AI của Google tự tạo một AI khác ưu việt hơn mọi AI từng được con người tạo ra

Dự án AutoML của Google với mục đích xây dựng một AI có khả năng tạo ra các AI khác, vừa phát triển nên một hệ thống thị giác máy tính với các tính năng vượt trội so với mọi hệ thống từng được con người tạo ra trước đây. Dự án AutoML có thể giúp cải tiến xe hơi tự hành và cách thức các robot AI thế hệ tiếp theo 'nhìn' thế giới.

AI của Google tự tạo một AI khác ưu việt hơn mọi AI từng được con người tạo ra - Ảnh 1

Theo Futurism, vào tháng 5/2017, các nhà nghiên cứu tại Google Brain đã tuyên bố tạo ra AutoML - một trí thông minh nhân tạo (AI) có khả năng tạo ra các AI con. Mới đây, họ đã quyết định "thử thách" AutoML trong việc này, và AI này đã tạo thành công một AI con thậm chí còn ưu việt hơn tất cả các AI mà con người từng tạo ra!

Cụ thể, các nhà nghiên cứu Google đã tự động hóa tiến trình thiết kế các mô hình học máy bằng cách sử dụng phương thức học tăng cường (reinforcement learning). AutoML đóng vai trò điều khiển mạng lưới thần kinh chịu trách nhiệm thiết kế một mạng lưới AI con để thực hiện một tác vụ nhất định. AI con mà chúng ta đang nói đến ở đây có tên gọi là NASNet, dùng để nhận biết các chủ thể - có thể là con người, xe cộ, đèn giao thông, túi xách, balo... - trong một đoạn video theo thời gian thực.

AI của Google tự tạo một AI khác ưu việt hơn mọi AI từng được con người tạo ra - Ảnh 2

AutoML sau đó sẽ đánh giá hiệu năng của NASNet và sử dụng thông tin đó để cải tiến cho AI con của mình, quá trình này được lặp lại hàng ngàn lần. Khi được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu phân loại hình ảnh ImageNet và phát hiện vật thể COCO - hai bộ dữ liệu lớn nhất trong lĩnh vực thị giác máy tính, NASNet đã vượt mặt tất cả các hệ thống thị giác máy tính khác hiện có.

Theo các nhà nghiên cứu, NASNet dự đoán chính xác đến 82,7% đối với các hình ảnh trong bộ dữ liệu ImageNet, tức là cao hơn 1,2% so với các kết quả mới được công bố trước đây; đồng thời hệ thống này còn hiệu quả hơn 4%, đạt chỉ số độ chính xác trung bình (Mean Average Precision - mAP) lên đến 43,1%. Ngoài ra, một phiên bản giản lược yêu cầu ít sức mạnh tính toán hơn của NASNet cũng vượt trội hơn 3% so với các mô hình tương tự dành cho nền tảng di động.

Cái nhìn của tương lai

Học máy là thứ giúp nhiều hệ thống AI có khả năng thực hiện một số tác vụ thể. Dù ý tưởng đăng sau học máy khá đơn giản: nó là một thuật toán giúp máy tính "học" thông qua việc nghiên cứu hàng tỷ dữ liệu - một quá trình đòi hỏi thời gian và nỗ lực rất lớn. Bằng cách tự động hóa tiến trình tạo ra các hệ thống AI chính xác và hiệu quả, một AI có thể tạo ra các AI khác hỗ trợ nó trong việc "học". Mục tiêu cuối cùng của AutoML là mở ra cánh cửa bước vào lĩnh vực học máy và AI dành cho những người không phải là chuyên gia.

Đối với NASNet, tính chính xác và hiệu quả của các thuật toán thị giác máy tính mà nó đang sở hữu đang rất được quan tâm bởi nhiều ứng dụng tiềm năng. Chúng có thể được dùng để tạo ra các robot AI tinh vi, hoặc giúp những người khiếm thị khôi phục chức năng thị giác, giúp các nhà thiết kế cải tiến công nghệ xe tự lái... Xe tự lái càng nhận biết vật thể trên đường nhanh hơn, nó sẽ càng có thể phản ứng nhanh hơn để tăng cường độ an toàn cho phương tiện.

Nhận thấy sự hữu dụng trên rất nhiều lĩnh vực của NASNet nên các nhà nghiên cứu Google đã mở mã nguồn của AI này đối với việc phân loại hình ảnh và phát hiện vật thể. "Chúng tôi hi vọng cộng đồng học máy đang ngày một rộng lớn hơn có thể xây dựng các hệ thống dựa trên các hình mẫu này để giải quyết nhiều vấn đề về thị giác máy tính mà chúng ta thậm chí chưa hình dung ra được".

Dù những ứng dụng của NASNet và AutoML là rất tuyệt vời, nhưng việc một AI có thể tạo ra một AI khác đã làm dấy lên những quan ngại. Ví dụ, làm sao để ngăn AI mẹ truyền sang AI con những khuynh hướng không mong muốn? Sẽ ra sao nếu AutoML tạo ra các hệ thống con quá nhanh đến nỗi con người không thể bắt kịp? Chẳng mấy khó khăn để thấy một tương lai gần nơi NASNet có thể được ứng dụng vào hệ thống theo dõi tự động, có lẽ là sẽ sớm hơn nhiều trước khi các quy định được ban hành để quản lý các hệ thống AI như vậy.

May mắn cho chúng ta là các nhà lãnh đạo thế giới đã và đang làm việc tích cực để đảm bảo những hệ thống như vậy có thể gây ra thảm họa trong tương lai.

Amazon, Facebook, Apple và nhiều thành viên khác của "Hội đối tác về AI đối với lợi ích của con người và xã hội" - một tổ chức tập trung vào phát triển các AI một cách có trách nhiệm. Viện kỹ sư điện và điện tử (IEE) cũng đã soạn thảo một bản các tiêu chuẩn đạo đức dành cho AI, và DeepMinh - công ty nghiên cứu sở hữu bởi công ty mẹ của Google là Alphabet - mới đây cũng tuyên bố thành lập một nhóm tập trung vào ứng dụng các quy chuẩn đạo đức đối với AI.

Nhiều chính phủ cũng đang phát triển các điều luật để ngăn chặn sử dụng AI vào mục đích nguy hiểm, như các vũ khí tự động hóa, và miễn là con người còn kiểm soát được đường hướng tổng quát trong phát triển AI, những lợi ích có được từ một hệ thống AI có thể tạo ra AI sẽ nhanh chóng làm lu mờ mọi hiểm nguy rình rập mà nó có thể mang lại.

Tấn Minh