[Funland] Vũ trụ làm mỏi suy nghĩ .. ngoài vũ trụ là gì ?

ltlinh

Xe tăng
Biển số
OF-21001
Ngày cấp bằng
10/9/08
Số km
1,736
Động cơ
517,989 Mã lực
Mấy cái các cụ tranh luận về AI phân biệt với con người thực ra bọn Khoai tây nó đã đưa ra cách thử và khai niệm rồi, ít ra cũng là cơ tiêu chuẩn rõ ràng chứ ko phải ước mơ là mơ ước...

Phép thử Turing


Triết học tinh thần, tâm lý học, và thần kinh học hiện đại đều bất lực trước việc cung cấp một định nghĩa chính xác cho "trí tuệ" và "tư duy" để có thể áp dụng trên máy tính. Không có những định nghĩa đó, những câu hỏi cơ bản trong triết học về trí tuệ nhân tạo không thể trả lời được. Phép thử Turing mặc dù không hoàn hảo, ít nhất đã cung cấp một phương pháp để đo lường. Và như vậy, nó là một giải pháp thực tế cho một câu hỏi triết học khó khăn
 

langtoilangtoi

Xe điện
Biển số
OF-520012
Ngày cấp bằng
6/7/17
Số km
3,565
Động cơ
43,929 Mã lực
Tuổi
48
Mấy cái các cụ tranh luận về AI phân biệt với con người thực ra bọn Khoai tây nó đã đưa ra cách thử và khai niệm rồi, ít ra cũng là cơ tiêu chuẩn rõ ràng chứ ko phải ước mơ là mơ ước...

Phép thử Turing


Triết học tinh thần, tâm lý học, và thần kinh học hiện đại đều bất lực trước việc cung cấp một định nghĩa chính xác cho "trí tuệ" và "tư duy" để có thể áp dụng trên máy tính. Không có những định nghĩa đó, những câu hỏi cơ bản trong triết học về trí tuệ nhân tạo không thể trả lời được. Phép thử Turing mặc dù không hoàn hảo, ít nhất đã cung cấp một phương pháp để đo lường. Và như vậy, nó là một giải pháp thực tế cho một câu hỏi triết học khó khăn
E thấy phép thử Turing khá lâu rồi nhỉ ?
Hồi trước em thấy trong cuốn Data Mining của Bing Liu thì Machine Learning dùng ma trận nhầm lẫn để đánh giá, em thấy nó khá toàn diện cho 1 thuật toán. Tuy nhiên nên đánh giá tốc độ nữa thì mới chuẩn.
 

hd-vt

Xe container
Biển số
OF-384916
Ngày cấp bằng
30/9/15
Số km
9,378
Động cơ
322,117 Mã lực
Tuổi
58
Mấy cái các cụ tranh luận về AI phân biệt với con người thực ra bọn Khoai tây nó đã đưa ra cách thử và khai niệm rồi, ít ra cũng là cơ tiêu chuẩn rõ ràng chứ ko phải ước mơ là mơ ước...

Phép thử Turing


Triết học tinh thần, tâm lý học, và thần kinh học hiện đại đều bất lực trước việc cung cấp một định nghĩa chính xác cho "trí tuệ" và "tư duy" để có thể áp dụng trên máy tính. Không có những định nghĩa đó, những câu hỏi cơ bản trong triết học về trí tuệ nhân tạo không thể trả lời được. Phép thử Turing mặc dù không hoàn hảo, ít nhất đã cung cấp một phương pháp để đo lường. Và như vậy, nó là một giải pháp thực tế cho một câu hỏi triết học khó khăn
Em nghĩ, AI không nên so với con người ở tầm nhà thơ nhà văn nhà nghiên cứu, vì AI được nạp dữ liệu từ con người, mà con người thì cóa dạng điên khùng...một dạng của thiên tài. :P

Ở tầm con người bt thì tuyệt vời. Trong phim Hành Khách (nại...phim Mỹ kkk) tay con Người bị một vố đau thương khi nghĩ con AI (trong vai nv quầy bar) tầm thường. Nó thừa đủ tinh tế xử lý những việc con người bt cư xử hàng ngày. Phim Mỹ, kịch bản luôn đi trước, vượt thời gian, cũng là mơ ước của lòai người.
Em bi bô đong đưa tý cho cc cóa động ...nực chém thôi ạ. :D
 

zorgvn

Xe tăng
Biển số
OF-779038
Ngày cấp bằng
2/6/21
Số km
1,255
Động cơ
-5,778 Mã lực
Nơi ở
Hà Nội
Website
otofun.net
Mấy cái các cụ tranh luận về AI phân biệt với con người thực ra bọn Khoai tây nó đã đưa ra cách thử và khai niệm rồi, ít ra cũng là cơ tiêu chuẩn rõ ràng chứ ko phải ước mơ là mơ ước...

