AI Của Google Tự Tạo Ra AI Khác Tốt Hơn

Hồi tháng 05/2017, các nhà nghiên cứu ở Google Brain đã công bố tạo ra AutoML, trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tạo ra các AI khác của riêng nó.

Đến khoảng đầu tháng 12/2017, Google Brain đã đưa ra thách thức lớn cho AutoML, và AI đã tạo ra AI mới, vượt trội hơn tất cả những AI khác tạo bởi con người. Các nhà nghiên cứu ở Google đã tự động hoá việc thiết kế các mô hình máy học bằng các sử dụng một phương pháp gọi là học tập củng cố. AutoML hoạt động như một bộ điều khiển mạng nơ-ron để phát triển một mạng AI mới để đảm nhiệm một nhiệm vụ cụ thể.

AI mới được các nhà nghiên cứu gọi là NASNet, có nhiệm vụ nhận dạng vật thể, như con người, xe hơi, đèn giao thông, túi xách, ba lô,... trong một video trong thời gian thực. AI AutoML sẽ đánh giá hiệu suất của AI NASNet và sử dụng thông tin để cải thiện, và sẽ lặp lại quá trình hàng nghìn lần.

Khi được kiểm tra trên bộ phân loại hình ảnh ImageNet và bộ dữ liệu phát hiện đối tượng COCO, 2 hệ thống được các nhà nghiên cứu của Google đánh giá là 2 trong số những bộ dữ liệu học thuật có quy mô lớn nhất về thị giác máy tính, 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 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%. Ngoài ra, 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%.

Máy học giúp cho nhiều hệ thống AI có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Dù khái niệm máy học khá đơn giản, một thuật toán có thể học được bằng cách cung cấp cho nó rất nhiều dữ liệu, quá trình đòi hỏi một khối lượng lớn thời gian và công sức. Bằng cách tự động hoá quá trình tạo ra các hệ thống AI chính xác và hiệu quả, 1 AI có thể xây dựng nên một AI khác có thể đảm nhận công việc tốn công sức và thời gian. Điều đó có nghĩa là, AI AutoML có thể mở ra cả một lĩnh vực về máy học và trí tuệ nhân tạo cho những người không phải là chuyên gia.

Riêng đối với NASNet, các thuật toán thị giác máy tính hiệu quả và chính xác đang được trọng dụng do có các ứng dụng thực tiễn cao. Một nhà nghiên cứu gợi ý rằng, các thuật toán 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. Các thuật toán thị giác máy tính 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, có thể tăng độ an toàn của những chiếc xe không người lái.

Các nhà nghiên cứu ở Google thừa nhận NASNet có thể rất hữu ích cho hàng loạt các ứng dụng. Họ cũng đã mở nguồn mã cho AI để phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng. Trên blog của Google có viết: “Chúng tôi hy vọng rằng cộng đồng máy học rộng hơn sẽ có thể xây dựng trên những mô hình mới, để giải quyết nhiều vấn đề về thị giác máy tính mà chúng tôi vẫn chưa hình dung được”.

Dù các ứng dụng cho NASNet và AutoML rất phong phú, việc tạo ra một AI có thể xây dựng AI sẽ làm dấy lên một số lo ngại. Chẳng hạn như, có thể làm gì để ngăn chặn việc các AI mẹ truyền các lỗi không mong muốn xuống cho AI con? Điều gì sẽ xảy ra nếu AutoML tạo ra những hệ thống nhanh đến mức xã hội không thể theo kịp?

Có thể trong tương lai NASNet sẽ được đảm nhiệm các nhiệm vụ trong các hệ thống giám sát tự động. Tuy nhiên, các quy định để kiểm soát các hệ thống mới thậm chí có thể không theo kịp. Các nhà lãnh đạo thế giới đang làm việc nhanh chóng để đảm bảo rằng các hệ thống mới không dẫn tới một tương lai u ám như trong các thước phim viễn tưởng. Amazon, Facebook, Apple, và một số công ty khác, đều là thành viên của Partnership on AI to Benefit People and Society (khối Quan hệ đối tác về trí tuệ nhân tạo hữu ích cho con người và xã hội), một tổ chức tập trung vào sự phát triển có trách nhiệm của AI.

Viện Kỹ sư Điện và Điện tử (IEE) đã đề xuất các tiêu chuẩn đạo đức cho AI. DeepMind, một công ty nghiên cứu thuộc sở hữu của công ty mẹ Alphabet của Google, 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. Nhiều chính phủ cũng đang thành lập các quy định để ngăn ngừa việc sử dụng AI cho các mục đích nguy hiểm, chẳng hạn như chế tạo vũ khí tự trị. Khi đó con người vẫn kiểm soát được hướng phát triển của AI, lợi ích của việc có một AI có khả năng xây dựng AI mới sẽ vượt xa những mối nguy hiểm tiềm tàng.