Google vừa tuyên bố rằng họ đã có một phát kiến lớn trong việc phát triển trí trông minh nhân tạo (AI). Các nhà nghiên cứu vừa tìm ra một phương pháp tiếp cận mới đối với việc “học máy” (machine learning). Theóthểtạorachínhmìlich thi dau bundesligao Google, các mạng neuron nhân tạo (ANN) giờ đây có thể được sử dụng để tạo ra các ANN tốt hơn. Nói đơn giản, các AI hiện nay có thể tự học và truyền dạy những gì chúng biết cho các AI khác.

Các mạng neuron nhân tạo này được thiết kế để mô tả chính xác việc học của não người, Google gọi công nghệ này là AutoML. Các hệ thống giờ đây trở nên mạnh mẽ, hiệu quả và dễ sử dụng hơn bao giờ hết với công nghệ mới này.

Trí thông minh nhân tạo càng ngày càng phát triển hơn (Ảnh: Shutterstock)

Vừa qua, Sundar Pichai – CEO của Google, đã trình diễn khả năng của AutoML trên sân khấu của Google I/O 2017 (hội nghị thường niên dành cho các lập trình viên được tổ chức bởi Google tại San Francisco, California).

"AutoML chọn một tập hợp các mạng neuron đơn giản làm tập mẫu, sau đó nó lấy một mạng neuron hoàn chỉnh và tiến hành chạy lặp đi lặp lại trên tập mẫu này, cho đến khi tạo thành một mạng neuron tốt nhất có thể" - Pichai giải thích.

Tiến trình này được gọi là “học tập tăng cường” (reinforcement learning). Máy tính có thể kết nối giữa các thử nghiệm và sai sót đi kèm với các phần thưởng tương ứng, giống như việc huấn luyện chó thực hiện động tác mới.

Quá trình này đòi hỏi một nguồn sức mạnh điện toán khổng lồ, tuy nhiên phần cứng của Google đã gần tới được giai đoạn phát triển mà một ANN có thể nghiên cứu một ANN khác.

Trước đây, cần đến cả một đội ngũ chuyên gia bao gồm các nhà khoa học, kĩ sư máy tính và rất nhiều thời gian để tạo ra được một ANN. Nhưng với AutoML, bất cứ ai am hiểu một chút về công nghệ đều có thể tự xây dựng cho mình một hệ thống AI hoàn chỉnh, có thể thực hiện tất cả yêu cầu của người sử dụng.

"Chúng tôi hy vọng rằng AutoML sẽ sở hữu khả năng của các nhà khoa học hàng đầu hiện nay. Và chỉ trong vòng 3 đến 5 năm tiếp theo, hàng trăm ngàn lập trình viên có thể sử dụng công nghệ này để thiết kế các mạng neuron mới, tùy biến theo yêu cầu của họ." - Pichai viết trên blog của mình.

Học máy (machine learning) – làm cho máy tính có thể tự đưa ra quyết định của mình dựa trên lịch sử dữ liệu. Nó là một bước tiến trong việc phát triển AI, bao gồm 2 bước chính: đào tạo và suy luận.