Phép thử Turing đã được chứng minh là không có hiệu quả đối với các AI hiện đại, và lệ thuộc nhiều vào năng lực người hỏi. Với một AI mà người hỏi không biết trước thuật toán trong khi AI có thể được lập trình để biết trước phép thử, phép thử Turing hoàn toàn thất bại.
Về nhận xét của cụ liên quan đến năng lực AI có thể giải những bài toán vượt qua trí tuệ con người, thực tế đã diễn ra rồi:
Câu hỏi hóc búa khiến các nhà nghiên cứu đau đầu suốt 50 năm đã được giải quyết bởi DeepMind, công ty trí tuệ nhân tạo của Google.
zingnews.vn
Những năm gần đây big data đang phát triển không ngừng, nhu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực vượt quá năng lực của con người và máy tính thông thường. Các AI thiết lập trên những siêu máy tính mới đủ khả năng vừa nhận, vừa xử lý vừa ra quyết định. Con người chỉ đưa ra các yêu cầu, các tham số để AI tính toán. Ngay lúc này đây, con người vẫn nghĩ rằng mình toàn quyền quyết định nhưng không hề biết thông tin mình nhận về lại do AI đưa ra. Các cụ tìm hiểu thông tin hàng hoá, dịch vụ, các đối tượng mình quan tâm qua Google nhưng kết quả tìm kiếm lại do AI của Google đưa ra dựa theo tiêu chí của nó, không phải của các cụ. Những đánh giá chất lượng hàng hoá dịch vụ trên các trang mua bán và sau đó là ranking trên các mạng xã hội rất có thể đến từ các con bot chạy AI. AI tự đánh giá nhu cầu thị hiếu của các cụ, dí tận mặt các cụ những quảng cáo, những tin tức mà nó nghĩ các cụ quan tâm. Kết quả là đầu vào thông tin của các cụ phải chảy qua "bộ lọc" AI. Các cơ quan truyền thông cũng như kiểm duyệt thông tin cũng dựa vào AI để lấy thông tin các vấn đề xã hội đang quan tâm nhất. AI chen vào mọi khâu trong dòng chảy thông tin, chúng ta đã trở thành nô lệ của AI từ lâu.
Rảnh rỗi chém về AI chút cho vui.
Cụ hơi nhầm lẫn khái niệm AI thì phải. Chúng ta ko bao giờ và ko thể trở thành nô lệ cho AI.
AI là gì ?
Theo em thì AI sinh ra giải quyết vấn đề thay cho con người ở tốc độ cao hơn nhờ vào máy tính. Có nghĩa là AI giải quyết đầu vào không tường mình (Như là tập mờ các cụ đã học ấy nhể)
Do vậy, AI có đầu vào kiểu như : Chữ viết tay, bài báo... và rất đa dạng. Trước kia hệ chuyên gia cũng là tiền đề của AI. Đương nhiên AI sử dụng rất nhiều thuật toán, lý thuyết mới và kể cả xa xưa (VD định luật Zipf)...
Đầu ra của AI được chia làm 3 loại chính :
- Phân lớp : Cái này là cái gì, thuộc lớp nào. VD như bài báo này là loại thể thao hay tiểu thuyết, bài viết này chỉ trích ai...
- Dự báo : Dựa vào quá khứ, dự báo kết quả tương lai, hỗ trợ ra quyết định...
- Nhận diện : Đây là hình ảnh của ai, đây là hành động gì. Có 2 loại nhận diện ảnh tĩnh và Video.
Ví dụ phần mềm chơi cờ non AI giải quyết bằng nhánh cận, vét cạn, quay lui... tức là tìm nước đi tiếp theo có trọng số lớn nhất. Còn AI thì làm bằng cách nạp các ván cờ thắng của các cao thủ, kết xuất ra model và sử dụng nó, do đó AI chơi cờ có vẻ "người" hơn.
Và, một điểm quan trọng là AI cũng như con người, có sự nhầm, do đó yêu cầu chính xác với AI là yếu tốt quan trọng nhất. Đây cũng là phân biệt giữa phần mềm có đầu vào tường minh và AI.
Vai trò của Big data trong AI là gì ?
Với học máy, dữ liệu càng lớn thì độ chính xác càng cao. VD thế này :
Để dự đoán khách hàng mua gì tiếp theo trong siêu thị, họ cho AI học thói quen mua hàng trước đây của các khách hàng. Nếu dữ liệu ít thì kết ko chính xác, vd có 10 ông mua thuyền, nhưng chẳng may có 9 ông mua tiếp băng vệ sinh cho vợ, 1 ông mua lưỡi câu thì AI nó sẽ học và đề xuất ai mua thuyền sẽ mua băng vệ sinh. Cho nên, dữ liệu lớn rất quan trọng, và AI học SmallData rất nguy hiểm.
Với Bigdata nằm trên Google Search Engine chẳng hạn, nó sẽ sinh ra cần Data Mining, tức giống như đào vàng vậy, vì data rất lớn, nhưng thông tin trích xuất trong đó quan trọng với người này lại vô nghĩa với người kia. Đây là AI phân lớp, tức là nó trích xuất dữ liệu theo từ khóa tìm kiếm theo dạng phân lớp.
Ma trận nhầm lẫn
Ma trận nhầm lẫn dùng để đánh giá độ chính xác của mô hình phân lớp = (TP+TN)/(P+N)
P=Positive, N = Negative, T=True, F=False
Cái này gây bối rối cho khá nhiều sinh viên, em xin giải thích dễ hiểu như sau :
Có 10 quả táo và 6 quả cam và nhờ ông người máy dùng AI phân loại làm 2 túi táo và túi cam
Gọi táo là P (Positive) = 10 và Cam là N (Negative) = 6
T = true (Đúng) F là Fail (Sai)
Do AI củ chuối nên kết quả là :
- Túi táo có 8 quả táo và 1 quả cam
- Túi cam có 5 quả cam và 2 quả táo
Vậy Táo đúng TP=8, Táo sai FP=1
Cam đúng TN=5, Cam sai FN=2 (Chính là táo)
Độ chính xác = (8+5)/(10+6)=81,25%
Thế thôi.
vi.m.wikipedia.org
