The AI technique that could imbue machines with the ability to reason

www.technologyreview.com

Trong một bài giảng mới đây của Yann LeCun, nhà khoa học AI chính tại Facebook và là giáo sư tại NYU, ông đã chia sẻ một viễn cảnh hấp dẫn về giai đoạn tiếp theo của Deep Learning.

Khi được sáu tháng tuổi, một em bé đã không để ý nếu một chiếc xe tải đồ chơi lái ra khỏi bục và dường như lơ lửng trong không trung. Nhưng thực hiện cùng một thí nghiệm chỉ hai đến ba tháng sau, và em bé sẽ ngay lập tức nhận ra rằng có điều gì đó không ổn. Lúc này, em bé đã học được khái niệm về trọng lực.

Không có ai nói với em bé rằng các đồ vật được cho là rơi xuống. Yann LeCun đưa ra giả thuyết, rất nhiều điều các em bé học được về thế giới là thông qua quan sát.

Lý thuyết đó có thể có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ vượt qua ranh giới của trí tuệ nhân tạo.

Deep Learning, đã có những bước tiến lớn trong việc mang lại cho máy móc những khả năng nhận thức như tầm nhìn. Nhưng nó đã thất bại trong việc xây dựng chúng với lý luận tinh vi. Nói cách khác, máy không thực sự hiểu thế giới xung quanh, khiến chúng không thể tiếp cận được với nó.

Nhưng LeCun tin rằng đó chỉ là một mảnh của câu đố, rõ ràng là chúng ta thiếu một thứ gì đó. Một em bé có thể phát triển sự hiểu biết về một con voi sau khi xem hai bức ảnh, trong khi các thuật toán học sâu cần phải nhìn thấy hàng ngàn, nếu không phải là hàng triệu. Một thiếu niên có thể học lái xe an toàn bằng cách luyện tập trong 20 giờ và xoay sở để tránh va chạm, trong khi các thuật toán học tăng cường, reinforcement-learning algorithms, (một nhánh của Deep Learning) phải trải qua hàng chục triệu thử nghiệm, bao gồm nhiều thất bại nghiêm trọng.

Theo LeCun, câu trả lời là "unsupervised learning" một nhánh trong Deep Learning.

Các bạn có thể xem slide bài nói của ông tại đây.

Read more...
Linkedin

Want to receive more content like this in your inbox?