Tại Trường Đại học Carnegie (Mỹ), một siêu máy tính đang xem ảnh. Suốt 24 giờ trong ngày, 7 ngày trong tuần nó phân tích các bức ảnh và đưa ra những kết luận của mình. Những người sáng tạo hệ thống NEIL (phân tách hình ảnh bất tận) muốn dạy máy tính cách mở rộng vốn kiến thức mà không cần có sự can thiệp của con người. “Mỗi vật thể sáng dạ buộc phải biết cách suy luận để đưa ra quyết định - Giáo sư Abhinav Gupta, một trong những người tham gia sáng tạo hệ thống NEIL, giảng giải. tê ngưu có phải là linh dương?
Thoạt nhìn, vấn đề “suy luận hợp lý” có vẻ không thiết thực. Theo Catherine Havasi, nữ chuyên gia về trí thông minh nhân tạo ở Viện Công nghệ Massachusetts MIT (Mỹ), mọi người liền đưa ra các quyết định dựa trên những giả định không chắc chắn. “Chẳng hạn như đối với câu hỏi: Liệu có thể nhét con hươu cao cổ vào trong một chiếc ô tô hay không, chúng ta đã biết câu giải đáp, mặc dầu chúng ta hoàn toàn không xem xét dưới giác độ tính tình kích tấc và khối lượng con hươu cao cổ” – Havasi giải thích. Một chiếc máy tính được lập trình phù hợp cũng có thể trả lời câu hỏi nói trên. Tuy nhiên trước tiên nó phải tính tất cả mọi thứ. Việc lập trình “suy luận hợp lý” như vậy cho máy móc là thách thức mới đối với những lập trình viên. Hệ thống NEIL hoạt động trên 200 bộ vi xử lý cần khoảng vài tháng để phân tích và biểu thị 1.500 đối tượng. Ngay khả năng phân biệt đồ vật trên ảnh đã là khả năng khác thường trong thế giới máy tính. Chương trình dạy máy tính nhận biết dạng hình và màu sắc của các đối tượng, có thể phân biệt và gọi tên chúng. Sau đó trên cơ sở quan sát quang cảnh nơi đối tượng xuất hiện, máy tính sẽ đưa ra kết luận chung. Chẳng hạn NEIL để ý thấy rằng ngựa vằn thường hoạt động trên đồng cỏ. Hổ về dạng hình thì trông hơi giống ngựa vằn. Hình như đối với chúng ta đó chẳng có gì là đặc biệt cả. Tuy nhiên máy tính đã tự kết nạp những kiến thức ấy. Những kết luận khác của NEIL như: “Tê giác là biến thể của linh dương”, “người dẫn chương trình truyền hình có thể trông giống Barack Obama” đã không còn chuẩn xác nữa. Tuy nhiên, giáo sư Gupta cho rằng hệ thống sẽ trở nên hoàn thiện cùng với thời kì. “Khi bắt tay vào sáng tạo hệ thống NEIL, chúng tôi không kiên cố liệu có thứ gì đó nói chung hoạt động hay không. Đó mới chỉ là sự khởi đầu” – Giáo sư Gupta cho biết. NEIL cũng bắt đầu xem các phim từ YouTube. Các kỹ sư dòm nó có thể đưa ra các kết luận về mối liên quan giữa các đối tượng. Công trình của nhóm nghiên cứu Trường Đại học Carnegie Mellon do Google và Văn phòng Nghiên cứu Hải quân thuộc Bộ quốc phòng Mỹ tài trợ. Lý do họ tài trợ là vì trong ngày mai những máy móc như nói ở trên sẽ hoạt động trên trận mạc. “Trong nhiều kịch bản chiến tranh, sự hiện diện của con người là không cần thiết” – Đại diện Văn phòng Nghiên cứu Hải quân cho biết. Tự động hóa tầng lớp Thế còn mục đích của Google khi tài trợ cho công trình nghiên cứu là gì? Tập đoàn internet khổng lồ này vừa lập ra những chương trình máy tính có thể thay thế chúng ta làm việc trong thế giới công cụ thông tin đại chúng. Máy tính sẽ biết chúng ta quan tâm đến ai, cái gì và tại sao lại quan tâm. Thay mặt chúng ta, máy tính biết bấm nút “like” hoặc đưa ra lời bình luận trên facebook. Điều độc nhất chúng ta phải làm là khẳng định bằng một cú nhấp chuột. Hệ thống có nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ những mạng tầng lớp khác nhau và sau khi tập dượt, ban bố tin tưởng “như người”, khiến cho không ai biết được rằng đó không phải là tin cậy do chúng ta đưa ra. Thu Nga(Theo RP) |
Giảm phí 10% khi gia hạn chữ ký số VNPT, CK-CA dùng Kê khai thuế qua mạng... Chỉ dẫn -Chữ ký số VNPT CA. Chỉ dẫn cài đặt VNPT - CA
0 Nhận xét