Bên cạnh Machine Learning (Học Máy) - một trong những tệp con của AI, với khả năng tự học dựa trên những dữ liệu được đưa vào mà không cần cài đặt lệnh, thì sắp tới đây Google sẽ “cài đặt” thêm cho AI tính năng mới, khiến AI có thể “nâng cấp” các hệ thống nhanh hơn so với cách mã hóa thông thường của con người.
Những năm qua, các kỹ sư tại Google làm việc với các hệ thống Machine Learning - thường được biết đến với cái tên AutoML, sở hữu trí thông minh đến mức quái đản; chúng có khả năng tạo ra AI tốt hơn cả những chương trình chúng ta đã tạo ra.
Và cho tới nay, các nhà nghiên cứu đã điều chỉnh hệ thống này, kết hợp với một số khái niệm trong thuyết tiến hóa của Darwin, và cho thấy AutoML có thể xây dựng những chương trình AI với khả năng tự cải thiện nhanh hơn so với khi con người thực hiện “mã hóa” cho chúng. Hệ thống mới này được gọi là AutoML-Zero, với khả năng phát triển hệ thống cách nhanh chóng. Ví dụ, hệ thống thần kinh được thiết kế với khả năng bắt chước chính xác hoạt động của não bộ, với nhiều tầng suy nghĩ và phân loại mức độ quan trọng của mỗi suy nghĩ đó, sau đó tổng hợp và đưa ra quyết định cuối cùng. Điều này cũng là điều khiến các lập trình viên gặp khó khăn.
AutoML ban đầu được thiết lập để hỗ trợ và thúc đẩy các hệ thống trong qua trình “tự học” trở nên dễ dàng hơn, đồng thời gồm cả rất nhiều các tính năng tự động khác, thế nhưng hiện nay, với AutoML-Zero, những hệ thống này sẽ được cắt giảm tối đa các can thiệp của con người, nghĩa là các hệ thống có thể tự nâng cấp và phát triển mà không cần nhờ các thuật toán của con người bổ sung.
Nói một cách dễ hiểu hơn, khi một mã mới được tạo ra, ví dụ mã này được tạo ra để phân biệt sự khác nhau giữa con chó và con mèo, nó sẽ được AI kiểm tra và chọn lọc, sau đó giữ lại các thuật toán tốt nhất để sử dụng cho mục đích tương tự vào lần sau. Quá trình này cũng được thực hiện rất nhanh. Các nhà nghiên cứu cho biết, AutoML-Zero có thể tìm kiếm tới 10.000 thuật toán/giây/bộ xử lý; hệ thống máy nào sở hữu càng nhiều bộ xử lý thì tốc độ này sẽ càng nhanh hơn. Các nghiên cứu để phát triển AutoML-Zero vẫn đang được thực hiện, với kỳ vọng rằng chúng có thể tạo ra những thuật toán mà các lập trình viên không ngờ tới.
Những năm qua, các kỹ sư tại Google làm việc với các hệ thống Machine Learning - thường được biết đến với cái tên AutoML, sở hữu trí thông minh đến mức quái đản; chúng có khả năng tạo ra AI tốt hơn cả những chương trình chúng ta đã tạo ra.
Và cho tới nay, các nhà nghiên cứu đã điều chỉnh hệ thống này, kết hợp với một số khái niệm trong thuyết tiến hóa của Darwin, và cho thấy AutoML có thể xây dựng những chương trình AI với khả năng tự cải thiện nhanh hơn so với khi con người thực hiện “mã hóa” cho chúng. Hệ thống mới này được gọi là AutoML-Zero, với khả năng phát triển hệ thống cách nhanh chóng. Ví dụ, hệ thống thần kinh được thiết kế với khả năng bắt chước chính xác hoạt động của não bộ, với nhiều tầng suy nghĩ và phân loại mức độ quan trọng của mỗi suy nghĩ đó, sau đó tổng hợp và đưa ra quyết định cuối cùng. Điều này cũng là điều khiến các lập trình viên gặp khó khăn.
AutoML ban đầu được thiết lập để hỗ trợ và thúc đẩy các hệ thống trong qua trình “tự học” trở nên dễ dàng hơn, đồng thời gồm cả rất nhiều các tính năng tự động khác, thế nhưng hiện nay, với AutoML-Zero, những hệ thống này sẽ được cắt giảm tối đa các can thiệp của con người, nghĩa là các hệ thống có thể tự nâng cấp và phát triển mà không cần nhờ các thuật toán của con người bổ sung.
Nói một cách dễ hiểu hơn, khi một mã mới được tạo ra, ví dụ mã này được tạo ra để phân biệt sự khác nhau giữa con chó và con mèo, nó sẽ được AI kiểm tra và chọn lọc, sau đó giữ lại các thuật toán tốt nhất để sử dụng cho mục đích tương tự vào lần sau. Quá trình này cũng được thực hiện rất nhanh. Các nhà nghiên cứu cho biết, AutoML-Zero có thể tìm kiếm tới 10.000 thuật toán/giây/bộ xử lý; hệ thống máy nào sở hữu càng nhiều bộ xử lý thì tốc độ này sẽ càng nhanh hơn. Các nghiên cứu để phát triển AutoML-Zero vẫn đang được thực hiện, với kỳ vọng rằng chúng có thể tạo ra những thuật toán mà các lập trình viên không ngờ tới.
Theo Sciencealert
