Danh sách các dự án trí tuệ nhân tạo theo Bách khoa toàn thư mở Wikipedia

Sau đây là danh sách các dự án trí tuệ nhân tạo trong hiện tại và quá khứ đáng chú ý.

Các dự án chuyên ngành

Mô phỏng bộ não con người

• Dự án JAAI, một nỗ lực để quản lý tất cả các quá trình tâm linh phát sinh bởi một con người đối với những người khác và chính mình.
• Dự án aHuman, một dự án dùng để nhân rộng kiến trúc bộ não và các nguyên tắc tính toán của con người để tạo ra tính cách trong một máy tính có các bộ chấp hành khác nhau.
• Dự án Blue Brain, một nỗ lực để tạo ra một bộ não tổng hợp bởikỹ thuật đảo ngược não động vật có vú xuống đến cấp độ phân tử.
• Google Brain Một dự án học sâu của Google X đang cố gắng bắt chước trí thông minh cấp độ con người.
• NuPIC, một mã nguồn mở thực thi bởi thuật toán học vỏ não của Numenta.

Các kiến trúc nhận thức

• 4CAPS, được phát triển tại Đại học Carnegie Mellon dưới sự lãnh đạo của Marcel A. Just
• ACT-R, được phát triển tại Đại học Carnegie Mellon dưới sự lãnh đạo của John R. Anderson.
• AIXI, Trí tuệ nhân tạo phổ quát được phát triển bởi Marcus Hutter tại IDSIA và ANU.
• CALO, một chương trình được tài trợ bởi DARPA, và 25 tổ chức cố gắng để tích hợp nhiều cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo (xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính, xác suất logic, lập kế hoạch, lập luận, nhiều hình thức của máy học khác) vào một trợ lý AI để học cách giúp quản lý môi trường văn phòng của bạn.
• CHREST, được phát triển bởi Fernand Gobet tại Đại học Brunel và Peter C. Lane tại University of Hertfordshire.
• CLARION kiến trúc nhận thức, được phát triển bởi Ron Sun tại Rensselaer Polytechnic Institute và trường đại học Missouri-Columbia.
• CoJACK, một mô phỏng của ACT-R mở rộng cho hệ thống đa tác nhân JACK, thêm một kiến trúc nhận thức cho các tác nhân để suy luận cho thực hơn (giống như con người) trong môi trường ảo.
• Copycat, bởi Douglas Hofstadter và Melanie Mitchell tại Đại học Indiana.
• DUAL, phát triển tại Đại học New Bulgarian bởi Boicho Kokinov.
• EPIC, phát triển bởi David E. Kieras và David E. Meyer ở Đại học Michigan.
• Kiến trúc H-Cogaff, là một trường hợp đặc biệt của giản đồ CogAff;
• FORR được phát triển bởi Susan L. Epstein tại The City University of New York.
• IDA and LIDA,thực thi lý thuyết Không gian Làm việc Toàn cầu, được phát triển bởi Stan Franklin tại Đại học Memphis.
• OpenCog Prime, được phát triển sử dụng Framework OpenCog.
• PreAct, được phát triển tại ASI.
• Procedural Reasoning System (PRS), được phát triển bởi Michael Georgeff và Amy L. Lansky tại SRI International.
• Lý thuyết Psi được phát triển bởi Dietrich Dörner tại Otto-Friedrich University Bamberg, Đức.
• R-CAST, được phát triển tại Đại học bang Pennsylvania.
• Soar, được phát triển bởi Allen Newell và John Laird tại Đại học Carnegie Mellon và đại học Michigan.
• Society of mind và chương tình kế nhiệm của nó máy Cảm xúc được đề xuất bởi Marvin Minsky.
• Các kiến trúc gộp, được phát triển ví dụ bởi Rodney Brooks (mặc dù có thể được lập luận là chúng là nhận thức).

Trò chơi

• Chinook, một chương trình máy tính chơi trò English draught; chương trình đầu giành danh hiệu vô địch thế giới trong cuộc thi đấu với con người.
• Deep Blue, một máy tính chơi cờ vua được phát triển bởi IBM đã đánh bại Garry Kasparov vào năm 1997.
• Stockfish AI, một công cụ chơi cờ vua mã nguồn mở hiện đang xếp hạng cao nhất trong nhiều bảng xếp hạng cờ máy tính.
• FreeHAL, một chương trình mô phỏng đàm thoại tự học (chatterbot) sử dụng các mạng ngữ nghĩa để tổ chức kiến thức của nó để bắt chước hành vi gần gũi với con người các cuộc hội thoại.
• TD-Gammon, một chương trình học chơi cờ tào cáo hàng đầu thế giới một phần bằng cách chơi chống lại chính nó (học khác biệt với các mạng nơ-ron).

Chuyển động và thao tác

• COG, một robot được phát triển bởi MIT để nghiên cứu lý thuyết của khoa học nhận thức và trí tuệ nhân tạo, nhưng hiện tại đã bị ngưng lại.
• AIBO, robot thú cưng trong nhà, đã được phát triển bởi phòng thí nghiệm Khoa học máy tính (CSL) của Sony.