Phép thử Turing


Triết học tinh thần, tâm lý học, và thần kinh học hiện đại đều bất lực trước việc cung cấp một định nghĩa chính xác cho "trí tuệ" và "tư duy" để có thể áp dụng trên máy tính. Không có những định nghĩa đó, những câu hỏi cơ bản trong triết học về trí tuệ nhân tạo không thể trả lời được. Phép thử Turing mặc dù không hoàn hảo, ít nhất đã cung cấp một phương pháp để đo lường. Và như vậy, nó là một giải pháp thực tế cho một câu hỏi triết học khó khăn
E thấy phép thử Turing khá lâu rồi nhỉ ?
Hồi trước em thấy trong cuốn Data Mining của Bing Liu thì Machine Learning dùng ma trận nhầm lẫn để đánh giá, em thấy nó khá toàn diện cho 1 thuật toán. Tuy nhiên nên đánh giá tốc độ nữa thì mới chuẩn.
Nhắc đến Alan Turing, có cụ nào xem phim The Imitation Game (2014) với Dr. Strange của Marvel đóng vai nhà toán học này? Phim rất hay, nhất là đoạn giải được mã hoá Enigma nhưng ngay lập tức Turing nhận ra không thể sử dụng kết quả giải mã bừa bãi, lộ ngay. Ở ngoài đời, họ còn cẩn thận lựa chọn mục tiêu sao cho kết quả không bất thường về mặt thống kê, ấy thế mà một số sĩ quan Đức vẫn nhận ra. Giai đoạn cuối cuộc chiến, nhiều sĩ quan biết việc Enigma bị lộ nhưng thấy cục diện không thể thay đổi nên đã để mặc.

Cái tên Turing gần đây được nVidia sử dụng để đặt codename cho card màn hình đời 20xx. Nhà cháu còn 1 chiếc 2080 super bỏ không, bán thì rẻ mà để thì phí nên lấy ra cày coin cho vui.

Trở lại câu chuyện AI, cảm xúc hay ham muốn chỉ là những từ ngữ chúng ta dùng để mô tả các trạng thái trong tâm trí con người được nhận biết qua cử chỉ, lời nói, hành động của con người. Chúng ta nói ai đó tham vọng, ai đó thiếu ý chí, liều lĩnh hay kiên trì... không phải dựa vào não của họ, mà dựa vào quan sát hành vi của người đó. Vậy nếu chúng ta lập trình cho AI có những hành vi tương tự thì sao? Có cách nào để các cụ xác định Zorgvn là người hay AI?
 

ltlinh

Xe tăng
Biển số
OF-21001
Ngày cấp bằng
10/9/08
Số km
1,736
Động cơ
517,989 Mã lực
Nhắc đến Alan Turing, có cụ nào xem phim The Imitation Game (2014) với Dr. Strange của Marvel đóng vai nhà toán học này? Phim rất hay, nhất là đoạn giải được mã hoá Enigma nhưng ngay lập tức Turing nhận ra không thể sử dụng kết quả giải mã bừa bãi, lộ ngay. Ở ngoài đời, họ còn cẩn thận lựa chọn mục tiêu sao cho kết quả không bất thường về mặt thống kê, ấy thế mà một số sĩ quan Đức vẫn nhận ra. Giai đoạn cuối cuộc chiến, nhiều sĩ quan biết việc Enigma bị lộ nhưng thấy cục diện không thể thay đổi nên đã để mặc.

Cái tên Turing gần đây được nVidia sử dụng để đặt codename cho card màn hình đời 20xx. Nhà cháu còn 1 chiếc 2080 super bỏ không, bán thì rẻ mà để thì phí nên lấy ra cày coin cho vui.

