Một hệ thống được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Nvidia có thể nhìn vào bức ảnh của một con đường đầy nắng và tưởng tượng nó sẽ như thế nào nếu như trời mưa, vào ban đêm hoặc tuyết rơi. Ngoài ra, AI này còn có thể tưởng tượng ra hình ảnh của một con hổ, sư tử hay báo khi nhìn thấy một con mèo. Phần mềm này hoạt động dựa trên một phương pháp phổ biến mới, cho phép máy tính tự học hỏi mà không cần sự trợ giúp của con người, đó là Generative adversarial networks (GAN, mạng lưới đối lập sản sinh), những mạng rơron hoạt động song song nhằm tìm hiểu thuộc tính của dữ liệu.
Trong một GAN, một mạng thần kinh sẽ cố tạo ra dữ liệu tổng hợp trong khi mạng lưới còn lại phản ánh xem một mẫu nào đó có xuất phát từ kho dữ liệu thực hay không. Phản hồi từ mạng thứ 2 giúp nâng cao hiệu suất của mạng thứ 1. Phần mềm tạo ra bởi các chuyên gia từ Nvidia sử dụng 2 GAN khác nhau trên cùng một dữ liệu nhưng nhiệm vụ của chúng khác nhau.
Ví dụ trong trường hợp hoạt động với ảnh của một con đường, một GAN được đào tạo để ghi nhớ các đặc tính của con đường trong khi GAN còn lại lưu giữ thông tin về ban đêm, mưa hoặc tuyết. Kết nối 2 mạng lưới lại với nhau cho phép hệ thống có thể tưởng tượng một cảnh sẽ như thế nào trong các điều kiện khác nhau. Kỹ thuật tương tự cũng được ứng dụng với hình ảnh của mèo nhà và những con họ nhà mèo với kích thước to lớn khác.
“Tính đến nay, machine learning vẫn tập trung nhiều hơn vào việc công nhận. Nhưng con người lại có khả năng tưởng tượng. Nếu tối đưa cho bạn một tấm ảnh chụp mùa hè, bạn sẽ hình dung được nó như thế nào vào mùa đông”, Ming-Yu Liu, thành viên của dự án, cho biết. Ông cho biết công nghệ này trong tương lai có thể mang đến những ứng dụng thiết thực trong việc chỉnh sửa hình ảnh và video, hoặc đóng vai trò như công cụ tạo hiệu ứng cho hình ảnh hoặc video đăng lên mạng xã hội. Ngoài ra, một hướng tiếp cận khác chính là mang phần mềm này đến với các hệ thống xe tự hành để nó có thể nhận ra nhiều tình huống hơn mà không cần phải thu thập thêm một lượng dữ liệu lớn trong thế giới thực.
Trong một GAN, một mạng thần kinh sẽ cố tạo ra dữ liệu tổng hợp trong khi mạng lưới còn lại phản ánh xem một mẫu nào đó có xuất phát từ kho dữ liệu thực hay không. Phản hồi từ mạng thứ 2 giúp nâng cao hiệu suất của mạng thứ 1. Phần mềm tạo ra bởi các chuyên gia từ Nvidia sử dụng 2 GAN khác nhau trên cùng một dữ liệu nhưng nhiệm vụ của chúng khác nhau.
Ví dụ trong trường hợp hoạt động với ảnh của một con đường, một GAN được đào tạo để ghi nhớ các đặc tính của con đường trong khi GAN còn lại lưu giữ thông tin về ban đêm, mưa hoặc tuyết. Kết nối 2 mạng lưới lại với nhau cho phép hệ thống có thể tưởng tượng một cảnh sẽ như thế nào trong các điều kiện khác nhau. Kỹ thuật tương tự cũng được ứng dụng với hình ảnh của mèo nhà và những con họ nhà mèo với kích thước to lớn khác.
“Tính đến nay, machine learning vẫn tập trung nhiều hơn vào việc công nhận. Nhưng con người lại có khả năng tưởng tượng. Nếu tối đưa cho bạn một tấm ảnh chụp mùa hè, bạn sẽ hình dung được nó như thế nào vào mùa đông”, Ming-Yu Liu, thành viên của dự án, cho biết. Ông cho biết công nghệ này trong tương lai có thể mang đến những ứng dụng thiết thực trong việc chỉnh sửa hình ảnh và video, hoặc đóng vai trò như công cụ tạo hiệu ứng cho hình ảnh hoặc video đăng lên mạng xã hội. Ngoài ra, một hướng tiếp cận khác chính là mang phần mềm này đến với các hệ thống xe tự hành để nó có thể nhận ra nhiều tình huống hơn mà không cần phải thu thập thêm một lượng dữ liệu lớn trong thế giới thực.
Nguồn: Technology Review