Kiến thức và lý luận

• Braina, một ứng dụng trợ lý cá nhân thông minh với một giao diện giọng nói dành cho hệ điều hành Windows.
• Cyc, một nỗ lực để lắp ráp một bản thể học và cơ sở dữ liệu của kiến thức hàng ngày, tạo điều kiện để máy tính suy luận như con người.
• Eurisko, một ngôn ngữ  được phát triển bởi Douglas Lenat để giải quyết các vấn đề heuristic, kể cả cách thức nào đóđể sử dụng và thay đổi các heuristic.
• Google Now, một trợ lý cá nhân thông minh vói giao tiếp bằng giọng nói trên Android và iOS, cũng như trên trình duyệt web Google Chrome trên các máy tính cá nhân.
• Microsoft Cortana, một trợ lý cá nhân thông minh với giao tiếp bằng giọng nói trên Microsoft's Windows Phone 8.1.
• Mycin, một hệ thống chuyên gia y tế sớm nhất.
• Open Mind Common Sense, một dự án tại MIT Media Lab, xây dựng một cơ sở kiến thức thông thường lớn từ các đóng góp trực tuyến.
• P.A.N., một chương trình phân tích văn bản dành cho công cộng.
• Siri, một trợ lý cá nhân thông minh và tra cứu kiến thức với giao tiếp bằng giọng nói trên iOS của Apple Inc.
• SNePS, đồng thời là một đại diện kiến thức dựa trên mạng nơ rong, frame và logic, và hệ thống hành động.
• Watson, một hệ thống đối đáp được phát triển bởi IBM trả lời. Đã chơi hương trình game show Jeopardy!
• Wolfram Alpha, một dịch vụ trực tuyến trả lời truy vấn bằng cách tính toán câu trả lời từ các dữ liệu có cấu trúc.

Âm nhạc

• Melomics, một công nghệ lấy cảm hứng từ sinh học dành cho soạn và hòa âm âm nhạc, nơi mà các máy tính không thể bắt chước các nhạc sĩ, nhưng phát triển phong cách riêng của chúng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• AIML, một biến thể XML để tạo ra các đơn vị phần mềm ngôn ngữ tự nhiên.
• Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.), một chatterbot giành được giải thưởng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Cleverbot, kế thừa của Jabberwacky, hiện tại với 170m dòng hội thoại, Deeep Context, fuzzy và xử lý song song. Cleverbot học từ sự tương tác với khoảng 2 triệu người dùng mỗi tháng.
• ELIZA, một chương trình máy tính nổi tiếng năm 1966 được viết bởi Joseph Weizenbaum, nhại lại liệu pháp tâm lý trị liệu bằng cách chuyện trò.
• InfoTame, một máy tìm kiếm dựa trên phân tích văn bản, ban đầu được phát triển bởi KGB để phân loại các tín hiệu truyền thông.
• Jabberwacky, một chatterbot của Rollo Carpenter, nhằm mô phỏng một cuộc trò chuyện tự nhiên của con người.
• PARRY, một chatterbot đầu tiên khác, viết năm 1972 bởi Kenneth Colby, cố gắng để mô phỏng một người bị chứng tâm thần phân liệt.
• SHRDLU, một chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên sớm nhất được phát triển bởi Terry Winograd tại MIT từ năm 1968 đến năm 1970.
• SYSTRAN, một công nghệ máy dịch của một công ty cùng tên, được sử dụng bởi Yahoo, AltaVista và Google.

Các thư viện phần mềm

Khác

• Synthetic Environment for Analysis and Simulations (SEAS), một mô hình của thế giới thực sử dụng bởi cục An ninh nội địa và Bộ quốc phòng Hoa Kỳ sử mô phỏng và AI để dự đoán và đánh giá các sự kiện tương lai và các kế hoạch hành động.

Các dự án đa mục đích

Các thư viện phần mềm

• Apache Mahout, một thư viện có thể mở rộng của các thuật toán máy học.
• Deeplearning4j, một framework mã nguồn mở, phân tán học sâu được viết cho JVM.
• OpenNN, một thư viện C++ toàn diện để thực thi các mạng nơ-ron.

Các framework GUI

• Encog, một framework mạng nơ ron và trí tuệ nhân tạo dành cho Java,.Net và Silverlight.
• Neural Designer, một công cụ thương mại học sâu dành chophân tích tiên đoán.
• Neuroph, một framework mạng nơ ron viết bằng Java.
• OpenCog, một framework giấy phép GPL dành cho trí tuệ nhân tạo được viết bằng C++, Python và Scheme.
• RapidMiner, một môi trường dành cho máy học và khai phá dữ liệu, hiện tại đã được phát triển thương mại.
• Weka, một thực thi miễn phí của nhiều thuật toán học máy trong Java.

Các dịch vụ đám mây

• Data Applied, một trang web dựa trên môi trường khai phá dữ liệu.
• Grok, một dịch vụ đưa vào các dòng dữ liệu và tạo ra các dự báo hữu dụng trong thời gian thực.
• Watson, một dịch vụ thí điểm bởi IBM để khám phá và chia sẻ các hiểu biết theo hướng dữ liệu, và để thúc đẩy các ứng dụng nhận thức.

Xem thêm

• So sánh các kiến trúc nhận thức
• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo
• Sự tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo trong Bảo mật

Liên kết ngoài

• Các dự án AI trên GitHub
• Các dự án AI trên SourceForge

VAV - Trợ lý ảo cho người Việt trên nền tảng di động

Các “trợ lý ảo” trên smartphone như Apple Siri, Microsoft Cortana và Google Now đã được nhiều người biết đến, tuy nhiên rất ít người dùng Việt Nam sử dụng những “trợ lý ảo” này do chúng không tối ưu cho người Việt, chưa phân tích và nhận diện được ý định của người dùng trong câu lệnh bằng tiếng Việt. Trước thực tế này, nhóm các tác giả thuộc Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội đã phát triển một ứng dụng “trợ lý ảo” dành riêng cho người Việt, với tên gọi VAV (Virtual Assistant for Vietnamese).

