Loài người có nên lo ngại về điều này không?
Vào tháng 5 năm 2017, các nhà nghiên cứu ở Google Brain đã công bố việc tạo ra AutoML, một trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tạo ra các AI khác của riêng nó.
Gần đây, họ đã đưa ra thách thức lớn nhất từ trước đến giờ cho AutoML, và AI này đã tạo ra AI "con", 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 học máy 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 con để đảm nhiệm một nhiệm vụ cụ thể.
AI con này được các nhà nghiên cứu gọi là NASNet. Nhiệm vụ của nó là nhận dạng vật thể, như con người, xe hơi, đèn giao thông, túi xách, ba lô, .... trong một video trong thời gian thực.
AI mẹ, AutoML sẽ đánh giá hiệu suất của AI con NASNet và sử dụng thông tin đó để cải thiện AI con, rồi sẽ lặp lại quá trình này hàng ngàn lần.
Khi được kiểm tra trên bộ phân loại hình ảnh ImageNet và bộ dữ liệu phát hiện đối tượng COCO, hai hệ thống mà được các nhà nghiên cứu của Google đánh giá là "hai 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 này 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%.
Thêm vào đó, 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%.
Một cái nhìn về tương lai
Học máy giúp cho nhiều hệ thống AI có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Mặc dù khái niệm học máy khá là đơn giản (một thuật toán có thể học được bằng cách cho nó ăn cả tấn dữ liệu), quá trình này 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, một AI mà có thể xây dựng nên một AI khác có thể đảm nhận công việc tốn công sức và thời gian đó. Điều đó có nghĩa là, AI mẹ AutoML có thể mở ra cả một lĩnh vực về học máy 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 này 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 được.
Các thuật toán thị giác máy tính này 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, và theo đó, có thể tăng độ an toàn của những chiếc xe không người lái.
Các nhà nghiên cứu ở Google thừa nhận rằng NASNet có thể rất hữu ích cho hàng loạt các ứng dụng. Họ cũng đã mở nguồn mã cho AI này để phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng.
"Chúng tôi hy vọng rằng cộng đồng học máy lớn hơn sẽ có thể xây dựng trên những mô hình này để giải quyết nhiều vấn đề về thị giác máy tính mà chúng tôi vẫn chưa hình dung được," họ viết trên một bài blog.
Mặc dù các ứng dụng cho NASNet và AutoML rất phong phú, việc tạo ra một AI có thể xây dựng AI sẽ gây ra một số lo ngại. Chẳng hạn như, chúng ta có thể làm điều 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 nỗi 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 như thế này thậm chí có thể không theo kịp.
Cũng may mắn là các nhà lãnh đạo thế giới đang làm việc nhanh chóng để đảm bảo rằng các hệ thống như vậy không dẫn tới một tương lai u tối như trong 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 (tạm dịch là: khối Quan hệ đối tác về trí tuệ nhân tạo để làm lợi cho con người và xã hội), một tổ chức tập trung vào sự phát triển có trách nhiệm của AI.
Các nhà lãnh đạo thế giới đang làm việc nhanh chóng để đảm bảo rằng các hệ thống như vậy không dẫn tới một tương lai u tối như trong phim viễn tưởng
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, gần đây 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, ví dụ như chế tạo vũ khí tự trị. Chừng nào con người vẫn kiểm soát được hướng phát triển của AI, lợi ích của việc có một AI có khả năng xây dựng AI con sẽ vượt xa những nguy hiểm tiềm tàng.
