14/12/2015 08:05 GMT+7

Khi máy tính học như người

TRẦN PHƯƠNG
TRẦN PHƯƠNG

TT - Khả năng học hỏi luôn là sự khác biệt lớn giữa con người và máy móc. Tuy nhiên điều đó sắp thay đổi khi các nhà khoa học tạo ra thuật toán giúp trí thông minh nhân tạo học hỏi như con người.

Robot biểu diễn đánh bóng bàn cùng con người tại Hội nghị thế giới về robot ở Bắc Kinh tháng 11-2015 - Ảnh: Reuters
Robot biểu diễn đánh bóng bàn cùng con người tại Hội nghị thế giới về robot ở Bắc Kinh tháng 11-2015 - Ảnh: Reuters

Trên tạp chí Science, các nhà khoa học Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), Đại học New York đã trình bày “Chương trình học hỏi Bayesian” cho phép máy tính học các khái niệm mới chỉ với vài ví dụ, điều trước nay chỉ có con người mới làm được.

Các hệ thống máy tính trước đó chỉ có thể xác định một khái niệm khi được cung cấp hàng ngàn ví dụ. Nhờ chương trình này, máy tính của MIT đã qua mặt một số người trong thử thách nhận diện chữ viết tay.

Đây là một bước tiến đáng lưu ý khi trí thông minh nhân tạo đang được sử dụng rộng rãi trong đời sống hiện nay.

Nhà khoa học Ruslan Salakhutdinov, đồng tác giả bài báo cáo, giải thích: “Rất khó để tạo nên các cỗ máy cần ít dữ liệu như con người để học các khái niệm mới.

Việc mô phỏng những khả năng này là một lĩnh vực thú vị kết nối giữa việc học hỏi của máy móc, thống kê, thị giác máy tính và khoa học nhận thức”.

“Chúng tôi vẫn chưa làm được những máy móc có được trí thông minh như trẻ em tuổi mẫu giáo nhưng sáng chế này là bước đi đầu tiên

Joshua Tenebaum (nhà khoa học của Viện MIT)

Học như con người

Các nhà nghiên cứu cho biết hệ thống mới mô phỏng cách con người hiểu về các khái niệm. Nó biến các khái niệm thành các chương trình máy tính, chia nhỏ khái niệm theo từng phần và nắm bắt sự liên quan giữa những phần này.

“Chúng tôi nghĩ điều này cũng đúng với con người, các khái niệm của bạn là những chương trình hoặc một phần của chương trình” - nhà khoa học Joshua Tenenbaum của MIT phân tích.

Chương trình cho phép máy tính học rất nhanh các ký tự trong rất nhiều ngôn ngữ và khái quát hóa những gì nó học được.

Chẳng hạn đối với ký tự A, thay vì nhận diện ký tự bằng mã máy tính, chương trình ngược lại viết một đoạn mã mô tả ký tự và tạo ra nhiều biến thể khác của ký tự đó.

Nó cũng sẽ dùng các kiến thức đã có được để học các khái niệm mới. Do đó, nếu máy tính biết các ký tự Latin, nó sẽ dễ dàng học những ký tự tương tự trong ngôn ngữ Hi Lạp.

Các nhà khoa học đã cho máy tính sử dụng chương trình Bayesian để tạo ra các bản chữ viết tay mô phỏng cách con người viết chữ sau khi cho nó một vài mẫu chữ.

Khi so sánh mẫu chữ viết của máy tính và con người, họ nhận thấy hai mẫu chữ “hầu như không thể phân biệt được” đâu là của người viết hay máy viết.

Và nó cũng dễ dàng vượt qua trắc nghiệm Turing về khả năng trí tuệ của máy tính, trong đó một máy tính và một con người thật sự sẽ thuyết phục “giám khảo” rằng mình là con người.

Các nhà khoa học Mỹ cho biết chương trình máy tính của họ đã “lừa hầu hết giám khảo trong các bài trắc nghiệm Turing”.

Ứng dụng lớn

Việc nâng cao khả năng học hỏi của máy tính sẽ có tính ứng dụng rất lớn, giúp tạo ra những máy móc tốt hơn.

Nó sẽ giúp máy tính học các ngôn ngữ mới nhanh hơn, nhận diện các hình ảnh và giúp tạo ra các thiết kế mới tốt hơn dựa trên những thiết kế cũ mà không cần sự giúp đỡ từ con người.

Nó rõ ràng cũng sẽ tác động lớn đến lĩnh vực nghiên cứu trí thông minh nhân tạo và robot. Trong tương lai, robot có thể đưa ra những quyết định giống con người hơn.

Dù vậy, các nhà khoa học cũng thừa nhận việc ứng dụng chương trình Bayesian có thể còn phải chờ nhiều năm, thậm chí hàng thập kỷ, bởi mức chi tiết cấu trúc của nó chưa thể bằng với con người.

“Nó thiếu tri thức tường minh về các đường song song, tính đối xứng, viết nối ở cuối nét chữ với nét tiếp theo” - nghiên cứu viết.

Một số nhà khoa học máy tính cũng cảnh báo việc so sánh giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ thực của con người.

Theo ông Oren Etzioni, lãnh đạo Viện trí tuệ nhân tạo Allen tại Seattle (Mỹ), “dù các tác giả đã đưa ra vấn đề hay, nhưng nhiều nhà khoa học khác cũng đã sử dụng các phương pháp tương tự để đưa ra các kết quả chắc chắn hơn”.

Có một điều cần ghi nhận là những nghiên cứu về robot và trí thông minh nhân tạo đang như một cuộc đua của các tập đoàn công nghệ.

Theo New York Times, tháng trước Tập đoàn Toyota của Nhật đã công bố khoản đầu tư hàng tỉ USD cho trung tâm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và robot.

Hội nghị về trí thông minh nhân tạo truyền thống Chương trình xử lý thông tin thần kinh tại Montreal (Canada) tuần trước cũng thu hút gấp đôi số người tham dự và những nhà tài trợ lớn như Apple.

“Lĩnh vực này đang có một thị trường tiềm năng. Các công ty hiện không tìm đủ nhân tài cần thiết” - nhà nghiên cứu Terrence Sejnowski, giám đốc Phòng nghiên cứu sinh học thần kinh máy tính thuộc Viện Salk (San Diego), ghi nhận.

Trắc nghiệm Turing là gì?

Trắc nghiệm Turing đo lường khả năng của một máy tính được coi là thông minh và so sánh với khả năng đó của con người - một đối tượng được xem là có hành vi thông minh nhất và là chuẩn mực duy nhất về trí tuệ.

Trong trắc nghiệm này, một máy tính và một người tham gia trắc nghiệm được đặt vào trong hai căn phòng cách biệt với một người thứ hai đóng vai trò “người thẩm vấn”.

Người thẩm vấn không thể nhìn thấy hay nói chuyện với bất kỳ ai trong hai đối tượng trên, cũng không biết được chính xác đối tượng nào là người hay máy tính, và cũng chỉ có thể giao tiếp với hai đối tượng đó thông qua một thiết bị soạn thảo văn bản, chẳng hạn như một thiết bị đầu cuối.

Người thẩm vấn có nhiệm vụ phân biệt người với máy tính bằng cách chỉ dựa trên những câu trả lời của họ đối với những câu hỏi được truyền qua thiết bị liên lạc này.

Trong trường hợp nếu người thẩm vấn không thể phân biệt được máy tính với người thì khi đó, theo Turing, máy tính này có thể được xem là thông minh.

Trở thành người đầu tiên tặng sao cho bài viết 0 0 0
Bình luận (0)
    Xem thêm bình luận