Dưới góc độ công nghệ, VAV được thiết kế và phát triển dựa trên sự kế thừa các công nghệ và dịch vụ quan trọng sẵn có như dịch vụ nhận dạng giọng nói của Google, bản đồ số, các trang tin tức trực tuyến, thông tin tài chính, thời tiết, Wikipedia… và rất nhiều ứng dụng trực tuyến khác để mang lại cho người dùng nhiều thông tin hữu ích.
Giải pháp công nghệ nổi bật của nhóm là tìm ra các kỹ thuật về trí tuệ nhân tạo, học máy, xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên phù hợp để giúp VAV có thể phân tích và nắm bắt được ý định của người dùng dù họ diễn đạt yêu cầu của mình theo nhiều cách khác nhau mà không cần tuân theo bất kỳ khuôn mẫu nào cho trước. Với các công nghệ này, VAV có thể phân tích câu văn nói và hiểu ý định của bạn để thực thi những gì bạn muốn một cách chính xác và nhanh chóng nhất. Ví dụ, khi người dùng hỏi “từ đây đến Hải Phòng đi thế nào” thì VAV cần mở ứng dụng bản đồ và hiển thị đường đi chi tiết từ vị trí hiện tại của bạn đến Hải Phòng; nếu bạn yêu cầu VAV “thức mình dậy sau một tiếng rưỡi nữa”, VAV ngay lập tức sẽ đặt chuông với thời điểm báo thức là thời điểm hiện tại cộng thêm 1 tiếng 30 phút; nếu bạn nói “mở báo lao động chấm com chấm vn”, VAV cần hiểu là mở trang web laodong.com.vn; nếu bạn đi công tác đến Quảng Bình, bạn cần gọi taxi và chưa biết số điện thoại, bạn chỉ cần yêu cầu VAV “gọi taxi Mai Linh ở Quảng Bình”, lập tức VAV sẽ gọi tới số 0523696969 (taxi Mai Linh - Quảng Trạch) giúp bạn…
VAV đã ra mắt phiên bản đầu tiên trên chợ ứng dụng Google Play vào ngày 18.11.2015 và ngay lập tức thu hút được sự quan tâm của nhiều người dùng. Chỉ sau 2 tháng có mặt trên Google Play, VAV đã cán mốc 75.000 lượt tải về và cài đặt ứng dụng. Chợ ứng dụng này cũng thống kê trong khoảng thời gian này đã có hơn 7.300 lượt người dùng đánh giá VAV với mức độ hài lòng trung bình ở mức 4,74/5,0. Có hơn 4.200 người tham gia bình luận, phản hồi về VAV và trong đó đa số là các phản hồi tích cực, ủng hộ để tiếp tục cập nhật, mở rộng các tính năng cũng như phát triển VAV trên các hệ điều hành di động khác như iOS và Windows Phone.
Chi tiết xin liên hệ: TS Phan Xuân Hiếu - Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội; Tel: 04.37547461; Fax: 04.37547460; Email: coltech@vnu.edu.vn

Trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán được cả khủng hoảng tài chính, điều con người đang bó tay

Lịch sử cho thấy con người có khả năng dự đoán khủng hoảng tài chính rất kém. Nhưng trong tương lai, máy tính có thể là vị cứu tinh, giúp con người tránh được những thảm kịch tài chính mà mình không tiên đoán được.

Trong hàng chục năm qua, nghiên cứu cho thấy các cuộc khủng hoảng tài chính thường xảy ra với những dấu hiệu cảnh báo sớm. Thế nhưng, các chuyên gia và nhà hoạch định chính sách đã thường xuyên bỏ qua những tín hiệu cảnh báo đó, phần nào vì thế giới tài chính quá phức tạp.

 

Vậy thì máy tính có thể thấy được thứ con người không thể thấy? Trong một nghiên cứu mới, hai nhà khoa học máy tính Samuel Rönnqvist và Peter Sarlin đã nghiên cứu về hiệu quả của các thuật toán về học sâu (deep learning). Các thuật toán này tương tự như thuật toán Google đã dùng để đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Se-dol. Những thuật toán này hoạt động bằng cách phân tích dữ liệu và tự học cách nhận diện các cấu trúc. Sử dụng cơ sở dữ liệu gồm 6,6 triệu bài báo tài chính trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2014, thuật toán trên đã dự đoán chính xác các cuộc khủng hoảng ngân hàng và các tác nhân gây ra chúng. Thậm chí, thuật toán trên còn nhận diện được những cuộc khủng hoảng nằm ngoài phạm vi dữ liệu được cung cấp. Điều này cho thấy máy tính có thể nhận diện được những cấu trúc tinh vi nhất mà con người không thể thấy.

Điều này sẽ làm thay đổi lĩnh vực tài chính và kinh tế như thế nào? Con người sẽ có thêm công cụ để đối phó với sự khó lường của thế giới tài chính, bằng cách tập trung nguồn lực vào phát triển những thuật toán mạnh mẽ nhất. Các phần mềm máy tính có thể giúp các nhà đầu tư tìm được cơ hội kiếm lời và giúp các nhà hoạch định chính sách phát hiện các nguy cơ tiềm tàng trong hệ thống tài chính. Suy cho cùng, vẫn còn nhiều điều về thế giới tài chính mà con người chưa nắm rõ. Các nhà kinh tế học ngày nay còn chẳng thể nhất trí nổi lãi suất thấp làm tăng hay giảm lạm phát. Trong khi đó, các chương trình máy học có thể bỏ qua các lý thuyết mơ hồ và học thẳng từ dữ liệu, nhờ đó nhận diện các tác nhân gây ra khủng hoảng tài chính xác hơn. Trong trận đấu giữa AlphaGo của Google và nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Se-dol, phần mềm máy tính trên đã sử dụng một nước đi vượt ra ngoài hiểu biết của con người. Các thuật toán tương lai có thể làm điều tương tự với dữ liệu kinh tế và tài chính khi nhận diện được những dấu hiệu nguy hiểm mà con người không thể phát hiện.