Trở lại câu chuyện AI, cảm xúc hay ham muốn chỉ là những từ ngữ chúng ta dùng để mô tả các trạng thái trong tâm trí con người được nhận biết qua cử chỉ, lời nói, hành động của con người. Chúng ta nói ai đó tham vọng, ai đó thiếu ý chí, liều lĩnh hay kiên trì... không phải dựa vào não của họ, mà dựa vào quan sát hành vi của người đó. Vậy nếu chúng ta lập trình cho AI có những hành vi tương tự thì sao? Có cách nào để các cụ xác định Zorgvn là người hay AI?
Câu hỏi của cụ bản chất chính là phép thử Turing.

Nhân tiện về AI, có cụ nào thích đọc tôi thấy bài này khá thú vị tuy dài một chút


Thuật ngữ Singularity trong AI là điểm mà trí tuệ nhân tạo bắt đầu ngang bằng với trí tuệ loài người, có thể mất vài chục năm nữa. Nhưng ngay tại điểm giao cắt này AI sẽ phát triển với tốc độ dựng đứng gần như siêu việt qua trí tuệ loài người và sẽ ở mức độ mà con người ko tưởng tượng nổi.

Phải chăng lúc đó các câu hỏi, lý thuyết về vật lý mà loài người đang tìm lời giải sẽ được AI giải quyết.

Điểm thú vị là thuật ngữ Singularity dịch trong vật lý là điểm kỳ dị chính là điểm khởi đầu BigBang hoặc tâm của một...hố đen
 

zorgvn

Xe tăng
Biển số
OF-779038
Ngày cấp bằng
2/6/21
Số km
1,255
Động cơ
-5,778 Mã lực
Nơi ở
Hà Nội
Website
otofun.net
Câu hỏi của cụ bản chất chính là phép thử Turing.

Nhân tiện về AI, có cụ nào thích đọc tôi thấy bài này khá thú vị tuy dài một chút


Thuật ngữ Singularity trong AI là điểm mà trí tuệ nhân tạo bắt đầu ngang bằng với trí tuệ loài người, có thể mất vài chục năm nữa. Nhưng ngay tại điểm giao cắt này AI sẽ phát triển với tốc độ dựng đứng gần như siêu việt qua trí tuệ loài người và sẽ ở mức độ mà con người ko tưởng tượng nổi.

Phải chăng lúc đó các câu hỏi, lý thuyết về vật lý mà loài người đang tìm lời giải sẽ được AI giải quyết.

Điểm thú vị là thuật ngữ Singularity dịch trong vật lý là điểm kỳ dị chính là điểm khởi đầu BigBang hoặc tâm của một...hố đen
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:

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.
 
Chỉnh sửa cuối:

quanthang05

Đi bộ
Biển số
OF-793276
Ngày cấp bằng
12/10/21
Số km
4
Động cơ
0 Mã lực
Tuổi
33
Dạ đây cụ zorgvn
Ý tổng quát hơn của em là: khi do tốc độ chuyển động mà hình thành 2 hệ thời gian khác nhau, liệu có các sự việc/yếu tố nào vẫn kết nối 2 hệ thời gian đó, gây nên sự khó hiểu ko? tất nhiên là khó hiểu với những người ko chuyên về vật lý như em thôi.
Cảm ơn cụ nhé
 

MotoG

Xe tăng
Biển số
OF-498660
Ngày cấp bằng
18/3/17
Số km
1,541
Động cơ
201,537 Mã lực
Không cụ nào nghĩ mình đang sống trong hệ thống giả lập nhỉ.
 

zorgvn

Xe tăng
Biển số
OF-779038
Ngày cấp bằng
2/6/21
Số km
1,255
Động cơ
-5,778 Mã lực
Nơi ở
Hà Nội
Website
otofun.net

MotoG

Xe tăng
Biển số
OF-498660
Ngày cấp bằng
18/3/17
Số km
1,541
Động cơ
201,537 Mã lực
Ý tưởng này đã có từ lâu và sau phim "Ma trận" bùng nổ thành một "hướng nghiên cứu". Cụ Elon Musk là một trong các fan cuồng của trào lưu này:
.
Vâng, nên e nghĩ áp dụng các quy tắc thông thường để thẩm vũ trụ là bất khả thi. Ngay trên trái đất nhỏ bé này vẫn xảy ra những chuyện không thể lý giải nổi, có thể giải thích là hệ thống giả lập tự thay đổi ở những trường hợp đặc biệt.
 

