DeepMind là một chi nhánh chuyên về phát triển trí tuệ nhân tạo của tập đoàn Alphabet. Đơn vị này vừa công bố bài nghiên cứu thứ ba của mình trên tạp chí Nature hôm 12/10, đó thật sự là một nghiên cứu có tính đột phá: nhóm đã phát minh ra một loại trí tuệ nhân tạo mới có thể học cách sử dụng bộ nhớ của chính nó. Họ gọi đó là “Máy tính vi phân thần kinh” hoặc gọi tắt là DNC.
Nhưng máy vi tính “học” cách sử dụng ngân hàng bộ nhớ có nghĩa là như thế nào và tại sao phải quan tâm đến nó? Bởi đơn giản, nó có thể giúp trí tuệ nhân tạo trở nên mạnh mẽ và hữu dụng hơn bao giờ hết, bạn sẽ có thể điều kiển cả một trao đổi phức tạp tại một thành phố mới mà chỉ mất rất ít công sức.
Để hiểu về vấn đề này, trước tiên ta cần biết về thuật toán “deep learning”, một hình thức tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nó tạo nên một “mạng lưới thần kinh”, là một mạng lưới liên kết nội bộ của các “nút” mà tất cả được vận hành tính toán một cách bán ngẫu nhiên trên các dữ liệu đầu vào. Mạng lưới thần kinh này chạy liên tục, sắp xếp lại chính nó trong suốt quá trình, cho đến khi chúng có thể chắc chắn cho ra một kết quả đáng tin cậy. Điều này được gọi là quá trình đào tạo.
Các "nút" là các chấm đen được liên kết lại với nhau
Cho đến nay, cách tiếp cận này đã có một số thành công đáng kinh ngạc. Thuật toán “deep learning” đã trở thành một kỹ thuật cho phép máy vi tính AlphaGo của DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol.
Tuy nhiên, có một nhược điểm lớn đó là “mạng lưới thần kinh” chỉ thực hiện được nhiệm vụ thứ hai sau khi đã ghi lại và quên đi nhiệm vụ thứ nhất. Đây có thể gọi là “học trước quên sau”. Các máy vi tính mà bạn đang sử dụng để đọc bài viết này không gặp phải vấn đề như vậy, bởi vì các máy tính này có bộ nhớ ngoài, có thể ghi, ghi lại và nhớ lại.
Các máy tính DNC của DeepMind hoàn toàn có thể trở thành cầu nối giữa hai loại máy tính nói trên. Về cơ bản, các nhà phát triển cung cấp cho “mạng lưới thần kinh” một bộ nhớ ngoài, sau đó máy tính tự dạy chính nó cách sử dụng bộ nhớ ngoài bằng phương pháp đào tạo của “mạng lưới thần kinh”. DeepMind đã đăng trên trang web của họ:
“Khi một máy tính DNC cho ra một câu trả lời, chúng ta so sánh câu trả lời đó với câu trả lời đúng mà chúng ta mong muốn,” bài đăng nói rằng. “Theo thời gian, bộ điều kiển ngày càng được cải thiện để cho ra câu trả lời ngày càng đúng hơn với kết quả. Quá trình này chỉ ra rằng máy tính đã sử dụng bộ nhớ của nó.”
Việc mô tả phần mềm này làm chúng ta liên tưởng đến trí tuệ nhân tạo Jarvis của Ironman
Một thử nghiệm được thực hiện khi cung cấp dữ liệu của toàn bộ hệ thống tàu điện ngầm ở London vào một trong những máy tính DNC và kết quả khá ấn tượng. Máy tính đã có thể trả lời những câu hỏi phức tạp.
Ví dụ, đây là một câu hỏi mà DNC có thể trả lời: “Bắt đầu ở phố Bond và đến thẳng tuyến Trung tâm mà chỉ đi qua một điểm dừng, đi theo tuyến Circle qua bốn điểm dừng và đi tiếp tuyến Jubilee qua hai điểm dừng, bạn sẽ dừng ở địa điểm nào?”
Tuy nhiên, nếu bạn cứ thử hỏi nó cái gì quá phức tạp xem. Rất có thể, câu trả lời của máy tính sẽ là khi nào bộ phim Bond tiếp theo được công chiếu!
Phần mềm “ngon lành cành đào” này được DeepMind tuyên bố là có khả năng xử lý vấn đề mạnh mẽ, các máy tính DNC có khả năng lưu trữ các dữ liệu và kỹ thuật được học, sau đó có thể sử dụng khi cần thiết.
Đây thật sự là một bước tiến trong công nghệ trí tuệ nhân tạo, giúp đưa công nghệ này tiến gần hơn tới việc phục vụ cuộc sống của con người.
