เราอยู่ในยุคที่วิทยาการ AI หรือปัญญาประดิษฐ์กำลังพัฒนารุดหน้าไปมาก จนหลายฝ่ายเริ่มวิตกกังวลกันแล้วว่า ในอนาคตอันใกล้ ความฉลาดของ AI น่าจะเกินควบคุมได้และอาจจะย้อนมาเป็นภัยต่อมนุษย์เอง หลายฝ่ายจึงพร้อมใจตกลงกันว่าพักการวิจัยและพัฒนา AI ไว้ชั่วคราวก่อน จนกว่าจะหาแนวทางการควบคุมที่รัดกุมได้มากกว่านี้

ในช่วงที่ทำการพัฒนา AI อยู่นั้น บรรดานักวิจัยได้สอนให้ AI เรียนรู้ในหลาย ๆ ด้าน และด้านหนึ่งที่นักวิจัยสอนก็คือ ให้ AI ได้ลองเล่นวิดีโอเกม เพื่อประโยชน์ในการออกแบบวิดีโอเกมที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นในอนาคต หนึ่งในเกมที่นักวิจัยนำมา AI ได้ลองเล่นก็คือ ‘Sonic the Hedgehog’ หลังจากสอนให้เรียนรู้รูปแบบการเล่นแล้ว เป้าหมายที่นักวิจัยบอก AI ก็คือ ทำคะแนนสะสมให้ได้สูงที่สุด ถ้าเป็นไปตามรูปแบบการเล่นปกติของมนุษย์ทั่วไปนั้น เราจะบังคับให้ โซนิคจัดการศัตรูให้ได้มากที่สุด และเก็บวงแหวน ขณะที่ผ่านด่านต่อไปให้เร็วที่สุด การพยายามทำตามคำสั่งแบบเถรตรงนี้ AI ก็เลยหาวิธีการเล่นที่แปลกประหลาด อย่างช่วงที่ AI เล่นมาถึง Water Zone มันก็พยายามบังคับให้โซนิควิ่งชนกำแพงเพราะคิดว่าถ้าทะลุกำแพงนี้ไปได้ จะจบเกมได้เร็วขึ้น

แต่ก็ไม่ใช่แย่เสียทั้งเหมดทีเดียว สุดท้ายแล้ว AI ก็สามารถหาทางลัดในเกมได้จริง แต่นั่นก็ไม่ใช่จุดประสงค์ที่นักวิจัยต้องการ ซึ่งนักวิจัยก็ยังศึกษาค้นคว้าเกี่ยวกับ AI ต่อไป ด้วยการป้อนข้อมูลพฤติกรรมการเล่นเกมของมนุษย์จำนวนมากให้ AI ได้เรียนรู้และเลียนแบบ ในกระบวนการนี้ AI จะเรียนรู้ด้วยการเฝ้าดูมนุษย์เล่นเกม Sonic แล้วผ่านไปทีละด่าน จากนั้นก็พยายามเล่นด้วยวิธีการเดียวกับมนุษย์ ซึ่ง AI ก็ประยุกต์วิธีการเล่นเกมด้วยการผนวกความสามารถของตัวเองเข้ากับการเรียนรู้รูปแบบการเล่นของมนุษย์ ซึ่งก็ลงเอยด้วยการเล่นแบบมุ่งหน้าตรงดิ่งอย่างเดียว ไม่สนใจภารกิจรายล้อมต่าง ๆ เพราะ AI พยายามจะจบเกมให้ได้เร็วที่สุด เพราะมันเข้าใจว่าวิธีการเล่นในแบบของมัน จะช่วยให้มนุษย์เจ้าใจว่านี่คือวิธีการเล่นเกมที่สมบูรณ์แบบต่างหาก

อีกกรณีหนึ่งที่ได้ผลลัพธ์แปลก ๆ จาก AI ก็เป็นกรณีศึกษาจาก ทอม เมอร์ฟี ดอกเตอร์ทางด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ เขาสอนให้ AI เล่นเกมอย่างไรเพื่อให้ได้คะแนนสูงสุด เขาเลือกเกม Tetris ให้ AI ได้ลองเล่น ซึ่งมันก็เล่นผิดวิธีโดยสิ้นเชิง เพราะ AI เลือกจะดึงบล็อกต่าง ๆ ให้ลงมาซ้อนกันโดยเร็วที่สุด โดยไม่สนใจจะให้บล็อกแต่ละชิ้นซ้อนกันอย่างสมบูรณ์เพื่อเคลียร์ไปได้ทีละแถบ นั่นเพราะ AI คิดว่าแค่วางบล็อกลงไปทีละชิ้น ก็ได้คะแนนเพิ่มขึ้นแล้ว พอบล็อกเริ่มจะเต็มหน้าจอ AI ก็กด Pause ซะ เพราะมันคิดว่าแค่ทำแบบนี้มันก็ไม่แพ้เกมแล้ว