zorgvn

Xe tăng
Biển số
OF-779038
Ngày cấp bằng
2/6/21
Số km
1,255
Động cơ
-5,778 Mã lực
Nơi ở
Hà Nội
Website
otofun.net
Vâng, nên e nghĩ áp dụng các quy tắc thông thường để thẩm vũ trụ là bất khả thi. Ngay trên trái đất nhỏ bé này vẫn xảy ra những chuyện không thể lý giải nổi, có thể giải thích là hệ thống giả lập tự thay đổi ở những trường hợp đặc biệt.
Ý tưởng này thực chất là phiên bản dựa trên khoa học của các loại tôn giáo truyền thống. Rất khó chứng minh nó đúng hay sai. Thay vì có chúa trời hay thần thánh tạo ra và vận hành vũ trụ, chúng ta có 1 máy chủ giả lập toàn vũ trụ. Vậy ai tạo ra máy chủ đó: lại thầnh thánh chúa trời hay là một thế hệ "hậu loài người" với trí tuệ siêu đẳng? Và chúng ta lại quay về điểm xuất phát, là chấp nhận thần thánh chúa trời hoặc phải đi tìm tiếp nguồn gốc của giống loài siêu đẳng kia.
 

Tứ Vô Lượng

[Tịch thu bằng lái]
Biển số
OF-554568
Ngày cấp bằng
19/2/18
Số km
5,820
Động cơ
250,960 Mã lực
Hôm nay nghe bài nói của TS TNH 1 trí tuệ Phật Giáo, lại nhớ đến thớt này gửi các cụ xem và xin lời bình

 

langtoilangtoi

Xe điện
Biển số
OF-520012
Ngày cấp bằng
6/7/17
Số km
3,565
Động cơ
43,929 Mã lực
Tuổi
48
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:

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.
 

zorgvn

Xe tăng
Biển số
OF-779038
Ngày cấp bằng
2/6/21
Số km
1,255
Động cơ
-5,778 Mã lực
Nơi ở
Hà Nội
Website
otofun.net
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.
Mấy cái cụ nêu về ma trận nhầm lẫn đã quá cũ rồi, từ thời thế chiến thứ 2 khi con người chưa hình dung được mức độ phát triển của AI. Khái niệm AI cụ đang nhắc đến là thứ mà ngày nay chúng ta đã đạt được, là cấp độ thấp nhất của AI.

Cụ Nick Bostrom, một học giả hàng đầu thời nay về AI, tác giả của hàng trăm bài viết liên quan đến AI, được cả Elon Musk và Bill Gates khen ngợi và giới thiệu những bài viết đó, đã chia AI thành 3 cấp độ phát triển:

- Cấp độ 1: Trí tuệ thông minh hẹp (Artificial Narrow Intelligence)
Ở giai đoạn này AI chạy theo việc giải quyết những vấn đề hẹp, cụ thể với yêu cầu rõ ràng về đầu ra cũng như đầu vào. Những ví dụ cụ nêu đều thuộc nhóm này. AI hẹp là dạng sơ khai hướng đối tượng, xây dựng cho mục đích cụ thể và không dùng cái này cho cái khác được (ví dụ AI nhận dạng khuôn mặt sẽ không có ứng dụng gì cho AI điều khiển giao thông).

- Cấp độ 2: Trí tuệ thông minh tổng quát (Artificial General Intelligence)
Ở giai đoạn này, AI sẽ tiếp cận cách tư duy và giải quyết kiểu con người, chấp nhận đầu vào và đầu ra không rõ ràng, không giới hạn trong 1 lĩnh vực cụ thể. Các nhà khoa học hy vọng sẽ cố gắng nghiên cứu sâu não người để AI bắt chước theo mô hình tư duy con người. Đã có những thành tựu đầu tiên ở giai đoạn này nhưng mới ở mức độ nghiên cứu, chưa có ứng dụng đáng kể thực tế.

