Helpex - Trao đổi & giúp đỡ Đăng nhập

Sự trỗi dậy của những cỗ máy: Một Futuretalk [Video]

Con người đã dự đoán, sợ hãi và tôn sùng trí tuệ nhân tạo (AI) từ lâu đã có máy tính. Ngày nay, cho dù họ có biết hay không, bất kỳ ai có điện thoại thông minh trong túi đều đã gặt hái được những phần thưởng của AI và đối tác của nó, học máy. Khi các công nghệ này tiến bộ, các khả năng dường như là vô tận. Nhưng làm thế nào chúng ta có được ở đây, và những gì nằm ở phía trước?

Tại sự kiện FutureTalk mới nhất của chúng tôi tại Portland, Ore., Trụ sở kỹ thuật, một cặp chuyên gia AI đã tìm cách trả lời những câu hỏi đó và hơn thế nữa. Serge Razin , giám đốc công nghệ của công ty tối ưu hóa phần mềm SIOS , đã giới thiệu với khán giả về khái niệm trung tâm dữ liệu tự lái, trong khi Alan Fern , giáo sư khoa học máy tính tại Đại học bang Oregon , giải thích về việc cuối cùng hệ thống AI nhà vô địch thế giới của trò chơi cổ đại Go, và những gì chiến thắng đó mang lại.

Sự trỗi dậy của Trung tâm dữ liệu trực tuyến

Sergey, người trước đây đã từng giữ các vị trí tại Kaspersky Lab và EMC, đã nghiên cứu và làm việc về máy học trong hơn 15 năm. Bây giờ, ông nói, hầu như tất cả mọi người tuyên bố sẽ sử dụng máy học, thường là sai. Như anh ấy nói, ở đó có rất nhiều lông tơ trong không gian này. Tuy nhiên, với nhận dạng giọng nói trong điện thoại của chúng tôi, thuật toán trong các dịch vụ phát trực tuyến của chúng tôi và xe tự lái lăn nhanh trên đường, rõ ràng AI đã tấn công CNTT chính thống .

Tại sao? Bởi vì công nghệ đã phát triển. Dữ liệu đã trở nên lớn hơn và đa chiều hơn, và máy tính đã trở nên phức tạp hơn vô cùng. Với rất nhiều tài nguyên tương tác trên bất kỳ thiết bị phần cứng cụ thể nào, hiệu ứng máy xay sinh tố của Wap có nguy cơ làm tê liệt cả cơ sở hạ tầng mạnh nhất. Các công cụ thông thường có thể bị quá tải bởi tiếng ồn, khiến người dùng có nhiều dữ liệu nhưng không có thông tin chi tiết.

Sự trỗi dậy của những cỗ máy: Một Futuretalk [Video]

Các chuyên gia về AI, Serge Razin (trái) và Alan Fern

Sergey và các đồng nghiệp tin rằng họ đã tìm thấy một giải pháp trong SIOS IQ, một sản phẩm mới tìm cách áp dụng học máy vào phát triển và vận hành phần mềm. Thông qua quy trình gọi là Phân tích hành vi tô pô (TBA), công cụ của SIOS có được thông tin từ cơ sở hạ tầng của hệ thống, trích xuất các mối quan hệ và mô tả các hành vi số liệu riêng lẻ.

Dữ liệu đó sau đó được chuyển vào không gian đa chiều và được đưa vào các thuật toán nguyên nhân gốc dựa trên các mô hình xác suất. Bằng cách chuyển hành vi thành các hình dạng có thể nhìn thấy thay vì tập trung vào các cụm cụ thể, TBA có thể tiết lộ thông tin thú vị có thể bị mất trong tiếng ồn.

Tất cả trong số đó mở đường cho trung tâm dữ liệu tự lái.

Man vs Machine on the Go Board

Sự trỗi dậy của những cỗ máy: Một Futuretalk [Video]Khi Deep Blue đánh bại đại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov vào năm 1997, dường như máy móc đã chính thức vượt qua con người khi nói đến các trò chơi kỹ năng. Nhưng, như Alan giải thích, phải mất hai thập kỷ nữa để một hệ thống AI (cụ thể là AlphaGo của Deep Mind ) đánh bại một nhà vô địch cờ vây người.

Thách thức là hợp nhất việc học máy với trực giác của các chuyên gia về con người và câu trả lời nằm ở việc coi bảng cờ là một hình ảnh. Thông qua sự kết hợp ấn tượng của các mạng lưới thần kinh sâu sắc, Tìm kiếm cây Monte Carlo, phân phối điện toán hiệu năng cao, lượng dữ liệu khổng lồ và học tập củng cố, Deep Mind đã có thể tạo ra một người chơi Go thực sự đáng gờm. Đầu năm nay, AlphaGo cuối cùng đã đánh bại nhà vô địch cờ vây quốc tế Lee Sedol trong thử thách trị giá 1 triệu USD.

Để khám phá cách Alan muốn áp dụng các bài học của AlphaGo cho các vấn đề chính sách trong thế giới thực (như ổn định lưới điện) và để biết lý do tại sao Serge nghĩ rằng bạn nên bắt đầu tìm hiểu về thuật toán càng sớm càng tốt, hãy xem FutureTalk đầy đủ của họ trong video dưới đây:


3 hữu ích 0 bình luận 10k xem chia sẻ

Có thể bạn quan tâm

loading