Một thuật toán mới trên trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển bởi các nhà nghiên cứu DeepMind từ Google cho phép chỉ cần thử nghiệm vài trăm loại hình ảnh là AI có thể nhận ra một đối tượng hoàn chỉnh từ một ví dụ mẫu.

Một thuật toán mới trên trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển bởi các nhà nghiên cứu DeepMind từ Google cho phép chỉ cần thử nghiệm vài trăm loại hình ảnh là AI có thể nhận ra một đối tượng hoàn chỉnh từ một ví dụ mẫu.

Học nhanh hơn

Dot pha moi trong nghien cuu AI - Anh 1

Theo Futurism, những tiến bộ của hệ thống học và học sâu (deep learning) đang đưa chúng ta tiến gần hơn tới việc phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) hơn bao giờ hết.

Một trong những hạn chế lớn nhất của các hệ thống hiện hành là con người phải "dạy" chúng làm gì. Cần hàng ngàn, thậm chí hàng trăm ngàn những ví dụ trước khi chúng có thể "học" được điều gì đó mới mẻ.

Hệ thống xe tự lái cần thu thập dữ liệu trên hàng vạn dặm đường chỉ để hiểu những bài học lái xe cơ bản, và hệ thống xử lý hình ảnh phải "ngốn" đến 200.000 hình ảnh để nhận diện được một khuôn mặt bình thường.

Tuy nhiên, phát triển mới đáng ghi nhận từ nhóm nghiên cứu DeepMind của Google có thể là bước ngoặt quan trọng mở ra thời kỳ mới về nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo.

Để đẩy nhanh quá trình học hỏi của AI, nhóm nghiên cứu DeepMind đã cài thêm thuật toán mới vào bộ nhớ học sâu. Hiện tại, hệ thống chỉ yêu cầu vài trăm loại hình ảnh trước khi có thể nhận ra một đối tượng hoàn chỉnh. Kỹ năng này được gán cho tên gọi "one-shot learning", đem đến độ chính xác tương đương với những hệ thống khác "ngốn" nhiều hình ảnh đầu vào.

Bước đi kế tiếp

Dot pha moi trong nghien cuu AI - Anh 2

Dạy AI học nhanh hơn là điều kiện cần thiết nếu chúng ta hy vọng các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tự hoàn thiện như cách chúng ta tự học hỏi. Mục tiêu là dạy AI sẽ tương tự như dạy cho những đứa trẻ. Ý tưởng là chúng có thể tự học từ những mẩu thông tin nhỏ ngày qua ngày, tự nâng cấp và hoàn thiện chính mình. Nếu thành công, không chỉ nhanh hơn, nghiên cứu này còn giúp AI tốt hơn và chính xác hơn nữa.

Với Google, một hệ thống như thế tại DeepMind có thể giúp cải thiện cỗ máy tìm kiếm khổng lồ của họ bằng cách học hỏi nhanh hơn những thuật ngữ tìm kiếm mới mẻ và cho kết quả đầu ra chính xác hơn. Nó có thể được sử dụng để phân tích và nhận dạng chữ viết tay, cải thiện cách tự lái xe tương tác và định hướng với thế giới bên ngoài, tạo ra phần mềm nhận diện giọng nói tốt hơn ... Bất kỳ lĩnh vực nào có sử dụng AI sẽ được hưởng lợi từ hệ thống tự học chính xác hơn, nhanh hơn này.

Tầm nhìn của các nhà khoa học khi tạo ra AI là khiến chúng, một ngày nào đó, có thể nhận thức và suy nghĩ như con người. Với bước phát triển mới này từ Deep Mind, chúng ta đã tiến một bước dài để hiện thực hóa viễn cảnh đó.

James Binh