(Theo Tri thức trẻ)

Google sẽ không còn sống nhờ tìm kiếm nữa?

Công ty mẹ của Google đang phải chịu sức ép để đa dạng hóa nguồn doanh thu và không còn phục thuộc vào mảng kinh doanh tìm kiếm nữa. Tuy nhiên điều đó sẽ rất khó xảy ra.

Báo cáo doanh thu Q1/2016 của Alphabet - công ty mẹ của Google không đến nỗi nào, thậm chí có thể nói là khá tốt khi doanh thu tiếp tục tăng trưởng 17% và đạt 20,26 tỷ USD. Tuy nhiên kết quả này vẫn không thể làm hài lòng các nhà đầu tư, khiến cho giá cổ phiếu của Alphabet đã giảm tới 5% ngay sau khi công bố báo cáo tài chính. 

Áp lực đang khiến cho Alphabet phải tìm cách mới để kiếm tiền bên cạnh tìm kiếm. Nhưng đó là một nhiệm vụ không hề đơn giản, khi mà phần lớn doanh thu của công ty này vẫn đang đến từ quảng cáo tìm kiếm. 

Trong cuộc gặp mặt các nhà đầu tư ngay sau khi công bố báo cáo tài chính, CEO Sundar Pichai của Google đã nhấn mạnh sự tăng trưởng mạnh mẽ trong quảng cáo video trên YouTube và doanh số bán hàng của kho ứng dụng Google Play. Nhưng doanh thu tìm kiếm vẫn làm lu mờ tất cả.

Tìm kiếm là mảng kinh doanh cốt lõi của Google và đem lại phần lớn doanh thu cho Alphabet.

Đặc biệt là tìm kiếm trên di động, thị phần mà Google đang cố gắng cạnh tranh với Facebook. Công ty không tiết lộ số tiền họ kiếm được từ tìm kiếm di động, tuy nhiên giám đốc tài chính Ruth Porat cho biết họ đã đạt được nhiều kết quả tích cực từ việc thay đổi các định dạng quảng cáo trên di động bắt đầu từ Q3 năm ngoái.

Điều đó cũng đồng nghĩa với việc Google vẫn đang sống tốt nhờ vào mảng kinh doanh này, thậm chí mảng kinh doanh cốt lõi của Google còn đang gánh khoản lỗ hơn 800 triệu USD của các công ty con khác thuộc Alphabet.

Những ván cược vẫn chưa đem lại lợi nhuận 

Có một tin tốt và một tin xấu dành cho Alphabet. Tin tốt là các công ty con ngoài Google đã tăng gấp đôi doanh thu so với cùng kỳ năm trước. Và tin xấu là khoản lỗ của các công ty này cũng tăng lên đáng kể.

Các công ty con này được kỳ vọng rất nhiều với các dự án có thể thay đổi thế giới trong tương lai. Nhưng hiện nay chúng chỉ giống như gánh nặng của công ty.

Chỉ có Google là khôn lớn, còn các anh em khác vẫn chưa có đóng góp gì.

Đã có những tin đồn ảnh hưởng đến Alphabet, về việc công ty con Nest xảy ra xung đột nội bộ, hoạt động không hiệu quả và phải đấu tranh để giữ chân các nhân viên chủ chốt. Trong khi đó, Alphabet cũng phải rao bán công ty robot Boston Dynamics.

Các công ty này chính là nỗ lực của Alphabet trong việc đa dạng hóa nguồn doanh thu và không còn phụ thuộc vào mảng tìm kiếm, quảng cáo. Tuy nhiên chưa một công ty con nào trong số đó đem lại những kết quả khả quan.

Google có thể thành công mà không nhờ tìm kiếm? 

Trên thực tế, Google có một câu chuyện thành công mà không liên quan đến mảng kinh doanh tìm kiếm. Và đó chính là YouTube.

Cách đây một thập kỷ, YouTube cũng giống như một trong những công ty con của Alphabet hiện nay. Khi đó video trực tuyến cũng là một thứ gì đó kỳ lạ giống như robot và trí tuệ nhân tạo hiện nay, thương vụ mua lại hàng tỷ USD của Google vào năm 2006 được xem là hành động điên rồ.

YouTube là một ván cược đem lại thành công cho Google.

Google đã đặt cược vào YouTube và đã được đền đáp, đến nay có thể nói rằng YouTube đã đạt được những thành công nhất định. Tuy nhiên YouTube vẫn chưa đem lại lợi nhuận cho Google, chính vì vậy mà câu chuyện thần tiên này chưa thể xem là một thành công thật sự.

Sẽ rất khó để Google cũng như Alphabet có thể tách khỏi mảng kinh doanh cốt lõi là tìm kiếm của mình. Khi mà các “other bets” khác vẫn không thể làm gì khác ngoài nghiên cứu và kinh doanh thua lỗ.

Vì vậy sẽ không có chuyện Google không còn sống nhờ tìm kiếm, cũng như Apple sẽ vẫn sống nhờ việc bán iPhone hay Microsoft vẫn phải có hệ điều hành Windows.

Tham khảo: wired 

Nữ sinh chế robot làm vườn giúp trồng rau trên sao hỏa

Một sinh viên học ở Trường ĐH Colorado cùng với một người làm việc tại NASA đã phát minh robot với hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể mở ra một hướng mới trong việc thám hiểm và cư trú vũ trụ.

 

Nữ sinh Heather Hava - Ảnh Nasa.gov

 

Theo Fox News, với robot làm vườn, nữ sinh Heather Hava đã giành được 15.000 đô la Mỹ giải thưởng Lemelson-MIT dành cho sinh viên phát minh và sáng chế trong lĩnh vực thực phẩm và nông nghiệp (“Eat it” Lemelson-MIT undergraduate). Hiện nữ sinh này hy vọng sẽ nâng số tiền tài trợ lên 150.000 đô la Mỹ để phát triển sản phẩm này thông qua công ty Autoponics của mình về khí canh tự động hóa.

