Trí tuệ nhân tạo

Loại AI mới có thể tự viết và mã hóa để gia tăng trí thông minh

Nguồn ảnh lấy lại

Một công ty đã phát triển loại công nghệ cho phép máy móc có thể học từ các ví dụ và tinh chỉnh kiến thức thông qua những dữ liệu được cung cấp. Công nghệ này có thể được áp dụng cho mọi thứ từ việc dạy điện thoại thông minh nhận biết sở thích của người dùng đến giúp các hệ thống tự lái nhanh chóng xác định chướng ngại vật.

Học từ kho dữ liệu khan hiếm

Máy móc có thể huấn luyện được và nhiều thiết bị thông minh nhân tạo hiện nay đang dựa vào khả năng tự học. Các thuật toán tự học chuyên sâu đã được thiết kế, theo đó cho phép các AI thu thập kiến ​​thức từ bộ dữ liệu và  áp dụng những gì họ đã học vào các tình huống cụ thể. Ví dụ một hệ thống AI được cho biết dữ liệu bầu trời thường màu xanh, sau đó nó có thể nhận ra bầu trời trong một loạt hình ảnh.

Những công việc phức tạp có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp này. Startup Gamalon tại Boston đã phát triển một công nghệ mới, mới đây họ đã phát hành hai sản phẩm cải tiến vượt trội.

Gamalon cho biết kỹ thuật này sử dụng chương trình tổng hợp Bayesian. Nó dựa trên khuôn khổ toán học được đặt tên theo nhà toán học thế kỷ 18 Thomas Bayes. Xác suất Bayesian được sử dụng để tinh chỉnh dự đoán về thế giới dựa trên các trải nghiệm. Hình thức lập trình xác suất này đòi hỏi ít dữ liệu hơn để xác định chẳng hạn như bầu trời xanh dương với các đám mây trắng. Chương trình cũng tinh chỉnh dữ liệu của nó thành những dữ liệu để dùng sau này, thậm chí các mã code cũng được ghi lại.

Thiết kế chuyên nghiệp

Mặc dù phương pháp lập trình mới còn gặp phải nhiều thách thức nhưng nó cho thấy tiềm năng đáng kể trong việc phát triển tự động hóa các thuật toán học máy. Brendan Lake, một nhà nghiên cứu của NYU, người từng làm việc cho Chương trình lập trình xác suất năm 2015 chia sẻ: “Hệ thống lập trình này sẽ khiến máy học trở nên dễ dàng hơn cho các nhà nghiên cứu và các học viên. Nó có khả năng tự động thiết kế các phần của mình”.

Giám đốc điều hành Gamalon và đồng sáng lập Ben Vigoda đã MIT Technology Review xem bản vẻ demo phương pháp mới của họ. Ứng dụng này tương tự như ứng dụng được phát hành bởi Google năm ngoái. Tuy nhiên khác với Google, Gamalon dựa vào lập trình xác suất để xác định các tính năng chính của đối tượng. Do đó ngay cả khi bạn vẽ một con số khác với những gì ứng dụng đã nhìn thấy trước đây, miễn là nó nhận ra một số tính năng nhất định – như hình vuông có hình tam giác trên đầu có thể là một ngôi nhà –  thì nó sẽ cho ra một dự đoán chính xác.

 

 

Hai sản phẩm Gamalon phát hành cho thấy kỹ thuật này có thể đưa vào sử dụng trong thời gian ngắn. Một sản phẩm khác mang tên Gamalon Structure cũng sử dụng chương trình Bayesian để nhận dạng các khái niệm từ văn bản thô và nó đã cho thấy hiệu quả.

Ví dụ như sau khi nhận được mô tả về chiếc tivi của nhà sản xuất, nó có thể xác định thương hiệu, tên sản phẩm, độ phân giải màn hình, kích thước và các tính năng khác. Một ứng dụng khác được gọi là Gamalon Match giúp phân loại sản phẩm và giá trong kho của một cửa hàng. Trong cả hai trường hợp, hệ thống có thể được đào tạo nhanh chóng để nhận dạng biến thể của từ viết tắt hoặc chữ viết tắt.

Vigoda tin rằng những ứng dụng khác cũng rất khả thi, ví dụ như nếu được trang bị mô hình máy học Beysian, điện thoại thông minh hoặc máy tính xách tay sẽ không cần chia sẻ dữ liệu cá nhân với các công ty lớn để xác định sở thích của người dùng; hay việc tính toán có thể được thực hiện có hiệu quả trong chính thiết bị.

Ô tô tự lái cũng có thể học cách thích ứng với môi trường nhanh hơn bằng phương pháp học tập này. Như vậy các nhà khoa học thật sự không quá phóng đại tầm ảnh hưởng của máy móc thông minh.

Nhấn vào đây để bình luận

Trả lời bình luận

Your email address will not be published. Required fields are marked *

ĐỌC NHIỀU

Lên trên
Skip to toolbar