Khám phá hệ thống trí tuệ nhân tạo mới của Google

(TNO) Google đã bắt đầu đưa vào khai thác hệ thống trí tuệ nhân tạo thế hệ thứ hai mang tên TensorFlow. Nhờ vào nó, Google Photos có thể phát hiện ra khu vực dựa trên điểm nổi tiếng hoặc các đặc tính bức ảnh, chẳng hạn như dãy núi Vườn quốc gia Yosemite.

Các sản phẩm khác của Google đang sử dụng TensorFlow bao gồm Google Search, ứng dụng nhận dạng giọng nói và Google Translate. Bằng cách biến TensorFlow thành mã nguồn mở, Google cho phép bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể sử dụng nó để cải thiện hệ thống. Điều đó có nghĩa là, nó mở ra tiềm năng giúp các sản phẩm Google trở nên thông minh hơn, mang lại kết quả tìm kiếm tốt hơn, trong khi các ứng dụng bên thứ ba trở nên hữu ích hơn nhiều.

Hiện Google từ chối bình luận về thông tin này, nhưng trang Techinsider đã cung cấp cho người dùng những thông tin cơ bản về TensorFlow.

Cách thức hoạt động

Cách dễ hiểu nhất về phương pháp tiếp cận của hệ thống trí tuệ nhân tạo TensorFlow chính là khả năng nhận dạng hình ảnh. Trong năm 2011, Google đã tạo ra máy học DistBelief để xác định những gì trong một bức ảnh bằng cách nhận ra các mẫu nhất định. Ví dụ, nó sẽ tìm kiếm ria với độ dài nhất định để xem hình ảnh của một con mèo.

Hệ thống này được xây dựng bằng cách sử dụng hệ thống tăng cường. Về cơ bản, máy học này sẽ đưa ra hình ảnh và hỏi liệu đó có phải là hình một con mèo. Nếu máy học này xác nhận đúng, hệ thống sẽ chấp nhận. Còn nếu xác định là sai, hệ thống sẽ điều chỉnh để nhận dạng với các mẫu khác trong một hình ảnh để tìm kết quả đúng nhất trong lần hỏi tiếp theo.

Nhưng TensorFlow là một khái niệm xa hơn bằng cách sử dụng công nghệ máy học chuyên sâu, hoặc một mạng lưới thần kinh nhân tạo bao gồm nhiều lớp. Về cơ bản, TensorFlow chứa tất cả các lớp dữ liệu, gọi là nút, để tìm hiểu rằng hình ảnh đó có phải là một con mèo hay không. Lớp đầu tiên sẽ yêu cầu hệ thống tìm kiếm một cái gì đó như xác định hình dạng chung trong bức ảnh. Hệ thống sau đó di chuyển để tập hợp các dữ liệu tiếp theo, chẳng hạn như tìm kiếm bàn chân trong bức ảnh.

Việc di chuyển hệ thống từ nút tới nút được thực hiện để biên dịch đầy đủ thông tin có trên hình ảnh để khẳng định đó là hình một con mèo. Đó là một dòng chảy tensor (một khái niệm toán trong lý thuyết trường) nên được gọi tắt là TensorFlow.

Tiềm năng của TensorFlow

Trên blog của mình, Google cho biết “TensorFlow nhanh hơn, thông minh hơn và linh hoạt hơn hệ thống cũ của chúng tôi (DistBelief), do đó nó có thể được điều chỉnh dễ dàng hơn với các sản phẩm mới và giúp quá trình nghiên cứu diễn ra thuận lợi hơn”.

Tiềm năng mà TensorFlow mang lại cho cuộc sống là đầy hứa hẹn - Ảnh: Google

Sinh viên có tên Andrej Karpathy đến từ Đại học Stanford gần đây đã xây dựng một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng nhìn vào 2 triệu bức ảnh và phân tích được những gì diễn ra trong đó với các phân tích cực kỳ chuẩn xác. Karpathy cho rằng TensorFlow là một phần trong hệ thống Deep Learning, được hỗ trợ bởi hai nhóm rất có kinh nghiệm và khả năng tại Google.

Còn Jon Van Oast, một kỹ sư cao cấp của tổ chức phi lợi nhuận WildMe, đang trong quá trình phát triển hệ thống biên dịch hình ảnh các loài động vật khác nhau cho các mục đích nghiên cứu.

Ông Oast tin tưởng rằng TensorFlow có thể giúp nhân loại xem xét được nhiều hình ảnh hơn với một tốc độ nhanh hơn, cung cấp cho các nhà nghiên cứu các thông tin quan trọng. “Đó là một cách để nhìn vào một bộ lớn các dữ liệu mà con người không thể phân biệt được những điều quan trọng trong đó”, ông nói.

Còn nhà tư vấn các dự án máy học và là cựu kỹ sư Twitter, Delip Rao, thì cho rằng bạn có thể sử dụng TensorFlow để xây dựng hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như một sứ giả thông minh như trợ lý ảo M của Facebook. Ông cho biết rằng mình sẽ khám phá về TensorFlow bởi nó rất hứa hẹn.