 

Một trong những phát minh của Hava là cái khay thông minh tên SPOT: có khả năng trồng nhiều loại trái cây và rau xanh bằng hệ thống thủy canh, không cần đất, như dâu tây hay cà chua và các loại rau xanh. Các bộ lọc nước giàu dinh dưỡng ở trong một hồ chứa và một hệ thống được thiết kế để giám sát khu vườn thay cho con người. Các cảm biến theo dõi dấu hiệu phát triển, nguồn dinh dưỡng của cây trồng; đo nhiệt độ nước, độ PH, và độ ẩm bên trong các khay trồng.

 

Hệ thống này sẽ kết hợp với ứng dụng kỹ thuật AL, mang tên AgQ để phân tích và ghi lại các dữ liệu cho các phi hành gia. Hệ thống có thể phát hiện cây trồng bị chết hoặc đang yếu đi trong nước và lập tức phát lệnh cảnh báo đến những người chăm sóc cây. Thậm chí các phi hành gia có thể tự mình theo dõi khu vườn bởi một bộ đồ có thể phân tích hệ thống thần kinh của họ để kết nối với hệ thống cảnh báo.

 

Một chiếc xe điều khiển từ xa mang tên ROGR là sự hợp tác giữa Havas và NASA. ROGR hiện là mẫu thử nghiệm, nhưng một ngày, nó có thể chạy vào khu vườn, kiểm tra cây trồng và báo cáo cho các phi hành gia bằng video.

 

Thức ăn khi vào không gian thì bị khô cứng hoặc mất nước khiến nhiều phi hành gia thèm muốn những bữa ăn tươi sống. Nhưng NASA lại không thể đóng gói và chuyển vào không gian những thực phẩm tươi sống. Nhưng với hệ thống như khay thông minh SPOT, ứng dụng AgQ và xe điều khiển từ xa ROGR thì các phi hành gia sẽ có thể sớm trồng được khu vườn của riêng mình trong môi trường khắc nghiệt như sao hỏa.

 

Sếp Google tin rằng con người sẽ bất tử từ năm 2029 nhờ công nghệ

  

Ray Kurzweil, cái tên mà có lẽ vẫn còn khá xa lạ với cộng đồng công nghệ, mới đây đã gây rúng động khi dự đoán rằng con người sẽ có khả năng phá vỡ quy luật sinh học và bất tử vào năm 2029 với sự trợ giúp của công nghệ.

Ông Ray Kurzweil

Trưởng bộ phận công nghệ tương lai của Google, ông Ray Kurzweil là một trong số những tín đồ lớn nhất của thuyết The Singularity - có thể tạm hiểu là thuyết cho rằng thời điểm mà con người với sự trợ giúp của công nghệ, sẽ có được sự trường tồn vĩnh cửu.

Trước đây, ông chọn 2045 là năm mà thuyết The Singularity trở thành hiện thực. Lý do là vì theo những tính toán của ông, "sự thông minh của hệ thống phi sinh học (bao gồm máy móc, trí tuệ nhân tạo, công nghệ thông tin) tại thời điểm ấy sẽ đạt đến mức độ lớn hơn hàng tỉ lần so với trí tuệ thông minh của con người ngày nay."

Thế nhưng theo các nghiên cứu mới đây, Ray Kurzweil cho rằng con người thậm chí sẽ phá vỡ được quy luật sinh - tử vào trước thời điểm năm 2045, mà cụ thể là năm 2029.

"Tôi tin rằng chúng ta sẽ đạt tới cột mốc vào năm 2029, thời điểm mà công nghệ y tế sẽ đủ khả năng kéo dài tuổi thọ của chúng ta thêm từng năm một," ông nói với tạp chí Playboy trong bài phát biểu. "Lúc bấy giờ, tuổi thọ sẽ không dựa vào số ngày sinh của bạn, mà sẽ được tính bằng những năm còn lại của cuộc đời - thứ có thể được thay đổi nhờ vào công nghệ y tế."

Còn rất nhiều điều có thể xảy ra trong vài chục năm tới, nhưng Kurzweil khẳng định rằng trong tương lai gần, những chiếc máy nano sẽ đủ khả năng để kiểm soát hệ thống miễn dịch của con người và điều trị các vấn đề như ung thư và tắc động mạch. Thời điểm đó, não của chúng ta có thể được kết nối với kho lưu trữ điện toán đám mây và duy trì được tuổi thọ, trí nhớ trong nhiều năm.

Ông ta cho rằng sự thay đổi này là bước tiếp theo trong quá trình tiến hóa của con người, giống như cách mà tổ tiên của chúng ta tiến hóa để sử dụng vỏ não vùng trán vào hơn 2 triệu năm trước. Những lợi ích đến từ sự thay đổi này rất đáng kể, và có ảnh hưởng rõ rệt tới nền văn minh của loài người trong suốt hàng thế kỷ qua.

Thuyết The Singularity giúp chúng ta tin vào một cuộc sống "bât tử" nhờ sự giúp sức của công nghệ

Để minh chứng rằng mình không nói chơi, Ray Kurzweil đã chỉ ra hai tiến bộ đã xảy ra và có sự tương quan trực tiếp tới những dự đoán cho tương lai của mình.

- Điều đầu tiên đó là tốc độ tiến bộ của công nghệ: Những chiếc điện thoại Android hay iPhone ngày nay nhỏ hơn, mạnh mẽ hơn, và rẻ hơn nhiều so với chiếc máy tính 11 triệu USD mà ông đã sử dụng tại MIT từ những năm 1960. Trong tương lai, các thiết bị công nghệ sẽ tiếp tục phát triển theo hướng nhỏ hơn, mạnh mẽ hơn, và gần gũi hơn với đời sống con người.

