Có gì đặc biệt trong công ty Google DeepMind, viện trưởng Viện trí tuệ nhân tạo của Vingroup từng làm việc?

Ảnh: Bloomberg.

DeepMind và tương lai của Google

Các chuyên gia công nghệ cho rằng, tương lai của kỉ nguyên số chính là trí tuệ nhân tạo (AI). Đây cũng chính là tương lai mà các công ty công nghệ như Google hướng đến.

Để thực hiện điều này, cánh tay phải đắc lực giúp ích cho Google, đóng một vai trò quan trọng trong tiến trình nghiên cứu trí tuệ nhân tạo phải kể đến công ty Google DeepMind, một công ty con đã được Google mua lại vào năm 2014.

Google DeepMind là một công ty trí tuệ nhân tạo của Anh được thành lập vào tháng 9 năm 2010 với tên DeepMind Technologies. Được biết, thương vụ mua lại này đã tiêu tốn mất hơn 500 triệu đôla của Google.

Công ty đã tạo ra một mạng lưới thần kinh biết cách học chơi trò chơi, là việc, tư duy…tương tự như con người. Mạng lưới thần kinh này sẽ bắt chước những hành vi của não bộ, từ đó đưa ra những hành động độc lập hoặc được lập trình sẵn nhằm thực hiện những việc có tư duy cao.

DeepMind trở nên nổi tiếng trong năm 2016 sau khi chương trình AlphaGo của họ đã đánh bại một kiện tướng cờ vây chuyên nghiệp lần đầu tiên trong lịch sử máy học.

Về tay Google kể từ tháng 1/2014, DeepMind đã bắt tay vào thực hiện các dự án chuyên sâu về AI. Hai năm trước, vào năm 2016, DeepMind của Google đã thực hiện thành công dự án sáng chế ra loại trí tuệ nhân tạo "siêu cao cấp", có thể dùng "trí tưởng tượng" của chúng để lên kế hoạch và thực hiện các tác vụ với tỉ lệ thành công cao hơn các loại AI thông thường.

Đây là một thành quả vượt quá xa so với những hiểu biết của con người thời điểm đó về trí tuệ nhân tạo. Họ gọi đó là "Tác vụ nâng cao nhận thức về trí tương tượng", (viết tắt là I2As) sử dụng bộ mã hoá tưởng tượng giúp AI quyết định những dự đoán hữu ích hay vô ích về môi trường hoạt động của chúng.

DeepMind của Google đã thực hiện thành công dự án sáng chế ra loại trí tuệ nhân tạo "siêu cao cấp", có thể dùng "trí tưởng tượng" của chúng để lên kế hoạch và thực hiện các tác vụ với tỉ lệ thành công cao hơn các loại AI thông thường. (Ảnh: Stereo).

Mới đây, các chuyên gia tại Google DeepMind cho biết công ty này đang lên kế hoạch thương mại hóa, cũng như mở rộng phạm vi ứng dụng. Trong tương lai, tầm cỡ của DeepMind không chỉ dừng lại ở công nghệ AlphaGo chỉ biết chơi cờ tướng.

Mà đích đến thực sự của Google là một hệ thống trợ lí ảo mới, có khả năng xử lí vượt trội hơn, có khả năng tự học hỏi, có thể bao quát nhiều lĩnh vực, góc độ, khía cạnh của cuộc sống và hơn hết là xử lí đa tác vụ cùng lúc.

Hiệu quả đầu tiên trong việc áp dụng máy học vào xử lí các đa tác vụ cùng lúc đã được chính bản thân Google thực tế kiểm chứng.

Cụ thể, thay vì bắt các server, máy tính tại trụ sở làm việc của mình phải hoạt động tối đa công suất với một lượng điện năng tiêu thụ nhất định, Google đã áp dụng AI vào quản lí việc này, giúp các máy tính này giữ nguyên công suất, nhưng điện tiêu thụ giảm đi, thông qua việc ''tự học hỏi'' lẫn nhau.

Google cho biết, điều này có thể cắt giảm được 15% lượng điện năng toàn hệ thống, giúp tiết kiệm tới 400 triệu đôla mỗi năm. Xa hơn, có thể ứng dụng DeepMind trong việc giúp tiết kiệm điện tại các hộ gia đình.

Ngoài ra, trong lĩnh vực Y khoa, DeepMind của Google tự tin cho rằng họ có thể chẩn đoán bệnh về mắt chính xác như bác sĩ.

Trên trang chủ của mình, nhóm nghiên cứu của DeepMind nói rằng, bác sĩ dù tài giỏi tới mức nào cũng chỉ là con người và sẽ mất nhiều thời gian để xem qua các bản scan mắt và chẩn đoán rất nhiều bệnh.

Nhưng AI của Google có thể chụp cắt lớp quang học (OCT) chỉ trong vài giây. OCT là công nghệ được sử dụng phổ biến để phát hiện bệnh về mắt nhưng việc đọc bản scan thường rất mất thời gian và khó khăn cho các bác sĩ.

Với công nghệ này, việc chuẩn đoán bệnh bằng trí tuệ nhân tạo sẽ được áp dụng trong y học một ngày không xa, giúp việc chuẩn đoán xác thực hơn, nhanh hơn so với hiện tại.

Mặc dù các thành tựu về máy học trên đây cho thấy một kết quả rất hứa hẹn trong tương lai,tuy nhiên, không có gì chắc chắn là DeepMind và các công nghệ tương tự có thể được sử dụng trong môi trường thực tế. AI và các công nghệ mới vẫn còn phải chờ thời gian trả lời cho đến khi được sử dụng.