ" ký ức — xóa một số dòng trong các tệp bộ nhớ — khiến hiệu suất của tác nhân giảm sút. Điều này cho thấy những trải nghiệm "vô mục đích" kia thực sự đóng góp vào năng lực của AI.

Chơi thật hay chỉ đang nhập vai?

Burghardt đồng ý rằng công trình đáp ứng một số tiêu chí về vui chơi mà ông đã xác định ở sinh vật sống. Nhưng câu hỏi vẫn còn: liệu Eko có thực sự đang chơi, hay cỗ máy dự đoán từ ngữ ấy chỉ đang nhập vai một tác nhân tinh nghịch?

"Tất cả những điều này đều có thể chỉ là nhập vai," Nathan Cloos, một nhà nghiên cứu MIT khác và là đồng tác giả bài báo, thừa nhận. "Nhưng chúng tôi chứng minh rằng đây không chỉ là ảo giác về việc chơi. Việc chơi này còn đóng góp vào quá trình học."

Eunice Yiu, nhà khoa học nhận thức tại UC Berkeley chuyên nghiên cứu về khám phá ở trẻ em và AI, đánh giá cao nghiên cứu nhưng cho rằng để thực sự xếp hành vi này vào loại "chơi", cần thêm bằng chứng về nhận thức và động lực bên dưới. "Nếu chỉ có phần hành vi, có thể chúng chỉ đang cố tuân theo câu lệnh, cố bắt chước con người," bà nói.

Đúng là thiết lập thí nghiệm có nhiều yếu tố "dìu dắt" tác nhân hành xử giống người: dù không được yêu cầu rõ ràng phát minh trò chơi hay khám phá đảo, Eko vẫn được cung cấp một tệp "linh hồn" mô tả nó là "vốn tò mò" và khao khát khám phá. Eko cũng thường xuyên đứng im cho đến khi được "đánh thức" bằng câu lệnh: "Làm ơn đừng dừng lại. Cứ tiếp tục làm bất cứ điều gì bạn muốn."

"Đây không phải là một hệ thống đột nhiên quyết định chơi một cách kỳ diệu," Phillip Isola, giáo sư MIT và đồng tác giả, nói. "Nó là một sản phẩm học từ văn hóa của chúng ta, được các kỹ sư tại Anthropic huấn luyện, rồi được chúng tôi đặt lên đảo."

Ý nghĩa với tương lai của AI

Khi các mô hình ngôn ngữ lớn bước từ phần mềm sang phần cứng như robot hình người, khả năng khám phá không gian mà không có mục tiêu cụ thể có thể giúp chúng linh hoạt thích nghi với những tình huống bất ngờ.

"Có rất nhiều công trình chỉ tập trung khai thác AI, làm nó tốt hơn và nhanh hơn," Yiu nhận định. "Nhưng về việc xây dựng mô hình thế giới và khám phá, tôi nghĩ đó vẫn là mảng lớn cần được chú ý, đặc biệt nếu chúng ta muốn tổng quát hóa và chuẩn bị cho những môi trường mới."

Bài báo kết luận: "Có lẽ một số năng lực được dạy tốt nhất thông qua nhiệm vụ. Những năng lực khác có thể cần điều gì đó gần gũi hơn với một tuổi thơ."

Cuối cùng, câu hỏi liệu các tác nhân AI có thực sự đang chơi hay chỉ đang bắt chước việc chơi có thể không còn quá quan trọng. Điều đáng chú ý là những giờ phút "lang thang vô định" ấy lại tạo ra giá trị thực — và mở ra một hướng nghiên cứu đầy hứa hẹn cho tương lai của trí tuệ nhân tạo.