Đối với AI, để kết quả từ "không chính xác" đến "chính xác" không phải là điều dễ dàng, hoàn toàn khác với mô hình "tìm bug và sửa bug" truyền thống.
Hiện nay, trong cuộc tranh luận về AI, một vấn đề thường được đưa ra là "hộp đen thuật toán". Nói cách khác, con người không thể giải thích nguyên lý hoạt động của nó.
Lõi của trí tuệ nhân tạo là "mạng thần kinh". Các nhà khoa học mô phỏng hệ thống thần kinh của con người để máy móc học hỏi. "Nơ-ron" được phân bố theo từng lớp, mỗi đơn vị có thể nhận một phần dữ liệu, sau đó truyền kết quả lên các đơn vị khác.
Vẫn lấy ví dụ về "con mèo", lớp thứ nhất có thể chia nhỏ hình ảnh, giảm chiều, thu được nhiều hình ảnh nhỏ, lớp thứ hai sử dụng độ chênh lệch màu sắc ở mỗi chiều để tìm cạnh, lớp thứ ba, thứ tư, thứ năm xác định hình dạng của các cơ quan dựa trên các cạnh được vẽ, lớp thứ sáu, thứ bảy, thứ tám xác định màu lông, hoa văn, màu mắt dựa trên màu sắc của các bộ phận... Cuối cùng, lớp trên cùng đưa ra câu trả lời: Đây là mèo, chó, thỏ, hay những thứ khác.
Trước khi mạng thần kinh đa lớp xuất hiện vào năm 2006, học máy đều chỉ ở giai đoạn sơ khai, cần con người trích xuất các đặc trưng. Và sau năm 2006, nó bước vào kỷ nguyên "học sâu". Con người không giám sát, bán giám sát, máy móc tự phân tích đặc trưng, tư duy độc lập. Cho nó một vạn bức ảnh con mèo, nói "Đây đều là mèo", nó sẽ hiểu, sau đó cho nó xem một bức ảnh chưa từng thấy, hỏi "Có phải là mèo không", nó sẽ nói là có. Mọi người cung cấp cho nó tập dữ liệu có câu trả lời chính xác, nó có thể học hỏi, "nhìn" càng nhiều thì càng biết nhiều, không ngừng tối ưu khả năng của bản thân. Do đó, định nghĩa "trí tuệ nhân tạo" rất rõ ràng, điểm khác biệt là trí tuệ nhân tạo thực sự hay chỉ là chiêu trò chỉ cần xem nó có mô phỏng não người hay không.
Tuy nhiên, con người không thể giải thích những gì mỗi lớp đang trích xuất đặc trưng, cũng như tại sao máy móc lại làm những việc này, tại sao nó có thể đưa ra kết luận. Dựa vào đầu ra, một số đặc trưng trích xuất đơn giản và dễ hiểu, chẳng hạn như vẽ các cạnh, làm mờ hình ảnh, làm nổi bật các điểm chính, làm sắc nét hình ảnh... Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, con người hoàn toàn không thể hiểu được! Nhìn vào hình ảnh sau khi nó được xử lý bởi một lớp nào đó, người ta chỉ có thể kêu lên "Cái quái gì thế!" Đôi khi con người chỉ có thể đưa ra một vài đặc trưng, AI phân chia thành hàng trăm lớp!
Nó mang đến cho con người những khả năng chưa từng có, đồng thời cũng mang đến những bối rối vô tận.
Hiện nay, trong cuộc tranh luận về AI, một vấn đề thường được đưa ra là "hộp đen thuật toán". Nói cách khác, con người không thể giải thích nguyên lý hoạt động của nó.
Lõi của trí tuệ nhân tạo là "mạng thần kinh". Các nhà khoa học mô phỏng hệ thống thần kinh của con người để máy móc học hỏi. "Nơ-ron" được phân bố theo từng lớp, mỗi đơn vị có thể nhận một phần dữ liệu, sau đó truyền kết quả lên các đơn vị khác.
Vẫn lấy ví dụ về "con mèo", lớp thứ nhất có thể chia nhỏ hình ảnh, giảm chiều, thu được nhiều hình ảnh nhỏ, lớp thứ hai sử dụng độ chênh lệch màu sắc ở mỗi chiều để tìm cạnh, lớp thứ ba, thứ tư, thứ năm xác định hình dạng của các cơ quan dựa trên các cạnh được vẽ, lớp thứ sáu, thứ bảy, thứ tám xác định màu lông, hoa văn, màu mắt dựa trên màu sắc của các bộ phận... Cuối cùng, lớp trên cùng đưa ra câu trả lời: Đây là mèo, chó, thỏ, hay những thứ khác.
Trước khi mạng thần kinh đa lớp xuất hiện vào năm 2006, học máy đều chỉ ở giai đoạn sơ khai, cần con người trích xuất các đặc trưng. Và sau năm 2006, nó bước vào kỷ nguyên "học sâu". Con người không giám sát, bán giám sát, máy móc tự phân tích đặc trưng, tư duy độc lập. Cho nó một vạn bức ảnh con mèo, nói "Đây đều là mèo", nó sẽ hiểu, sau đó cho nó xem một bức ảnh chưa từng thấy, hỏi "Có phải là mèo không", nó sẽ nói là có. Mọi người cung cấp cho nó tập dữ liệu có câu trả lời chính xác, nó có thể học hỏi, "nhìn" càng nhiều thì càng biết nhiều, không ngừng tối ưu khả năng của bản thân. Do đó, định nghĩa "trí tuệ nhân tạo" rất rõ ràng, điểm khác biệt là trí tuệ nhân tạo thực sự hay chỉ là chiêu trò chỉ cần xem nó có mô phỏng não người hay không.
Tuy nhiên, con người không thể giải thích những gì mỗi lớp đang trích xuất đặc trưng, cũng như tại sao máy móc lại làm những việc này, tại sao nó có thể đưa ra kết luận. Dựa vào đầu ra, một số đặc trưng trích xuất đơn giản và dễ hiểu, chẳng hạn như vẽ các cạnh, làm mờ hình ảnh, làm nổi bật các điểm chính, làm sắc nét hình ảnh... Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, con người hoàn toàn không thể hiểu được! Nhìn vào hình ảnh sau khi nó được xử lý bởi một lớp nào đó, người ta chỉ có thể kêu lên "Cái quái gì thế!" Đôi khi con người chỉ có thể đưa ra một vài đặc trưng, AI phân chia thành hàng trăm lớp!
Nó mang đến cho con người những khả năng chưa từng có, đồng thời cũng mang đến những bối rối vô tận.
........(Còn tiếp ...)
Vui lòng đọc tiếp đầy đủ trên ứng dụng truyện TYT (iOS, Android).
Trải nghiệm nghe truyện audio, tải truyện đọc offline, đặc biệt hoàn toàn miễn phí.
Trải nghiệm đọc truyện tuyệt vời trên ứng dụng TYT
