Không chỉ đánh cờ thắng con người, biết “học hỏi” khi được dạy mà bây giờ trí thông minh nhân tạo (AI) còn có khả năng tự lập trình để tăng mức độ thông minh của nó lên. Với tên gọi chương trình tổng hợp Bayesian (đặt theo tên nhà toán học thế kỷ 18 Thomas Bayes) và phát triển bởi công ty khởi nghiệp Gamalon ở Boston, hệ thống này có thể tự dựa vào “kinh nghiệm” mà nó lấy được qua thời gian để tự dự đoán những khó khăn mà nó có thể gặp trong tương lai, từ đó tái lập trình để sẵn sàng đáp ứng.
Trong một thí dụ dễ hiểu, xưa giờ để AI hiểu được bầu trời có màu xanh, người ta sẽ cho nó xem qua nhiều hình ảnh bầu trời và nói với nó rằng “đó là bầu trời”. Sau này gặp lại những thứ tương tự nó sẽ nhận biết. Tuy nhiên nếu người ta dạy chưa đầy đủ thì trong một số bối cảnh phức tạp, thí dụ như bầu trời nhiều mây, bầu trời sắp mưa,… thì có thể nó không nhận diện được. Tuy nhiên với thuật toán tổng hợp Bayesian, nó sẽ tự dự đoán ra những trường hợp phức tạp khác của hình ảnh bầu trời, sau đó tự code lại để sẵn sàng đáp ứng.
Theo Brendan Lake, một nhà nghiên cứu tại NYU thì đây gọi là “lập trình xác suất và nó sẽ có thể phát triển nên các thuật toán machine learning tự động”. Ông giải thích: “Lập trình xác suất sẽ machine learning được dễ dàng hơn cả trong phát triển và ứng dụng. Nó có khả năng tự đảm nhận những khó khăn trong việc lập trình một cách hoàn toàn tự động.”
Một ứng dụng do Gamalon phát triển dựa trên thuật toán tổng hợp Bayesian với khả năng nhận diện vật thể mà không cần "dạy" nhiều
Để minh họa cho kỹ thuật mới, Ben Vigoda, CEO kiêm nhà đồng sáng lập Gamalon đã demo nó với một ứng dụng vẽ tranh. Về cơ bản thì ứng dụng này có khả năng dự đoán nét vẽ của người dùng tương tự như cái mà Google đã giới thiệu năm ngoái, tuy nhiên khác ở chỗ là thay vì dựa vào những nét vẽ có sẵn như Google, ứng dụng của Gamalon dựa trên lập trình xác suất để xác định ra những đặc tính quan trọng của vật thể. Do đó, ngay cả khi bạn muốn vẽ những hình mà trước đây app chưa nhìn thấy nhưng miễn là nó nhận thấy được các yếu tố cơ bản, thí dụ như một hình vuông có tam giác bên trên, nó sẽ đoán đó có thể là một ngôi nhà.
Gamalon tiết lộ thêm 2 ứng dụng sắp sửa thương mại hóa của thuật toán Bayesian. Một cái là Gamalon Structure, sử dụng thuật toán tổng hợp Bayesian để nhận diện nội dung của những đoạn văn bản thô. Thí dụ như chỉ cần được cho “xem” miêu tả của nhà sản xuất về một chiếc ti vi, nó có thể xác định được thương hiệu, tên sản phẩm, độ phân giải màn hình, kích thước và những tính năng khác. Ứng dụng thứ 2 gọi là Gamalon Match với khả năng phân loại tên và giá các sản phẩm trong kho cửa hàng.
Theo Vigoda thì hệ thống này còn có nhiều ứng dụng khác hưu dụng hơn nữa. Thí dụ như nếu tích hợp nó vào trong smartphone hoặc máy tính thì người ta có thể xác định được sở thích, thói quen của người dùng mà không cần chia sẻ quá nhiều dữ liệu cá nhân hoặc các phép tính toán có thể được thực hiện hiệu quả hơn ngay trong thiết bị mà không đòi hỏi quá nhiều tài nguyên. Hay thậm chí xe tự hành nếu sử dụng thuật toán nói trên có thể “học” được cách nhận diện môi trường nhanh chóng hơn, từ đó đưa ra các ứng xử thích hợp mà không cần được dạy trước.
EmoticonEmoticon