- Thứ hai đó là những thành tựu tại trung tâm nghiên cứu Y học Joslin Diabetes Center đã thành công trong việc vô hiệu hóa gen hấp thụ insulin béo từ động vật, cho phép chúng ăn rất nhiều loại thực phẩm mà không gặp phải vấn đề béo phì hoặc tiểu đường. Để đạt được điều này, chúng ta đã tìm ra cách để "hack" được cấu trúc cơ thể, nhằm loại bỏ những gen già cỗi không còn chức năng và giúp tăng đáng kể tuổi thọ con người.

Hiện vẫn còn quá sớm để nói rằng những dự đoán của Ray Kurzweil sẽ trở thành hiện thực. Rất có thể đây sẽ lại là một thất bại nữa của loài người trong công cuộc đi tìm kiếm "sự bất tử", điều đã là niềm mơ ước của nhiều tín ngưỡng, tồn tại trong suốt hàng thiên niên kỷ qua.

Thậm chí Ray Kurzweil (hiện đang ở tuổi 68) có thể sẽ qua đời trước khi thuyết The Singularity được chứng minh bằng thực tế, và thất bại trong chính cuộc đời của mình, dù những nghiên cứu của ông sẽ vẫn sẽ được truyền lại cho thế hệ sau. Thế nhưng, biết đâu chúng ta sẽ có cơ hội để trở nên bất tử nếu giữ gìn sức khỏe để có thể sống tới năm 2045 hoặc ít nhất là năm 2029?

kỹ sư không biết tiếng Nhật đã tạo được phần mềm đọc thứ tiếng này chính xác 99% như thế nào

Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang xuất hiện ở những nơi không ai ngờ tới và có thể đến sớm hơn chúng ta nghĩ.

• 10 giả thuyết xen lẫn thực tại đáng sợ về trí tuệ nhân tạo bạn nên quan tâm
• Từ chuyện AlphaGo: Nạn nhân đầu tiên của trí tuệ nhân tạo chính là những quốc gia "làm thợ" như Việt Nam

Mặc dù giành chiến thắng trước nhà vô địch cờ vây thế giới là điều rất ấn tượng, AI còn đang tiến hóa đến mức có thể được ứng dụng rộng rãi hơn trong cuộc sống. Điều đó được chứng minh bằng việc chỉ trong vài tháng, bốn kỹ sư gần như không biết gì về tiếng Nhật, đã tạo ra một phần mềm đọc được thứ tiếng này dưới dạng chữ viết tay.

Các lập trình viên của Reactive đã viết một ứng dụng có thể nhận dạng tiếng Nhật viết tay với độ chính xác lên tới 98,66%. Start-up mới có 18 tháng tuổi đời ở Tokyo này là một phần trong cộng đồng lập trình viên và nhà đầu tư toàn cầu, những người đang tìm cách khai thác sức mạnh của mạng thần kinh để áp dụng AI cho các mục đích thực tiễn hơn thay vì chơi những trò giải trí đơn thuần.

“Chỉ một vài năm trước, bạn phải là thiên tài mới làm được điều này”, David Malkin, trưởng nhóm phát triển phần mềm nói trên cho biết. “Giờ đây thì công nghệ đã phổ cập hơn và triển vọng ứng dụng AI vào thực tế trở nên sáng sủa hơn bao giờ hết”.

AI đã từng có thời là sân chơi độc quyền của Google, Facebook và các ông lớn công nghệ khác. Hiện nay, bất cứ start-up nào về học sâu (deep learning) cũng có thể tiếp cận các nền tảng đám mây khi Microsoft, Nvidia và Amazon đang bán các chương trình AI dễ như bán rau.

Công nghệ của Reactive cho thấy ngay cả các công ty nhỏ cũng có thể làm ra những ứng dụng phức tạp mà không cần nhiều kiến thức chuyên môn trong một lĩnh vực nhất định. Vấn đề là làm thế nào để kiếm tiền từ các ứng dụng này. Nhằm mục đích đó, Reactive đang có ý định áp dụng phần mềm của mình vào việc giảng dạy tiếng Nhật ở các trường học của Nhật Bản.

Mặc dù nhận dạng chữ viết có thể coi là chương trình AI ở mức độ cơ bản, việc nhận dạng tiếng Nhật lại có độ phức tạp cao hơn. Đó là vì ngôn ngữ này chứa các chữ tượng hình, mỗi chữ được cấu tạo bởi nhiều nét và có nhiều cách đọc khác nhau. Có hơn 2000 chữ như vậy trong tiếng Nhật. Điều đó khiến cho việc nhận dạng thứ tiếng này trở nên khó khăn hơn nhiều so với các thứ tiếng khác. Để giải quyết vấn đề này, các lập trình viên của Reactive đã tạo ra một thuật toán mô phỏng mạng thần kinh và cho phần mềm của mình luyện tập với hơn 1,8 triệu cách kết hợp các chữ với nhau.

“Việc công nghệ này không cần đến kiến thức chuyên môn giúp đẩy nhanh tốc độ phát triển và phổ cập ứng dụng trong thực tế”, Seishi Okamoto, giám đốc dự án phát triển phần mềm đọc tiếng Trung của Fujitsu Laboratories cho biết. “Các phần mềm nhận diện chữ Trung Quốc dựa trên học sâu đang bắt kịp và sẽ vượt qua khả năng của con người”.

