Trí tuệ nhân tạo của Google tạo ra AI khác vượt trội hơn cả hệ thống của con người
- Thành Đô
- •
Dự án AutoML của Google có mục đích chế tạo những trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra những AI khác. Nó đã phát triển một hệ thống thị giác máy tính vượt trội hơn cả mô hình tiên tiến nhất hiện nay do con người tạo ra.
Dự án này có thể cải thiện “bộ phận thị giác” của các phương tiện giao thông tự động và robot trí tuệ nhân tạo thế hệ tiếp theo của tương lai.
Một trí tuệ nhân tạo xây dựng trí tuệ nhân tạo khác
Tháng 5 năm 2017, các nhà nghiên cứu ở Google Brain tuyên bố họ đã tạo ra được AutoML, một loại trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra những trí tuệ nhân tạo khác. Gần đây họ đã quyết định cho AutoML một thử thách lớn nhất cho đến nay, đó là tạo ra một “AI con” mạnh hơn tất cả những AI tương ứng do con người tạo ra.
Các nhà nghiên cứu của Google đã sử dụng một biện pháp gọi là “học tăng cường”, trong đó AutoML đóng vai trò như là một mạng nơ-ron điều khiển (lấy cảm hứng từ cách hoạt động của các nơ-ron thần kinh trong bộ não người), nó tạo ra một mạng AI con để thực thi nhiệm vụ cụ thể.Trong trường hợp này, AI được giao nhiệm vụ nhận diện vật thể, như người, xe, đèn giao thông, túi, ba lô… AI này có tên là NASNet.
Có một khác biệt cơ bản giữa cách AutoML tạo ra AI so với cách con người tạo ra AI. Khi các chuyên gia tạo ra AI, người ta chỉ có thể thử nghiệm và điều chỉnh một số ít lần, vài lần hoặc cùng lắm là vài chục lần. AutoML cũng làm tương tự: cho NASNet chạy rồi sau đó đánh giá kết quả, rồi lại điều chỉnh sao cho có kết quả cho tốt hơn. Nhưng quá trình như vậy có thể lặp lại hàng nghìn lần. Do vậy AI tạo ra bởi AutoML đã vượt qua những AI tương tự tạo bởi các chuyên gia.
Khi kiểm tra trên hai hệ thống dữ liệu lớn nhất cho thị giác máy tính là ImageNet image classification và COCO object detection, thì NASNet đã cho thấy kết quả tốt hơn các hệ thống thị giác máy tính khác.
Theo các nhà nghiên cứu, NASNet đã đoán các hình ảnh ở trên ImageNet với độ chuẩn xác là 82,7%. Kết quả này vượt 1,2% so với kết quả tốt nhất trước đây.
>> Trí tuệ nhân tạo của Google đã tự tạo được mã hóa của riêng nó
Triển vọng trong tương lai
“Máy học” chính là thứ cho phép AI có thể thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể. Mặc dù ý tưởng đằng sau nó khá đơn giản, đó là thuật toán có thể học và cải tiến khi được cung cấp một lượng dữ liệu khổng lồ, tuy đơn giản về ý tưởng nhưng quá trình này đòi hỏi rất nhiều công sức.
Với việc tự động hóa quá trình tạo ra AI chính xác, hiệu quả, thì một AI mẹ có thể đảm nhận nhiệm vụ nặng nề ấy thay cho con người. Như vậy AutoML có thể khiến cho những người không phải là chuyên gia cũng có thể tiếp xúc với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học này.
Riêng với trường hợp của NASNet, tính ứng dụng của AI nhận diện vật thể này là cực kỳ cao vì nó có thể ứng dụng giúp người khiếm thị có thể nhìn trở lại, giúp cải tiến các phương tiện giao thông lái tự động. Khi các phương tiện giao thông này có thể nhận diện vật thể nhanh và chính xác hơn, chúng sẽ có thể phản ứng tốt hơn, nhờ vậy tăng hệ số an toàn.
Mặc dù có các mặt tốt như vậy, nhưng những AI có thể tạo ra AI khác cũng khiến cho người ta không khỏi lo lắng. Ví dụ như nếu nó phát triển quá nhanh tới mức xã hội con người không thể theo kịp, hoặc nó có thể truyền những lỗi sai của nó tới các AI con. Nguy hiểm hơn nếu sau này AI có thể tạo ra những AI con còn mạnh hơn cả AI mẹ thì con người rất dễ mất kiểm soát.
Hiện nay các nhà lãnh đạo trên thế giới đang nỗ lực để đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo sẽ không tạo ra bi kịch nào trong tương lai. Amazon, Facebook, Apple và một số hãng khác đều là thành viên của Partnership on AI to Benefit People and Society (tạm dịch: Nhóm đối tác về trí tuệ nhân tạo để làm lợi cho con người và xã hội), một tổ chức khuyến khích phát triển AI có trách nhiệm. Viện điện điện tử (IEE) cũng đã đề xuất các tiêu chuẩn đạo đức cho trí tuệ nhân tạo, và DeepMind, một công ty nghiên cứu thuộc Alphabet (công ty mẹ của Google) gần đây cũng tuyên bố đã tạo một nhóm tập trung vào các “vấn đề đạo đức và luân lý của AI”.
Nhiều chính phủ cũng đang nghiên cứu để đưa ra các điều luật ngăn chặn việc sử dụng AI vào các mục đích nguy hiểm như vũ khí tự động. Có nhiều ý kiến cho rằng chỉ cần kiểm soát được hướng đi của AI thì lợi ích mà nó mang lại sẽ vượt xa những nguy cơ. Tuy nhiên, với việc chúng ta cứ bị AI làm cho bất ngờ hết lần này tới lần khác như việc robot Atlas nhảy lộn santo, người máy Sophia nói sẽ hủy diệt nhân loại, hay như siêu máy tính Deep Blue đã thắng đại kiện tướng Kasparov, thì việc kiểm soát AI chắc chắn không đơn giản.
Thành Đô tổng hợp
Xem thêm:
Từ khóa máy học google trí tuệ nhân tạo