- Cấp độ 3: Trí tuệ thông minh siêu việt (Artificial Super Intelligence)
Các học giả vẫn tranh cãi nhiều về giai đoạn này và chia phe. Một số tin rằng không bao giờ AI đạt đến cấp độ 3 - là khi AI vượt con người không chỉ về tốc độ tính toán mà cả phương pháp tư duy, nhận thức. Khi đó cách tư duy của AI sẽ vượt xa con người, giải quyết được những vấn đề con người không thể giải quyết bằng não người. Tuy nhiên nhiều người khác, trong đó có Elon Musk cho rằng chỉ là vấn đề thời gian.

Khi nói về vấn đề AI vượt con người là chúng ta nói về cấp độ 3 của sự phát triển AI.
 

langtoilangtoi

Xe điện
Biển số
OF-520012
Ngày cấp bằng
6/7/17
Số km
3,565
Động cơ
43,929 Mã lực
Tuổi
48
Mấy cái cụ nêu về ma trận nhầm lẫn đã quá cũ rồi, từ thời thế chiến thứ 2 khi con người chưa hình dung được mức độ phát triển của AI. Khái niệm AI cụ đang nhắc đến là thứ mà ngày nay chúng ta đã đạt được, là cấp độ thấp nhất của AI.

Cụ Nick Bostrom, một học giả hàng đầu thời nay về AI, tác giả của hàng trăm bài viết liên quan đến AI, được cả Elon Musk và Bill Gates khen ngợi và giới thiệu những bài viết đó, đã chia AI thành 3 cấp độ phát triển:

- Cấp độ 1: Trí tuệ thông minh hẹp (Artificial Narrow Intelligence)
Ở giai đoạn này AI chạy theo việc giải quyết những vấn đề hẹp, cụ thể với yêu cầu rõ ràng về đầu ra cũng như đầu vào. Những ví dụ cụ nêu đều thuộc nhóm này. AI hẹp là dạng sơ khai hướng đối tượng, xây dựng cho mục đích cụ thể và không dùng cái này cho cái khác được (ví dụ AI nhận dạng khuôn mặt sẽ không có ứng dụng gì cho AI điều khiển giao thông).

- Cấp độ 2: Trí tuệ thông minh tổng quát (Artificial General Intelligence)
Ở giai đoạn này, AI sẽ tiếp cận cách tư duy và giải quyết kiểu con người, chấp nhận đầu vào và đầu ra không rõ ràng, không giới hạn trong 1 lĩnh vực cụ thể. Các nhà khoa học hy vọng sẽ cố gắng nghiên cứu sâu não người để AI bắt chước theo mô hình tư duy con người. Đã có những thành tựu đầu tiên ở giai đoạn này nhưng mới ở mức độ nghiên cứu, chưa có ứng dụng đáng kể thực tế.

- Cấp độ 3: Trí tuệ thông minh siêu việt (Artificial Super Intelligence)
Các học giả vẫn tranh cãi nhiều về giai đoạn này và chia phe. Một số tin rằng không bao giờ AI đạt đến cấp độ 3 - là khi AI vượt con người không chỉ về tốc độ tính toán mà cả phương pháp tư duy, nhận thức. Khi đó cách tư duy của AI sẽ vượt xa con người, giải quyết được những vấn đề con người không thể giải quyết bằng não người. Tuy nhiên nhiều người khác, trong đó có Elon Musk cho rằng chỉ là vấn đề thời gian.

Khi nói về vấn đề AI vượt con người là chúng ta nói về cấp độ 3 của sự phát triển AI.
Cảm ơn cụ, về ma trận nhầm lẫn ko phải từ thời thế chiến thứ 2 đâu cụ, em đọc trong cuốn Data Mining của Bing Liu, hiện các nghiên cứu sinh và sinh viên vẫn dùng chúng. Ko rõ lúc cụ học thì đánh giá phân lớp bằng công cụ nào thay cho ma trận nhầm lẫn, cụ có thể nêu ra được ko ?
Cụ nói đúng về các cấp độ AI. Giờ em thấy AI coding nữa, cũng ko hiểu thế nào nếu ai đó cho AI có thể code và upcode cho chính nó nhể ?
 
