NYU Đang Dạy Máy Móc Học Như Con Người

14 Tháng Mười Hai 20156:00 CH(Xem: 19911)
NYU Đang Dạy Máy Móc Học Như Con Người
blank
Trung tuần tháng 12/2015, trang SlashGear đưa tin, các nhà khoa học tại NYU – Đại học New York – đang nghiên cứu cách dạy máy móc để sớm có thể học giống như con người, rút ngắn đáng kể thời gian cần thiết để robot có thể thích nghi với môi trường xung quanh.

Brenden Lake và các đồng nghiệp Moore-Sloan Data Science Fellow thuộc Đại học New York cho rằng, phương pháp mới hứa hẹn sẽ giúp rút ngắn khoảng cách nhiệm vụ của máy học.

Máy học (Machine Learning) là một khái niệm không quá mới mẻ và xa lạ. Dù đã nghe qua hay chưa bao giờ nghe đến khái niệm này, mọi người dường như vẫn đang sử dụng nó hàng ngày. Khi tìm kiếm một thông tin nào đó trên Google Search, dịch vụ sẽ tìm kiếm và nhập vào bộ nhớ những gì đã được yêu cầu tìm kiếm. Qua đó, máy chủ tìm kiếm của Google sẽ dần học được hành vi của người dùng, để đưa ra những kết quả tìm kiếm liên quan và chính xác hơn.

Vậy, máy học theo phương pháp mới cải thiện được những gì?

Theo Ruslan Salakhutdinov, trợ lý giáo sư Khoa học máy tính tại Đại học Toronto, cho biết: “Thật khó khăn để chế tạo một cỗ máy đòi hỏi ít dữ liệu như con người khi học một khái niệm mới. Nhân rộng khả năng này là một lĩnh vực thú vị của nghiên cứu kết nối máy học, thống kê, tầm nhìn máy tính và nhận thức khoa học”

Salakhutdinov là một trong 3 tác giả của công trình nghiên cứu mới. Ngoài ra còn có giáo sư Joshua Tenenbaum, hiện đang công tác tại Viện nghiên cứu MIT, phụ trách hai bộ phận nghiên cứu Não bộ, Khoa học nhận thức và Trung tâm nghiên cứu Não bộ, Trí tuệ và Máy móc ( Department of Brain and Cognitive Sciences and the Center for Brains, Minds and Machines).

Công trình nghiên cứu của ba nhà khoa học sử dụng chương trình “Bayesian Program Learning” (BPL). BPL có thể lấy ví dụ về một khái niệm, chẳng hạn như “từ” và viết chúng thành những mã riêng, sau đó tạo ra các ví dụ về cách viết khác nhau của một từ.

Nói cách khác, chương trình có thể viết được các dạng khác nhau của một từ dựa vào hiểu biết đã có về các cách thức viết lên từ đó.

Tenenbaum giải thích: “Trước khi trẻ con vào học mẫu giáo, chúng được học cách nhận diện một khái niệm mới từ một ví dụ duy nhất. Thậm chí, chúng còn có thể tưởng tượng nhiều ví dụ hơn những gì được nhìn thấy”.

Tenenbaum cho biết thêm, quá trình biến những cỗ máy robot trở thành một một “đứa trẻ thông minh” vẫn còn là một đoạn đường dài. Nhưng đây là lần đầu tiên các nhà khoa học tạo ra một cỗ máy có thể học và sử dụng các khái niệm trong thế giới thực, ngay cả với những khái niệm trực quan đơn giản như chữ viết tay.
516Vote
43Vote
36Vote
25Vote
15Vote
3.635
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
30 Tháng Bảy 2019
Tính đến tháng 07/2019, nhiều nhà sản xuất smartphone muốn thoát khỏi thẻ SIM vật lý. Đây là một trong những phần khó khăn nhất khi thiết kế điện thoại vì chúng cần một loại khe hoặc ngăn kéo để đặt SIM vào, chiếm không gian và cũng là điểm dễ bị nước hoặc bụi bẩn xâm nhập.
30 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Bộ trưởng Ngân khố Australia cho rằng Google và Facebok cần có trách nhiệm và các hoạt động của họ cần minh bạch hơn. Không có lựa chọn nào khác ngoài việc đưa ra một chế độ pháp lý và lập pháp phù hợp hơn để bảo vệ quyền riêng tư của công chúng.
29 Tháng Bảy 2019
Từng là niềm tự hào của giới start-up Trung Quốc, khi mới IPO đã trở thành những chú kỳ lân, nhưng hiện nay các công ty lại gặp muôn vàn khó khăn khi tiếp tục phát triển trong một thị trường cạnh tranh đầy khốc liệt.
29 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Tổng thống Donald Trump cập nhật Twitter: “Nếu bất kỳ ai đánh thuế họ, đó nên là quê hương của họ, nước Mỹ. Chúng tôi sẽ sớm công bố hành động đáp lại sự dại dột của Macron. Tôi luôn nói rằng rượu Mỹ tốt hơn rượu Pháp nhiều”.
29 Tháng Bảy 2019
Startup, chính phủ và nhiều tổ chức đang chạy đua chống lại deepfake giữa nỗi lo ảnh và video làm giả sẽ bị lợi dụng để tạo ra mâu thuẫn trước cuộc bầu cử Tổng thống Mỹ 2020.
29 Tháng Bảy 2019
Dù việc xác thực dựa trên nhiều yếu tố, theo một số chuyên gia làm việc tại các công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc, những hệ thống giám sát mới nhất có khả năng nhận diện khá chính xác. Quan điểm của họ được đưa ra dựa trên các nghiên cứu mới về kỹ thuật giám sát nằm ngoài hệ thống nhận diện gương mặt. Chúng bao gồm xác định gương mặt lộ một phần, dáng đi và các đặc điểm cơ thể khác biệt. Nhận diện gương mặt là công nghệ đang được trọng dụng nhưng cũng thu hút không ít ý kiến trái chiều. Hồi tháng 05/2019, thành phố Oakland của Mỹ cấm sử dụng phần mềm nhận diện gương mặt vì lo ngại nó cho kết quả sai.