Khó tin nhưng là thực: Một AI của Google đã tạo ra được một AI khác.

Tháng 5 năm 2017, các nhà nghiên cứu ở Google Brain – mảng chuyên nghiên cứu về AI của Google, từng công bố họ đã tạo ra thiết bị AutoML - một trí tuệ nhân tạo, có khả năng tạo ra các một trí tuệ nhân tạo khác của riêng nó.

Khi đó, nhiều người cho rằng, “thật là một ý nghĩ điên rồ”, nhưng gần đây, họ đã đưa ra thách thức lớn nhất từ trước đến giờ cho AutoML và thật khó tin, AI này đã tạo ra một “AI con", vượt trội hơn tất cả những AI khác tạo bởi con người.

Theo đó, các nhà nghiên cứu ở Google đã tự động hoá việc thiết kế các “mô hình học máy” bằng cách sử dụng một phương pháp gọi là “học tập củng cố”. Qua đó, AutoML đã hoạt động như “một bộ điều khiển mạng nơ-ron” để phát triển một “AI con” để đảm nhiệm một nhiệm vụ cụ thể khác.

“AI con” này được các nhà nghiên cứu ở Google đặt tên là NASNet. Nhiệm vụ của nó là nhận dạng vật thể, như xe hơi, đèn giao thông, túi xách, ba lô,.... trong một video có thời gian thực.

AI mẹ – AutoML, sẽ đánh giá hiệu suất của “AI con NASNet” và sử dụng những thông tin đó để cải thiện cho chính AI con, rồi lặp đi lặp lại quá trình này nhiều lần.

Khi kiểm tra lại trên bộ phân loại hình ảnh ImageNet và bộ dữ liệu phát hiện đối tượng COCO - là hai hệ thống được các nhà nghiên cứu của Google đánh giá là "hai trong số những bộ dữ liệu học thuật có quy mô lớn nhất về thị giác máy tính", các nhà nghiên cứu của Google thấy rằng, NASNet thậm chí hoạt động còn tốt hơn các hệ thống thị giác máy tính khác.

Theo các nhà nghiên cứu, NASNet có thể dự đoán hình ảnh trên bộ xác nhận của ImageNet chính xác đến 82,7%. Con số này thậm chí còn cao hơn 1,2% so với tất cả các kết quả đã được công bố trước đây, và hệ thống cũng hiệu quả hơn 4%.

Thêm vào đó, một phiên bản NASNet đòi hỏi ít tính toán hơn đã hoạt động tốt hơn các mô hình với kích thước tương tự cho các nền tảng di động tới 3,1%.

Với kết quả này, các nhà nghiên cứu ở Google đang đặt nhiều hy vọng vào tương lai, vào những gì mà AI có thể làm được. Theo họ, việc “học máy” có thể giúp cho nhiều hệ thống AI có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

ặc dù khái niệm “học máy” khá là đơn giản (thực ra là một thuật toán có thể học được bằng cách cho nó ăn 'cả tấn' dữ liệu), nhưng quá trình này đòi hỏi một khối lượng lớn thời gian và công sức.

Riêng đối với NASNet, các thuật toán thị giác máy tính hiệu quả và chính xác đang được các nhà nghiên cứu trọng dụng do có các ứng dụng thực tiễn cao. Một nhà nghiên cứu đã đề xuất rằng, các thuật toán này có thể được sử dụng để tạo ra các robot có trí tuệ nhân tạo, hoặc giúp những người khiếm thị có thể nhìn lại được.

Ở góc độ khác, các thuật toán thị giác máy tính này còn có thể giúp các nhà thiết kế cải tiến công nghệ xe tự lái. Nếu xe tự lái có thể nhận ra các vật thể trên đường đi nhanh hơn, chúng có thể phản ứng linh hoạt hơn, và theo đó, có thể tăng độ an toàn của những chiếc xe không người lái.

NASNet có thể rất hữu ích cho hàng loạt các ứng dụng - Các nhà nghiên cứu ở Google thừa nhận. "Chúng tôi hy vọng rằng cộng đồng học máy lớn hơn sẽ có thể xây dựng trên những mô hình này để giải quyết nhiều vấn đề về thị giác máy tính mà chúng tôi vẫn chưa hình dung được," - Các nhà nghiên cứu đã viết một bài trên blog.

Mặc dù các ứng dụng cho NASNet và AutoML rất phong phú, mở ra nhiều cơ hội, nhưng việc tạo ra một AI có thể xây dựng nên một AI khác cũng gây ra không ít lo ngại cho các nhà khoa học nói riêng và loài người nói chung. Và, chúng ta có thể làm gì để ngăn chặn việc các AI mẹ truyền các “lỗi không mong muốn” xuống cho AI con, để kết quả cuối cùng là chính chúng ta phải hứng chịu?

Cũng may là các nhà lãnh đạo thế giới đang nhanh chóng tìm phương cách để đảm bảo rằng, “các hệ thống như vậy không dẫn tới một tương lai u tối như trong phim viễn tưởng”.

Và, Amazon, Facebook, Apple và các công ty công nghệ khác đều là thành viên của “Partnership on AI to Benefit People and Society” - tạm dịch là Khối Quan hệ đối tác về trí tuệ nhân tạo để làm lợi cho con người và xã hội - một tổ chức tập trung vào sự phát triển có trách nhiệm của AI.

Chẳng hạn, Viện Kỹ sư Điện và Điện tử (IEE) đã đề xuất các tiêu chuẩn đạo đức cho AI. Hay DeepMind - một công ty nghiên cứu về AI thuộc sở hữu của Alphabet (công ty mẹ của Google), gần đây đã thông báo về việc thành lập nhóm tập trung vào những vấn đề liên quan đến ứng dụng đạo đức và nguyên tắc của AI.

Không chỉ có thế, nhiều chính phủ cũng đang thành lập các quy định để ngăn ngừa việc sử dụng AI cho các mục đích nguy hiểm, ví dụ như chế tạo vũ khí tự trị.

Thế nên chừng nào con người vẫn kiểm soát được hướng phát triển của AI, lợi ích của việc một AI có khả năng xây dựng được các AI con sẽ vượt xa những nguy hiểm tiềm tàng.

Nguồn XHTT