มีอีกเหตุการณ์ที่ AI ค้นพบบั๊กในเกม เป็นกรณีที่เปิดเผยโดย แพตทริก ชราแบสซ์ (Patryk Chrabaszcz), อิลยา ลอชไชลอฟ (Ilya Loshchilov) และ แฟรงก์ ฮัตเทอร์ (Frank Hutter) ทั้งสามได้สอนให้ AI เล่่นเกม Q*bert เป็นเกมที่เราจะต้องบังคับตัวการ์ตูนให้เหยียบบนแป้นสี เมื่อเราเหยียบแต่ละแป้นแล้วแป้นจะเปลี่ยนสี เราต้องเปลี่ยนสีให้ครบทุกแป้น แล้วก็ต้องหนีสัตว์ประหลาดไปด้วย ถ้าสัตว์ประหลาดจับเราได้ เราก็จะตาย AI ค้นพบว่าเมื่อเราทำภารกิจในด่านที่ 1 ได้สำเร็จแล้ว ช่วงที่รอจะขึ้นด่าน 2 นั้น เกมจะหยุดชั่วคราว แล้วแป้นสีจะกะพริบ แล้วคะแนนก็จะวิ่งไปเรื่อย ๆ จนถึง 1 ล้านคะแนน วิธีการนี้ เราก็สามารถทำตาม AI ได้เช่นกัน ด้วยการใช้ตัวช่วย Speedruns แล้ววิ่งไปเหยียบบนแป้นที่กะพริบก่อนที่เกมจะขึ้นด่านใหม่ ด้วยวิธีนี้ฉากจบก็จะวนซ้ำไปเรื่อย ๆ คะแนนเราก็จะวิ่งขึ้นไปเรื่อย ๆ ในทุกครั้ง

อีกบั๊กหนึ่งที่ AI ค้นพบในเกม Q*bert ก็คือ การเล่นให้ตัวเองตายเพื่อเพิ่มคะแนน เพราะ AI ค้นพบรูปแบบการเล่นว่า มันสามารถหลอกล่อให้สัตว์ประหลาดกระโดดตามมันลงหน้าผาได้ วิธีการนี้นอกจากจะได้คะแนนเพิ่มแล้ว ยังได้ชีวิตเพิ่มอีกด้วย พอ AI เจอวิธีการนี้มันก็เอาแต่เล่นด้วยวิธีแบบนี้ไปตลอด

เกม NERO ที่ออกมาเมื่อปี 2000 ก็มีกรณีที่แสดงให้เห็นถึงความฉลาดของ AI ในเกมนี้ผู้เล่นต้องเผชิญกับกองทัพหุ่นยนต์ ซึ่งบรรดาหุ่นยนต์เหล่านี้ก็จะพัฒนาระดับสติปัญญาของตัวเองขึ้นไปในระหว่างเกม ในการเผชิญหน้าครั้งหนึ่ง บรรดากองทัพหุ่นยนต์พยายามหาทางผ่านกำแพงป้องกันที่ผู้เล่นสร้างขึ้น พวกมันจะพลิกบล็อกกำแพงไปมาจนกระทั่งเจอบั๊กในเกม แล้วมันก็สามารถทำลายกำแพงลงได้ กรณีนี้แสดงให้เห็นทั้งความบกพร่องของเกมและความอัจฉริยะในการเรียนรู้ของ AI

กูเกิลก็ลงทุนในโครงการ Deepmind ที่ตั้งขึ้นมาเพื่อศึกษาและพัฒนาความสามารถของ AI ด้วยการสอนให้เล่นเกมที่ซับซ้อนอย่าง StarCraft II ของ Blizzard ในงาน BlizzCon 2017 กูเกิลเผยว่าเขาสอน AI ให้วางแผนการเล่นเกมแบบเรียลไทม์ได้สำเร็จ แต่ยังไม่ได้ลองให้เล่นแข่งกับมนุษย์ ปีถัดมา Blizzard ก็ประกาศว่า AI จาก Deepmind สามารถเอาชนะเกม StarCraft II ได้สำเร็จ ในระดับความยากที่สุดด้วย ด้วยการใช้กลยุทธ์ระดับสูง Deepmind ยังสามารถเอาชนะผู้เล่นมนุษย์บนเกมโกะได้สำเร็จ และการทดสอบขั้นต่อไป จะให้ Deepmind ได้ต่อสู้กับผู้เล่นระดับโปรในเกม StarCraft II ด้วยความหวังว่า AI จะไม่เอาชนะด้วยการโกง

ที่มา : kotaku