Không giống như một phần mềm máy tính điển hình được xây dựng trên các quy tắc cứng nhắc, phần mềm học sâu được phát triển dựa trên cách xử lý thông tin của não bộ con người. Chỉ cần nhập dữ liệu đầu vào và lập yêu cầu đầu ra, mạng thần kinh máy tính sẽ tự tìm cách giải quyết vấn đề. Điều này cho phép chúng tìm ra các giải pháp cho những vấn đề hóc búa như phiên dịch hoặc tag ảnh mà các phương pháp truyền thống phải bó tay.

“Có nhiều yếu tố thuận lợi cho sự phát triển của AI như sự phổ biến của máy tính hiệu suất cao và dữ liệu lớn và sự tiến bộ của khoa học cơ bản”, Yoshua Bengio, giáo sư khoa học máy tính của đại học Montreal cho biết. “Sự phổ biến của công nghệ cao cấp đang khiến cho việc phát triển ứng dụng mới ngày càng dễ hơn”.

Tất cả những yếu tố trên sẽ giúp thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI. Theo công ty nghiên cứu CB Insights, số tiền đầu tư vào các start-up AI thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau đã đạt 310 triệu USD trong năm 2015, tăng gần 7 lần trong 5 năm qua.

Tham khảo: bloomberg

Tiết lộ động trời về những kẻ âm mưu hack não

Hai người Mỹ giàu có đang tìm kiếm các mô cấy não trên thị trường chợ đen, nhằm cho phép họ giao tiếp với nhau bằng cách sử dụng sức mạnh của ý nghĩ. Đó là tiết lộ của ứng cử viên tổng thống Mỹ Zoltan Istvan, lãnh đạo đảng Transhumanist, người luôn tin rằng, chỉ trong vài thập niên nữa, tất cả chúng ta có thể được đưa vào một ma trận trí thông minh nhân tạo. Ông Zoltan Istvan, lãnh đạo đảng Transhumanist và hiện là ứng cử viên tổng thống Mỹ. Ảnh: CNET "Rốt cuộc, loại công nghệ như trên sẽ cho phép chúng ta kết nối 24/7 với internet và mạng xã hội. Đây là sự khởi đầu của trí tuệ đám đông, nơi mọi người được kết nối qua lại với nhau", ông Istvan nhấn mạnh. Ông Istvan cho rằng, công nghệ nói trên có khả năng mang đến sự bất tử và sự hoàn mỹ thể chất cho con người. Theo lãnh đạo đảng Transhumanist, bộ đôi người Mỹ giàu có đang cố gắng tìm ra một vị bác sĩ sẵn sàng tiến hành quá trình cấy mô não nguy hiểm này. Một trong số họ sẽ tới gặp một bác sĩ ở Honduras, trong khi người còn lại sẽ đi tới Đông Âu. Họ đã lên kế hoạch cho chuyến đi trong 3 năm. Ông Istvan không tiết lộ danh tính của hai người Mỹ nói trên, vì lo ngại họ có thể bị ngăn chặn đi ra nước ngoài làm phẫu thuật. Bất chấp các rủi ro, những dạng phẫu thuật phức tạp như vậy được cho là có thể phổ biến hơn trên thị trường chợ đen. "Công nghệ rất mới, nhưng gần như mọi tin tặc sinh học đều tỏ ra quan tâm đến các mô cấy não cũng như hoạt động nghiên cứu, lắp đặt bộ phận thần kinh giả vào cơ thể. Khả năng trò chuyện với trí tuệ nhân tạo gần giống như Chén thánh đối với cộng đồng", ông Istvan nhấn mạnh. Ông Zoltan Istvan tiết lộ, 2 người Mỹ giàu có đang tìm bác sĩ có thể cấy ghép mô não, giúp họ đọc được ý nghĩ của nhau. Ảnh minh họa: Daily Mail Theo lãnh đạo đảng Transhumanist, công nghệ phát huy tác dụng nhờ các đặc điểm cơ bản của điện não đồ (EEG), vốn có khả năng đọc các tín hiệu điện tử do bộ não sản sinh. Dự kiến, trong 5 - 10 năm nữa, con người cũng sẽ phát triển công nghệ có khả năng kích thích trở lại bộ não, nhiều khả năng thông qua các tín hiệu điện cực nhỏ mà nó có thể kiểm soát, cho phép con người "cảm nhận được" dữ liệu đầu vào của thiết bị là gì. Nếu một cỗ máy tạo ra được dữ liệu đầu vào như vậy, giao tiếp thực sự với một cỗ máy hay trí tuệ nhân tạo sẽ hình thành. Ông Istvan và các thành viên trong đảng tin, con người có thể làm được điều đó thông qua các công nghệ như đăng tải trí não, cài cắm thêm các bộ phận máy móc vào cơ thể và thao túng di truyền. Mặc dù các công nghệ như vậy nghe có vẻ xa vời, nhưng nhiều công ty công nghệ đã và đang đạt được các bước tiến lớn giúp tiếp cận gần hơn tới các mục tiêu của Transhumanist. Ông Istvan nói, một trong những kỳ vọng của đảng Transhumanist là có thể đăng tải các đặc điểm nhân dạng của một người lên một cỗ máy, để các thế hệ tương lai có thể tái dựng một avatar hiện hữu như người đó. Ông Istvan thừa nhận, điều này may ra chỉ có thể trở thành hiện thực trong 20 hay thậm chí 30 năm tới. (Theo Daily Mail)

Thời đại của chatbot đang đến

Chatbot là gì, tại sao những “ông lớn” công nghệ như Microsoft, Facebook lại xem nó như ưu tiên hàng đầu và ném hàng tỷ USD vào đó?

Về cơ bản, chatbot là một hình thức thô sơ của phần mềm trí tuệ nhân tạo. Nó hoạt động độc lập, có thể tự động trả lời những câu hỏi hoặc xử lý tình huống càng thật càng tốt. Phạm vi và sự phức tạp của chatbot được xác định bởi thuật toán của người tạo nên chúng.

