Khác với bộ não con người có khả năng xử lý một vài nhiệm vụ cùng một lúc, các máy móc hiện đại lại tư duy "thẳng băng. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo đã tỏ ra vượt trội hơn con người trong 6 lĩnh vực sau:
Nhận biết hình ảnh và vật thể.
Mô hình lập trình capsule do cha đẻ của mạng lưới thần kinh nhân tạo Geoff Hinton phát minh ra làm giảm gần một nửa tỷ lệ sai sót trong vụ thử nghiệm nhận biết một món đồ chơi. Việc sử dụng một số lượng lớn các capsule cho phép máy xác định được đối tượng tốt hơn, ngay cả khi hình dạng bề ngoài của đồ vật đó khác với những gì máy đã thấy trước đó. Một ví dụ khác là thuật toán PlaNet được Google phát triển cho phép xác định vị trí bức ảnh được chụp chính xác hơn so với người.
Trò chơi điện tử.
Thuật toán đào tạo sâu kết hợp với DeepMind đã học được cách chơi Breakout mà không cần bất kỳ chương trình nào. Sau đó, trong cộng đồng các chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ máy đã bắt đầu cuộc chạy đua thực sự về đào tạo máy để chơi tất cả các loại trò chơi - Space Invaders, Doom, Pong, World of Warcraft. Và phần lớn trong số các trò chơi đó, trí tuệ nhân tạo đã thắng những tay chơi lão luyện.
Nhận dạng và sao chép giọng nói.
Năm ngoái, Google đã phát hành WaveNet, và Baidu tung ra Deep Speech - một mạng lưới đào tạo sâu có thể tự động tạo ra một bài phát biểu của một người sau khi nghe anh ta và cố gắng bắt chước giống như người. Hệ LipNet được các nhà khoa học Oxford và các chuyên gia DeepMind đào tạo đã đạt được 93% thành công trong việc đọc qua cử động của đôi môi người, trong khi con người nếu làm việc đó chỉ đạt được trung bình là 52%.
Bắt chước phong cách nghệ thuật.
Mạng thần kinh có thể học cách sử dụng sơn dầu và màu sắc như được sử dụng trong một tác phẩm nghệ thuật nhất định và chuyển các đặc điểm bút pháp đó sang một tác phẩm hội họa mới. Một ví dụ là DeepArt.io đã tạo ra các ứng dụng với hàng trăm kiểu khác nhau cho các bức ảnh của người dùng. Nghệ sĩ và lập trình viên Gene Kogan cũng sử dụng phương pháp này khi tạo ra một bức tranh "Mona Lisa" theo phong cách của các nghệ sĩ khác như Picasso, Van Gogh, Monet.
Dự báo.
Nhà nghiên cứu Timnit Gebru ở Stanford đã lấy 50 triệu hình ảnh của Google Street View và nghiên cứu xem mạng đào tạo chuyên sâu có thể làm gì với những hình ảnh đó. Hóa ra mạng đào tạo chuyên sâu có thể xác định vị trí và nhận biết hơn 22 triệu xe hơi, bao gồm thương hiệu, kiểu dáng, chủng loại và năm sản xuất. Và thậm chí còn dự đoán lập trường chính trị của chủ sở hữu các xe đó. Một ví dụ khác về khả năng dự đoán chính xác hơn là Google Sunroof. Công nghệ này tính toán được các tấm pin mặt trời trên mái nhà của bạn sẽ sản xuất ra bao nhiêu năng lượng chỉ dựa vào việc chụp ảnh mái nhà của bạn từ không trung.
Thiết kế website.
Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào phần mềm thiết kế giúp cập nhật và đổi mới các trang web nhanh hơn và chính xác hơn so với con người. Công nghệ này dựa trên ý kiến thống kê trung bình của người dùng về giao diện của trang web. Nhiều nhà thiết kế web hiện đại hiện đã sử dụng hoặc có kế hoạch để bắt đầu sử dụng các phương pháp đào tạo sâu trong hoạt động của mình.
Vũ Trung Hương.
