Buzz
Quá trình tạo ra thuật toán trí tuệ nhân tạo mới gần như không cần sự can thiệp của con người.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tiến hóa, và câu này chính xác theo nghĩa đen. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra phần mềm mang trong mình khái niệm thuộc thuyết tiến hóa của Darwin, ví dụ như “survival of the fittest” - chỉ những cá thể mạnh mẽ nhất mới tồn tại trong quá trình chọn lọc tự nhiên khắc nghiệt; chương trình AI này có thể cải tiến qua nhiều thế hệ mà không cần con người cung cấp thêm dữ liệu. Với khả năng “di truyền” độc đáo, nó có thể tái tạo công sức của hàng chục năm nghiên cứu AI chỉ trong vài giờ.
Người viết các chương trình trí tuệ nhân tạo tiên tiến tin rằng một ngày, hệ thống này sẽ mở ra cách tiếp cận AI hoàn toàn mới.
“Trong khi đa số các nhà nghiên cứu tiến triển từng bước một, họ [ý chỉ những nhà nghiên cứu trong dự án mới] đã thực hiện một bước tiến lớn vào không gian vô hạn. Điều này là một trong những báo cáo khoa học có thể mở ra nhiều khía cạnh mới để nghiên cứu”, giáo sư ngành máy tính Risto Miikkulainen, người không tham gia vào dự án mới, nhận định.
Viết ra thuật toán trí tuệ nhân tạo không phải là chuyện dễ dàng. Hãy xem xét mạng neural, một loại mạng máy học thường thấy trong nghiên cứu dịch thuật hoặc xe tự lái: những mạng thần kinh nhân tạo này là một bản sao đơn giản của cấu trúc não bộ con người, học từ dữ liệu bằng cách thay đổi các kết nối giữa các neuron nhân tạo. Các nhà nghiên cứu có thể mất nhiều tháng để kết nối lại các neuron, cho phép hệ thống trí tuệ nhân tạo nhận diện được vật thể.
Trong những năm gần đây, việc dạy máy học đã trở nên dễ dàng hơn khi các nhà nghiên cứu đã tự động hóa một số bước. Tuy nhiên, những chương trình này vẫn phụ thuộc vào việc kết nối các mạch điện sẵn có, có nghĩa là sản phẩm cuối cùng vẫn phải dựa vào trí tưởng tượng của kỹ sư máy tính và những thói quen trong ngành vẫn tồn tại từ lâu.
Do đó, tiến sĩ Lê Viết Quốc, một nhà khoa học máy tính tại Google cùng với nhiều đồng nghiệp khác đã phát triển chương trình mang tên AutoML-Zero, có khả năng tự phát triển chương trình trí tuệ nhân tạo mà hầu như không cần sự can thiệp của con người, sử dụng những khái niệm toán học mà cả học sinh cấp 3 cũng có thể hiểu.
“Mục tiêu cao nhất của chúng tôi là phát triển một hình thức machine learning cao cấp mà các nhà nghiên cứu hiện đại vẫn chưa nhận ra”, nhà nghiên cứu Lê Viết Quốc nói.
Chương trình này tự phát hiện thuật toán bằng cách ước lượng xem thuật toán sẽ “tiến hóa” như thế nào trong quá trình nghiên cứu. Ban đầu, nó tạo ra 100 thuật toán tiềm năng bằng cách kết hợp ngẫu nhiên các phép toán. Tiếp theo, AutoML-Zero thử áp dụng thuật toán mới tạo được cho các tác vụ đơn giản như nhận dạng hình ảnh.
Sau mỗi vòng thử, chương trình so sánh kết quả với các thuật toán mẫu mà các nhà nghiên cứu đã tạo ra cẩn thận. AutoML-Zero chọn ra những kết quả gần nhất với thuật toán mẫu để tiến hành tạo đột biến: ngẫu nhiên đặt, chỉnh sửa hoặc xóa một vài đoạn code để tạo ra một phiên bản khác của những thuật toán tốt nhất. Những thuật toán đột biến được gộp vào danh mục những dòng code cho ra kết quả tốt, chương trình loại bỏ các thuật toán cũ và tiếp tục vòng lặp này.
Mỗi giây, hệ thống tạo ra hàng chục ngàn thuật toán để tìm ra ứng viên phù hợp nhất để giữ lại. Các nhà nghiên cứu cũng áp dụng “mẹo” để tăng tốc quá trình, như chuyển thuật toán giữa các nhóm để tránh sự tiến hóa vào ngõ cụt và tự động loại bỏ những thuật toán trùng lặp.
Trong bản báo cáo nghiên cứu (chưa qua kiểm duyệt) được đăng trên arXiv, nhóm các nhà khoa học nói về việc trong quá trình tiến hóa của thuật toán, chương trình tạo ra cả những kỹ thuật máy học cổ điển, bao gồm cả việc xây dựng mạng neural. Tiến sĩ Lê Viết Quốc nhận định dù giải pháp này đơn giản so với các thuật toán tiên tiến khác, nhưng ông vẫn lạc quan về việc khi tăng quy mô hệ thống, chương trình sẽ tạo ra những hệ thống trí tuệ nhân tạo phức tạp hơn nhiều.
Một nhà nghiên cứu máy tính khác, Joaquin Vanschoren, làm việc tại Đại học Công nghệ Eindhoven, cho rằng AutoML-Zero cần thêm thời gian để tự hoàn thiện trước khi đạt được tiềm năng tương đương với những hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh nhất thế giới. Một cải tiến có thể là không để hệ thống bắt đầu từ số không, mà thay vào đó thêm vào đó các kỹ thuật huấn luyện AI đã được phát triển.
Đó là kế hoạch tương lai của tiến sĩ Lê Viết Quốc. Ông cũng cho rằng thay vì nhìn vào bức tranh toàn cảnh của thuật toán, tập trung vào các chi tiết cụ thể cũng rất hứa hẹn. Đầu tháng Tư, tiến sĩ Quốc cùng đồng nghiệp xuất bản một nghiên cứu mới, đề xuất chỉnh sửa thiết kế của một yếu tố quan trọng trong các mạng neural.
Tiến sĩ Lê Viết Quốc tin rằng bằng cách tăng số lượng phép toán trong thư viện dữ liệu và cung cấp thêm tài nguyên tính toán cho AutoML-Zero sẽ giúp chương trình khám phá ra những khả năng mới của trí tuệ nhân tạo.
“Chúng tôi rất hào hứng với hướng đi này, với hy vọng khám phá ra điều gì đó cơ bản nhưng mà con người có thể sẽ mất một khoảng thời gian rất lâu để hiểu được”, tiến sĩ Lê Viết Quốc nói.
Theo ScienceMag