Chatbot là sự kết hợp của các kịch bản có trước và tự học trong quá trình tương tác. Với các câu hỏi được đặt ra, chatbot sẽ dự đoán và phản hồi chính xác nhất có thể. Nếu tình huống đó chưa xảy ra (không có trong dữ liệu), chatbot sẽ bỏ qua nhưng sẽ đồng thời “bắt chước” để áp dụng cho các cuộc trò chuyện thường xuyên (lặp đi lặp lại nhiều lần) về sau.

Ví dụ, bạn có thể yêu cầu chatbot tìm kiếm một bộ phim “bom tấn” đang chiếu trên khắp các rạp. Ngoài tên bộ phim, bạn có thể nhận được nhiều kết quả hơn, như thời gian chiếu, địa điểm tốt nhất, vị trí chố ngồi tốt nhất… và bạn không cần phải đặt thêm một câu hỏi nào khác nữa.

Có thể bạn đang sử dụng chatbot mà không hề hay biết. Nếu như bạn đã hỏi “trợ lý ảo” Siri của Apple hay Cortana của Microsoft một vấn đề gì đó, ví dụ “thời tiết hôm nay như thế nào?”, là bạn đã làm việc với một chatbot.

Nếu đang sử dụng Siri, bạn đang làm việc với chat bot.

Trong hội nghị F8 vừa diễn ra tuần trước, Facebook đã nhấn mạnh tầm quan trọng của chatbot trong tương lai và đang đặc biệt tập trung vào nó. Bằng chứng là hiện tại, ứng dụng Messenger đã cho phép các nhà bán lẻ, cửa hàng, các trang tin tức… tích hợp các công cụ để tương tác trực tiếp với người dùng và ngược lại. Việc đưa chatbot vào Messenger cũng là một phần giúp củng cố và nâng cao vị thế của ứng dụng để cạnh tranh với các đối thủ khác.

Tại F8, CEO Mark Zuckerberg đã chứng minh sức mạnh tiềm năng của chatbot bằng một chương trình của 1-800-Flowers, một dịch vụ đặt hoa tại Mỹ. Với Messenger, người dùng có thể đặt hoa nhanh chóng mà không cần phải gọi điện. Tất nhiên, các công việc như đặt taxi Uber, cập nhật thị trường chứng khoán phố Wall… cũng sẽ được thực hiện hoàn toàn trên ứng dụng nhắn tin của Facebook một cách dễ dàng và đơn giản, không rườm rà như trước nữa.

Chatbot sẽ là là phương tiện mới, hoạt động hiệu quả và nhanh chóng phổ biến, thay thế các ứng dụng trong tương lai gần.

Chatbot đầu tiên ra đời năm 1960, tên là Eliza, và là một chương trình máy tính của Joseph Weizenbaum (Viện Công nghệ Massachusetts, Mỹ). Thực ra Eliza là nỗ lực của Joseph nhằm tạo ra một liệu pháp điều trị tâm lý mới bằng máy tính. Đây là chương trình giả làm bác sĩ tâm lý, có thể trả lời những câu hỏi đơn giản. Nếu câu nào không hiểu, máy sẽ lấy một từ khóa trong câu của bệnh nhân và bảo họ giải thích thêm. Mặc dù có sự hạn chế về nhiều mặt, Eliza vẫn được xem là tiền đề để có thể phát triển chatbot như ngày nay.

Chatbot sẽ bùng nổ và sẽ là một hiện tượng mới trong tương lai gần, cũng giống như các biểu tượng cảm xúc (emoji). Việc tiếp thị, quảng bá sản phẩm của doanh nghiệp dựa trên chatbot sẽ dễ dàng hơn và tự nhiên hơn rất nhiều. Bên cạnh đó, người dùng cũng cảm thấy thú vị hơn, không còn cảm giác như đó là một phương thức quảng cáo nữa.

Mặc dù chatbot không thể mang lại khả năng trải nghiệm toàn bộ ứng dụng nhưng nó có thể tạo ra cách tiếp cận mới hơn, linh hoạt hơn cho người dùng, đặc biệt là người dùng di động. Ví dụ, thay vì phải tải về và đăng ký một ứng dụng chuyên dụng nào đó, bạn chỉ cần gửi một đoạn văn bản đến "bot" và yêu cầu chúng hành động như mua vé xem phim, gọi taxi… hay đơn giản là đọc tin tức mới nhất thời điểm đó.

Như vậy, trong tương lai gần, các dịch vụ định hướng và chatbot có thể hòa hợp với nhau nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng. Và nó sẽ không “gây nên sự sợ hãi cho loài người” như các chuyên gia đã cảnh báo về mối đe dọa của trí tuệ nhân tạo (AI).

Mức độ phổ biến và tầm ảnh hưởng của các ứng dụng nhắn tin hiện nay là rất lớn. Với việc Facebook tích hợp chatbot vào dịch vụ nhắn tin của mình, nhiều chuyên gia nhận định chatbot sẽ bao quát hầu hết các dịch vụ trực tuyến khác.

Bên cạnh đó, Facebook cũng đang phát triển công cụ “dạy” AI đọc truyện cho trẻ em, hay Google đang nghiên cứu Deep Mind, một hệ thống có thể dự đoán chính xác những thay đổi của thị trường chứng khoán… Công nghệ đằng sau chatbot đang phát triển chưa từng có, làm cho thiết bị số đang thông minh hơn rất nhiều. Có lẽ đến một ngày nào đó, loài người sẽ rơi vào hoàn cảnh như trong bộ phim Spike Jonze.

Chắc chắn không? Có lẽ nên thử hỏi một chatbot xem sao!

(theo IBTimes)