Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo

Hãy cùng Osuai tìm hiểu về Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo

Một phần thế giới của chúng ta đang được vận hành bởi những bộ não nhân tạo, và tương lai có thể là toàn bộ. Đó là những mạng thuật toán nơ ron (Neutral netwwork) đang cố mô phỏng hoạt động suy luận của bộ não con người.

Hãy nhớ lại một ngày đẹp trời khi Google bắt bạn xác nhận “Bạn không phải là một người máy” với những bảng CAPTCHA có 9 hình ảnh, bạn nên biết phía sau nó đang có một mạng nơ ron nhảy cẫng lên “đòi ăn”.

Bài kiểm tra này yêu cầu bạn phải tìm ra một vật thể nào đó như xe bus, cầu thang hay vạch kẻ đường trong 9 hình ảnh còn lại, rồi nó sẽ lại hiện ra cho bạn thêm 9 hình ảnh mới, một vài lần.

Bạn hoàn thành nó giống như một trò chơi trẻ con, mà không biết những thao tác click chuột của mình đang bị biến thành những mẩu dữ liệu. Những dữ liệu này của bạn được truyền về máy chủ của Google, cùng hàng triệu mẩu dữ liệu của những người sử dụng internet khác trên thế giới mỗi ngày. 

Tất cả tạo thành một kho Big data giúp huấn luyện mạng nơ ron của Google nhận ra mọi vật thể trên Trái Đất.

Giáo sư 8x người Việt ở Mỹ: Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo - Ảnh 1.

Vậy những mạng nơ ron thực sự là gì? Chúng được tạo ra, phát triển và huấn luyện như thế nào? The Conversation đã có một cuộc phỏng vấn với Nguyễn Văn Tâm, một giáo sư dự khuyết (Assistant Professor) sinh năm 1983 tại Đại học Dayton, Hoa Kỳ để giúp bạn giải đáp những câu hỏi ấy.

Anh có thể lấy những ví dụ quen thuộc nhất giúp mọi người hình dung về mạng nơ ron hay không?

Có rất nhiều ứng dụng của mạng nơ-ron. Một ví dụ phổ biến là khả năng nhận dạng khuôn mặt của camera trên điện thoại thông minh của bạn.

Xe ô tô không người lái cũng được trang bị nhiều camera giúp nó cố gắng nhận ra các phương tiện khác, biển báo giao thông và người đi bộ bằng cách sử dụng mạng nơ ron. Chính hoạt động của mạng nơ ron nhận diện này đang giúp chúng có thể điều hướng, rẽ trái, rẽ phải, tăng tốc hoặc phanh trong từng tình huống phù hợp

Mạng nơ-ron cũng có mặt đằng sau email, tin nhắn khi chúng đề xuất nhanh cho bạn những cụm từ mà bạn có thể sẽ dùng trước cả khi bạn viết ra chúng. Thậm chí, nó cũng có trong các công cụ dịch trực tuyến (như Google Translate).

Mạng nơ ron là gì? Giáo sư Nguyễn Văn Tâm, Đại học Dayton

Một mạng nơ ron có cần phải học như con người để có thể nhận ra được mọi thứ hay không?

Có, đó là lý do tại sao chúng ta cần sử dụng dữ liệu lớn trong việc đào tạo mạng nơ-ron. Những thuật toán này có thể làm được việc vì chúng từng được đào tạo bằng một lượng dữ liệu khổng lồ. Sau khi được đào tạo, chúng mới có khả năng nhận biết, phân loại và dự đoán mọi thứ.

Lấy ví dụ về ô tô không người lái, mạng nơ ron đằng sau nó cần phải xem hàng triệu hình ảnh và video về tất cả những thứ có mặt trên đường phố và được biết từng thứ đó là gì. Khi bạn nhấp vào hình ảnh của những người băng qua đường để chứng minh rằng “bạn không phải là người máy” trong khi duyệt Internet, dữ liệu đó cũng có thể được sử dụng để giúp đào tạo mạng nơ ron.

Chỉ sau khi nhìn thấy hàng triệu người qua đường, từ mọi góc độ và điều kiện ánh sáng khác nhau, mạng nơ ron của ô tô tự lái mới có thể nhận ra chúng khi lái xe ngoài đời thực.

Trí tuệ nhân tạo DeepMind của Google tự học cách vượt chướng ngại vật khi chạy

Các mạng nơ-ron phức tạp hơn thậm chí còn có khả năng tự học. Trong video bên trên, mạng nơ ron này được giao nhiệm vụ đi từ điểm A đến điểm B và bạn có thể thấy nó đang cố gắng làm đủ mọi cách để đưa mô hình đến cuối đường chạy. Nó cứ thử và sai cho đến khi tìm thấy một cách đi tối ưu nhất. Đó là nó đang tự học tập.