Chỉnh sửa cuối:

zorgvn

Xe tăng
Biển số
OF-779038
Ngày cấp bằng
2/6/21
Số km
1,255
Động cơ
-5,778 Mã lực
Nơi ở
Hà Nội
Website
otofun.net
Cảm ơn cụ, về ma trận nhầm lẫn ko phải từ thời thế chiến thứ 2 đâu cụ, em đọc trong cuốn Data Mining của Bing Liu, hiện các nghiên cứu sinh và sinh viên vẫn dùng chúng. Ko rõ lúc cụ học thì đánh giá phân lớp bằng công cụ nào thay cho ma trận nhầm lẫn, cụ có thể nêu ra được ko ?
Cụ nói đúng về các cấp độ AI. Giờ em thấy AI coding nữa, cũng ko hiểu thế nào nếu ai đó cho AI có thể code và upcode cho chính nó nhể ?
Ma trận nhầm lẫn khởi đầu là dựa trên ý tưởng của cụ Alan Turing, nhân vật này có cả phim về cuộc đời giai đoạn đánh nhau phát xít Đức. Cụ ấy nghĩ ra cách phân biệt AI - người thật bằng cách tưởng tượng ra một cuộc "thẩm vấn" để xem có thể phân biệt được AI hay không. Thực ra thời điểm đó chưa có AI, nên cụ Alan đã tưởng tượng ra một thí nghiệm về một công nghệ chưa xuất hiện.

Về mặt nguyên lý, ý tưởng của cụ Turing cũng như những phát triển sau này đều đang gây tranh cãi. Không có một cơ sở toán học, logic học nào chắc chắn rằng chúng ta sẽ phát hiện được hay không AI với con người. Cụ Turing cũng không dám nói rằng chúng ta sẽ phân biệt được AI với người, cụ chỉ cho rằng câu hỏi "liệu có phân biệt được Ai với con người" có thể trả lời. Câu trả lời là không hay có thì không biết, nhưng xác định.
 

langtoilangtoi

Xe điện
Biển số
OF-520012
Ngày cấp bằng
6/7/17
Số km
3,565
Động cơ
43,929 Mã lực
Tuổi
48
Ma trận nhầm lẫn khởi đầu là dựa trên ý tưởng của cụ Alan Turing, nhân vật này có cả phim về cuộc đời giai đoạn đánh nhau phát xít Đức. Cụ ấy nghĩ ra cách phân biệt AI - người thật bằng cách tưởng tượng ra một cuộc "thẩm vấn" để xem có thể phân biệt được AI hay không. Thực ra thời điểm đó chưa có AI, nên cụ Alan đã tưởng tượng ra một thí nghiệm về một công nghệ chưa xuất hiện.

Về mặt nguyên lý, ý tưởng của cụ Turing cũng như những phát triển sau này đều đang gây tranh cãi. Không có một cơ sở toán học, logic học nào chắc chắn rằng chúng ta sẽ phát hiện được hay không AI với con người. Cụ Turing cũng không dám nói rằng chúng ta sẽ phân biệt được AI với người, cụ chỉ cho rằng câu hỏi "liệu có phân biệt được Ai với con người" có thể trả lời. Câu trả lời là không hay có thì không biết, nhưng xác định.
Ôi trời, cụ dẫn chứng em thấy lý thuyết chung chung hơi xa thì phải. Em thì đang nói cái thực tế về AI thôi. Để đánh giá 1 model trong Machine Learning thì dùng cái công thức đó thôi, tức là 100 mẫu thử, model chạy đúng 80 mẫu thì độ chính xác là 80% thôi có gì đâu, Cái ma trận là khái quát lại để giảng dạy, áp dụng cho dễ thôi, nó cũng ko bắt nguồn gì từ cụ Turing cả, vì đơn giản ai cũng phải đánh giá mô hình như thế.
AI áp dụng khá nhiều lý thuyết cũ để xây dựng nên các thuật toán AI ngày nay. Ví dụ cụ Zipf nêu ra những năm 50 là 1 văn bản chỉ có 1 số từ đặc trưng để thể hiện nó thuộc loại nào. Do vậy, sau này khi chuẩn hóa dữ liệu phải lọc bỏ các từ "thì, mà, là, hoặc, và..." cũng là từ ý tưởng của Zipf để giảm tải lưu trữ cho việc vector hóa hay index dữ liệu.
 
Thông tin thớt
Đang tải

Bài viết mới

Top