Lầu Năm Góc Sẽ Đầu Tư 2 Tỷ USD Vào Trí Tuệ Nhân Tạo

17 Tháng Chín 20181:17 SA(Xem: 11840)
Lầu Năm Góc Sẽ Đầu Tư 2 Tỷ USD Vào Trí Tuệ Nhân Tạo
Lầu Năm Góc Sẽ Đầu Tư 2 Tỷ USD Vào Trí Tuệ Nhân Tạo

Khoảng giữa tháng 09/2018, tại Hội thảo kỷ niệm lần thứ 60, DARPA – Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu Tiên tiến – đã công bố một khoản đầu tư trị giá 2 tỷ USD nhằm thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI.

 

DARPA, cơ quan nghiên cứu công nghệ cao của Lầu Năm Góc, đã từng đặt nền móng cho Internet, máy bay tàng hình và xe hơi tự lái. John Everett, Phó giám đốc Văn phòng Cải cách Thông tin của DARPA cho biết: “Chúng tôi nghĩ đây là thời điểm hợp lý để gieo mầm trên mảnh đất AI. Chúng tôi nghĩ có thể tăng tốc quá trình nghiên cứu dài 2 thập kỷ chỉ còn 5 năm”.

 

Trí tuệ nhân tạo AI – lĩnh vực cho phép máy móc có thể tiến hành các tác vụ vốn được thực hiện bởi con người – đang là một chủ đề nóng trong giới công nghệ và kinh doanh. Chẳng hạn như Google đã cho thấy một hệ thống AI có thể gọi điện cho một nhà hàng và đặt lịch hẹn với giọng điệu không khác gì con người. Những đột phá trong thập kỷ qua đã tạo cảm hứng cho nhiều công ty tuyển dụng những tài năng AI hàng đầu từ các học viện. Máy móc hiện có khả năng nhận diện giọng nói, hiểu hình ảnh, và xử lý từ ngữ chính xác hơn rất nhiều, dẫn đến sự xuất hiện của các sản phẩm như Amazon Alexa, Apple Siri, và các xe hơi tự lái của Waymo.

 

Những công ty lớn và sáng tạo nhất nước Mỹ hiện đang dựa vào AI để đón đầu các đối thủ. Xe hơi tự lái của Waymo đã lái hơn 9 triệu dặm trên các con đường của nước Mỹ nhờ vào trí tuệ nhân tạo.

 

Chính phủ các quốc gia, như Canada, Trung Quốc, Ấn Độ, và Pháp, cũng đang ưu tiên phát triển AI. Họ xem trí tuệ nhân tạo là yếu tố quan trọng nhất để tăng trưởng nền kinh tế trong thế kỷ 21. Đáng chú ý, Trung Quốc từng tuyên bố muốn trở thành lãnh đạo toàn cầu vào năm 2030.

 

Khoản đầu tư của DARPA sẽ tập trung vào kiến tạo các hệ thống có ý thức, khả năng nhận thức ngữ cảnh, và tiết kiệm năng lượng. Các cải tiến có thể giúp chính phủ tự động hóa hoạt động bảo vệ an ninh, tăng cường độ tin cậy cho các hệ thống phần mềm và tạo ra các hệ thống AI có thể giải thích cho chính chúng.

 

Dù vậy, ngành công nghiệp có một vấn đề lớn. Máy học machine learning dựa vào các thuật toán học hỏi từ các bộ dữ liệu khổng lồ. Một chiếc máy tính sẽ được cho xem hàng triệu hình ảnh của các chú mèo, và dần dần, nó sẽ nhận diện được hình ảnh nào có mèo trong đó. Nhưng các hệ thống AI thường đòi hỏi hàng nghìn con chip máy tính xử lý dữ liệu liên tục trong nhiều tuần trước khi chúng học hỏi được thứ gì đó.

