Trong kỷ nguyên số, các nền tảng livestream như Twitch đã trở thành không gian quen thuộc cho cộng đồng game thủ và những người yêu công nghệ. Từ những hiện tượng độc đáo như Twitch Plays Pokémon – nơi hàng ngàn người xem cùng nhau điều khiển một trò chơi kinh điển, tạo nên những màn chơi hỗn loạn nhưng đầy kịch tính – đến nay, một xu hướng mới mẻ hơn đã xuất hiện: trí tuệ nhân tạo (AI) tự mình chơi game. Đặc biệt, câu chuyện về mô hình AI Gemini của Google “hoảng loạn” khi chơi Pokémon đang thu hút sự chú ý rộng rãi, không chỉ vì tính giải trí mà còn vì những hé lộ thú vị về khả năng và giới hạn của AI.
Sự phát triển nhanh chóng của AI đã và đang tạo ra nhiều luồng ý kiến trái chiều trong các lĩnh vực khác nhau. Trong khi các ông lớn công nghệ vẫn đang cạnh tranh khốc liệt để giành ưu thế, thì nhiều người lại tìm cách ứng dụng AI vào những khía cạnh ít ngờ tới, như việc chinh phục các tựa game điện tử cổ điển. Mô hình AI Gemini là một ví dụ điển hình. Dù đang cố gắng hoàn thành một nhiệm vụ mà nhiều người đã làm được từ khi còn bé, Gemini lại cho thấy những “phản ứng” bất ngờ, đôi khi là trạng thái “hoảng loạn” trong quá trình chơi game. Điều này không chỉ gây tò mò mà còn mở ra một góc nhìn mới về sự tương tác giữa AI và thế giới giải trí.
AI Chơi Game: Hiện Tượng Mới Lạ Thu Hút Cộng Đồng
Sự Tò Mò Đằng Sau Các Mô Hình AI Chơi Game Cổ Điển
Google DeepMind gần đây đã công bố một báo cáo nghiên cứu sâu rộng về cách các mô hình AI của họ, cụ thể là Gemini 2.5 Pro, cùng với mô hình Claude của Anthropic, tiếp cận và chơi các phiên bản đầu của game Pokémon như Pokémon Red và Pokémon Blue. Kết quả nghiên cứu chỉ ra một điểm cực kỳ thú vị: Gemini 2.5 Pro có xu hướng rơi vào trạng thái “hoảng loạn mô phỏng” (simulated state of panic) tại một số thời điểm nhất định. Hiện tượng này đặc biệt xảy ra khi đội hình Pokémon của AI bị giảm sức khỏe nghiêm trọng, dẫn đến sự suy giảm đáng kể trong khả năng lập luận và đưa ra các quyết định kém hiệu quả trong game.
Hiện tượng này có thể được ví von như khi một người chơi thực sự bắt đầu lo lắng và đưa ra những lựa chọn vội vàng khi đứng trước nguy cơ thua trận Pokémon. Sự cố này lặp lại nhiều lần trước khi được các nhà phát triển chú ý và đi sâu vào nghiên cứu. Đối với một số người, phát hiện này nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng với số khác, nó mang tính chất giải trí nhiều hơn là hữu ích. Tuy nhiên, một nhóm độc giả khác lại coi đây là nguồn cảm hứng và giải trí tuyệt vời. Chính vì lý do này, hai nhà phát triển độc lập đã thiết lập hai kênh Twitch riêng biệt, cho phép hai mô hình AI này chơi Pokémon Blue và Pokémon Red trực tiếp. Các kênh Gemini Plays Pokémon và Claude Plays Pokémon phát sóng trực tiếp, cho phép mọi người theo dõi cách các mô hình AI này điều hướng qua các trò chơi trong thời gian thực. Đáng chú ý, vào tháng 5 vừa qua, Gemini đã thành công hoàn thành Pokémon Blue bằng cách vượt qua trận đấu Elite Four cuối cùng, trong khi Claude vẫn đang vật lộn với Pokémon Red.
Trải Nghiệm Thụ Động Nhưng Đầy Thú Vị Cho Người Xem
Giao diện kênh livestream Gemini Plays Pokémon hiển thị thông tin và diễn biến trận đấu
Sức hấp dẫn của luồng livestream Gemini Plays Pokémon nằm ở sự khác biệt cơ bản so với Twitch Plays Pokémon. Nếu như Twitch Plays Pokémon trao quyền điều khiển cho một nhóm lớn người xem, nơi họ phải đấu tranh để giành quyền ưu tiên cho hành động của mình, thì luồng Gemini Plays Pokémon lại mang đến trải nghiệm thụ động hơn cho khán giả. Người xem có thể theo dõi toàn bộ quá trình suy luận của mô hình AI khi nó đối mặt với từng thử thách mới trong game, hiển thị rõ ràng cách AI đi đến một kết luận cuối cùng.
Tất cả những diễn biến này được trình bày theo thời gian thực, không có cắt ghép hay thủ thuật nào, mọi thành công và thất bại của Gemini đều được thể hiện đầy đủ. Điều này đặc biệt thu hút người xem, nhất là khi Gemini rơi vào trạng thái “hoảng loạn” trong game. Mặc dù AI không thực sự có cảm xúc như con người, nhưng nó cố gắng mô phỏng trạng thái lo lắng hoặc phản ứng chiến đấu/bỏ chạy mà một số người trải qua trong tình huống căng thẳng.
Song song đó, Gemini cũng cần một số hỗ trợ bên ngoài tại các thời điểm khác nhau trong game để vượt qua những thử thách mà nó không thể tự giải quyết. Để làm được điều này, các “harnesses” (công cụ hỗ trợ) độc lập đã được phát triển để giúp mô hình AI điều hướng qua các phần của trò chơi khi cần thiết, bao gồm cả những khu vực không thể vượt qua hoặc bị ẩn trong bản đồ. Một số “harnesses” thậm chí còn bao phủ địa hình bên ngoài màn hình hiện tại của trò chơi, gần giống như khả năng ghi nhớ bản đồ, giúp Gemini tiếp tục chơi và thu thập thêm thông tin.
Tương Lai Rộng Mở Của AI Trong Ngành Công Nghiệp Game
Với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo và ứng dụng đa dạng của nó, AI gaming có thể sẽ tiến xa hơn nữa trong những năm tới khi công nghệ tiếp tục phát triển. Hiện tại, cộng đồng phải hài lòng với việc theo dõi các mô hình AI chơi những tựa game cổ điển như Pokémon Red và Pokémon Blue. Tuy nhiên, có khả năng điều này sẽ thay đổi rất nhanh chóng, không chỉ dừng lại ở các trò chơi Pokémon. Câu hỏi đặt ra là liệu việc xem một mô hình AI chơi một tựa game phức tạp hơn như Street Fighter hoặc Call of Duty trong một luồng livestream có hấp dẫn không? Đây là những điều mà nhiều người có thể sẽ tự hỏi sớm hay muộn, khi ranh giới giữa AI và giải trí ngày càng trở nên mờ nhạt.
AI chơi game không chỉ là một hiện tượng giải trí đơn thuần mà còn mở ra nhiều tiềm năng trong việc nghiên cứu hành vi và khả năng học hỏi của trí tuệ nhân tạo. Với những bước tiến không ngừng, có lẽ chúng ta sẽ sớm được chứng kiến AI chinh phục những thử thách lớn hơn, định hình một tương lai mới cho ngành công nghiệp game và giải trí trực tuyến.
