NYU Đang Dạy Máy Móc Học Như Con Người

14 Tháng Mười Hai 20156:00 CH(Xem: 20229)
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
24 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, Samsung Electronics chính thức gửi lời xin lỗi tới những công nhân bị mắc bệnh ung thư và người nhà của những người đã mất. Công ty thừa nhận đã thất bại trong việc tạo ra một môi trường làm việc an toàn tại các nhà máy sản xuất chất bán dẫn và màn hình của mình.
23 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, Apple đã mua lại Silk, một startup công nghệ kín tiếng chuyên cung cấp giải pháp bảo mật và hệ thống theo dõi cho các doanh nghiệp. Dù chưa rõ giá trị của thương vụ, nhưng theo trang The Information, startup Silk có quy mô tương đối nhỏ và chỉ gọi vốn được 4 triệu USD.
23 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, theo trang The Wall Street Journal, Apple đã giảm giá bán của iPhone XR tại Nhật Bản. Việc giảm giá sẽ bắt đầu áp dụng ngay trong tuần tiếp theo, nhưng báo cáo không cho biết mức giá giảm chính xác là bao nhiêu.
23 Tháng Mười Một 2018
Ngày 17/11/2018, chỉ một giờ trước khi mặt trời mọc, một thiên thạch sáng chói và đầy màu sắc lóe lên qua khoảng trời trước bình minh trong lành. Bên trên một biển mây, khoảnh khắc buổi sáng mùa thu ấn tượng được chụp từ Hochblauen, một đỉnh núi cao 1165 mét ở Rừng Đen (Black Forest) miền nam nước Đức.
23 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, ở Trung Quốc, hệ thống nhận diện gương mặt đang được thử nghiệm để giám sát các hành vi vi phạm của người dân. Tuy nhiên, công nghệ hiện đại cũng có một số hạn chế, như tình huống mới được chia sẻ rộng rãi trên mạng xã hội Weibo: hệ thống nhận diện nhầm hình ảnh trên quảng cáo thành người vi phạm giao thông.
23 Tháng Mười Một 2018
Chương trình tìm lỗ hổng săn tiền thưởng của Facebook là một hoạt động thường niên, để khuyến khích các nhà nghiên cứu bảo mật tham gia trợ giúp Facebook khắc phục các lỗ hổng bảo mật trước khi bị tin tặc khai thác. Theo công bố, bất kỳ nhà nghiên cứu bảo mật nào tìm thấy lỗ hổng bảo mật trong các sản phẩm, dịch vụ thuộc sở hữu của Facebook như Instagram, WhatsApp và Oculus cho phép tin tặc chiếm tài khoản, quyền truy cập sẽ được nhận thưởng.