Chưa dừng lại ở đó, một số mạng nơ ron có thể ngồi lại với nhau để học nhóm. Chúng có thể làm việc cùng nhau để tạo ra một cái gì đó mới mẻ. Ví dụ như trang web có tên là thispersondoesnotexist.com này đã đào tạo được một mạng nơ ron để tạo ra những khuôn mặt không có thực.

Công việc được thực hiện như thế này: Trong khi một mạng nơ ron (A) cố gắng vẽ lại một khuôn mặt. Mạng nơ ron thứ hai (B) sẽ cố gắng đoán nó là khuôn mặt thực hay khuôn mặt giả. Công việc lặp đi lặp lại nhiều lần cho đến khi mạng B không thể đoán được khuôn mặt do mạng A vẽ ra là giả hay thật nữa. Nó sẽ kết thúc buổi học nhóm của mình.

Giáo sư 8x người Việt ở Mỹ: Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo - Ảnh 4.

Đây là ảnh do mạng nơ ron tạo ra, nó không phải khuôn mặt của một người có thực ngoài đời.

Trên thực tế, mỗi con người chúng ta cũng đang sống trong một bể Big data. Mỗi một người trong số chúng ta đều đang tiếp nhận khoảng 30 khung hình hoặc hình ảnh mỗi giây, nghĩa là 1.800 hình ảnh mỗi phút và hơn 600 triệu hình ảnh mỗi năm. Đó là lý do tại sao chúng ta nên cho mạng nơ-ron một cơ hội tương tự, với các buổi đào tạo với dữ liệu lớn.

Mạng nơ ron cơ bản hoạt động như thế nào?

Mạng nơ ron là một mạng gồm các nơ ron nhân tạo được lập trình trong phần mềm. Nó cố gắng mô phỏng bộ não con người, vì vậy nó có nhiều lớp “nơ ron” giống như các tế bào thần kinh trong não của chúng ta. Lớp nơ ron đầu tiên sẽ nhận các đầu vào như hình ảnh, video, âm thanh, văn bản, v.v. Dữ liệu đầu vào này đi qua tất cả các lớp. Đầu ra của một lớp mạng sẽ chính là đầu vào của lớp tiếp theo.

Hãy lấy một ví dụ về mạng thần kinh được huấn luyện để nhận dạng chó và mèo. Lớp tế bào nơ ron đầu tiên sẽ chia hình ảnh này thành các vùng sáng và tối. Dữ liệu này sẽ được đưa vào lớp tiếp theo để nhận ra các góc cạnh của vật thể.

Sau đó, lớp tiếp theo sẽ cố gắng nhận ra các hình dạng được tạo thành bởi sự kết hợp của các cạnh. Dữ liệu sẽ trải qua nhiều lớp theo cách tương tự để cuối cùng nhận ra hình ảnh bạn hiển thị là chó hay mèo theo dữ liệu đã được đào tạo.

Các mạng nơ ron vì thế cực kỳ phức tạp. Chúng có thể bao gồm hàng triệu tham số để phân loại và nhận dạng đầu vào mà nó nhận được.

Giáo sư 8x người Việt ở Mỹ: Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo - Ảnh 5.

Tại sao bây giờ chúng ta thấy rất nhiều ứng dụng của mạng nơ ron?

Thực ra mạng nơ ron đã được phát minh từ rất lâu trước đây, vào năm 1943, khi Warren McCulloch và Walter Pitts tạo ra một mô hình tính toán cho mạng nơ ron dựa trên các thuật toán. Sau đó, ý tưởng đã trải qua một thời gian dài ngủ đông vì nguồn tài nguyên tính toán khổng lồ cần thiết để xây dựng mạng nơ ron vẫn chưa tồn tại.

Gần đây, mạng nơ ron mới sống dậy nhờ vào các tài nguyên tính toán liên tục được cải tiến, ví dụ như khả năng xử lý đồ họa (GPU). Chúng là những con chip được sử dụng để xử lý đồ họa trong các trò chơi điện tử, nhưng hóa ra chúng cũng góp vai trò quan trọng để xử lý dữ liệu cần thiết, giúp vận hành các mạng nơ-ron. Đó là lý do tại sao bây giờ chúng ta thấy xung quanh mình có đầy những mạng nơ ron nhân tạo.

Tham khảo Theconversation

Nguồn: Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo
Tags: Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo, Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo, Xung quanh chúng ta có đầy những bộ não nhân tạo