 

Everett cho biết: “Machine learning cực kỳ kém hiệu quả. Nó có thể làm những thứ tuyệt vời, nhưng những thứ nó không thể làm được cũng cực kỳ hi hữu. Chẳng hạn như, để hỗ trợ các robot tiên tiến trong gia đình, chúng ta sẽ cần một đợt bùng nổ trí tuệ nhân tạo tiếp theo. Người dùng yêu cầu một con robot dọn dẹp phòng khách (pick up the living room), nó sẽ không hiểu câu nói đó là gì. Nó sẽ gặp khó khăn trong việc xác định xem món đồ nào cần được nhặt lên, và món nào không. Đó là vì pick up còn có nghĩa là nhặt lên”

 

DARPA muốn xây dựng những phương thức AI tương tự như cách con người học tập. Và đôi lúc, một con người có thể học được thứ gì đó chỉ bằng cách xem qua một ví dụ. Cơ quan có lẽ sẽ đầu tư thêm nhiều tiền nữa vào phát triển AI, Everettt nhấn mạnh: “Nếu chúng tôi đạt được những kết quả khả quan và chúng quan trọng, và chúng liên quan đến an ninh quốc gia và quân sự, chúng tôi sẽ không ngừng lại”.

56Vote
41Vote
35Vote
211Vote
14Vote
2.827
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
22 Tháng Tư 2019
Sự khác biệt giữa các hệ điều hành thời gian thực (Real-Time OS - RTOS) và các nền tảng truyền thống khác nằm ở khả năng dự đoán trước của chúng. Với một RTOS, nhà phát triển có thể đảm bảo rằng, việc gián đoạn xử lý hay chuyển từ tiến trình này sang tiến trình khác sẽ được thực hiện trong một thời gian biết trước. Điều này sẽ đảm bảo mạnh mẽ cho các ứng dụng rằng chúng có thể đáp ứng kịp thời gian để các sự kiện phần cứng, các chương trình timer hoặc các chương trình khác có thể sử dụng CPU nếu muốn.
22 Tháng Tư 2019
Liệu có thể xảy ra một sự kiện thuộc lớp Carrington tác động đến Trái đất, thiệt hại ước tính có thể xảy ra đối với lưới điện và điện tử toàn cầu ở quy mô chưa từng có? Cực quang trong ảnh được chụp vào năm 2016 trên hồ Thingvallavatn ở Iceland.
22 Tháng Tư 2019
Apple từng bị nhiều công ty kiện vì trùng thương hiệu sản phẩm, iPhone, iPad và hầu hết hãng đều thắng. Nhưng tháng 04/20119, Apple đã thua trên chiến trường pháp lý dưới tay của Swatch - hãng làm đồng hồ nổi tiếng của Thụy Sĩ vì câu nói huyền thoại của cố CEO Steve Jobs: "One more thing".
22 Tháng Tư 2019
Theo hình ảnh do hệ thống camera bãi xe ghi lại, khói trắng bất ngờ bốc lên từ nắp ca-pô chiếc Tesla Model S màu trắng. Sau đó xe phát nổ và bốc cháy, làm hư hỏng những chiếc xe xung quanh. Vụ việc diễn ra vào khoảng 20h ngày 21/04/2019.
22 Tháng Tư 2019
Động vật ăn cỏ sẽ chỉ ăn cỏ để sinh tồn, cũng như động vật ăn thịt chỉ ăn thịt. Tuy nhiên, thực tế có những trường hợp những con vật đáng yêu ăn cỏ vẫn ăn thịt, không phải vì không có gì ăn mà rất có thể vì chúng đang thiếu một chất gì đó.
20 Tháng Tư 2019
Khoảng giữa tháng 04/2019, sau vụ cháy làm tan nát cả phần mái của Nhà thờ Đức Bà ở Paris, đã có hơn 1 tỷ USD được quyên góp để giúp phục dựng lại kiến trúc mang tính lịch sử của cả nhân loại. Tuy nhiên, lại phát sinh có 1 vấn đề khác đó là nếu muốn phục dựng đúng y phiên bản cũ, nước Pháp đang không có các cây đủ lớn để làm nguyên liệu.