Xin chào "JARVIS" của lĩnh vực y tế, thứ đã, đang và sẽ tiếp tục cứu giúp loài người

Chắc hẳn ai trong chúng ta cũng trầm trồ thán phục khi diện kiến trí tuệ nhân tạo siêu việt tích hợp trong bộ giáp của Iron Man với khả năng nhận thức phi thường trên hầu hết mọi lĩnh vực. Đó là trên phim ảnh, vậy thực tế ra sao? Các nhà khoa học Singapore cùng hệ thống AI của họ sẽ khiến chúng ta bất ngờ.

• Bạn sẽ shock với tốc độ học chơi Mario của một trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo qua mặt được cả sinh viên chuyên ngành khoa học máy tính - Chuyện thật mà như đùa!

Một trong những vấn đề chính yếu cần phải hiểu trước tiên, đó là phát triển vaccine không chỉ đồng nghĩa với việc cống hiến, nghiên cứu trong một thời gian dài, mà còn phụ thuộc vào cả may mắn nữa. Các nhà khoa học sẽ bắt đầu từ những loại thuốc, dù hiệu quả ít hay nhiều, có thể tác động đến virus, và tất nhiên, có một mối quan hệ mật thiết với mục đích chữa trị. Tất cả những yếu tố đó, cộng thêm cả một quá trình làm việc không biết mệt mỏi, thất bại rồi sửa chữa liên tục, cho tới khi họ có thể tìm ra phương thuốc cuối cùng.
Tuy nhiên, một trong những khám phá thú vị, bất ngờ nhất trong lĩnh vực y tế hiện nay đó là ảnh hưởng của công nghệ, máy móc có thể giúp ích trong việc xúc tiến, rút ngắn khoảng thời gian tìm kiếm đó. Quả thật, viễn cảnh đó không còn ở trong trí tưởng tượng nữa: Trong một nghiên cứu được công bố vào thứ Tư tuần trước trên thời báo Macromolecules, nhóm các nhà khoa học đến từ IBM và Học viện Công nghệ Vi sinh Singapore đã có một khám phá mang tính cách mạng trong vấn đề đối phó với những virus lây lan nguy hiểm.
Với sự trợ giúp từ siêu máy tính Watson đến từ tập đoàn công nghệ đa quốc gia này, họ hy vọng phát kiến này sẽ ngày một vươn xa, phát triển rộng rãi, nâng cao hơn nữa, ứng dụng vào nghiên cứu chế tạo vaccine.

Virus Ebola

Cụ thể, ban đầu những nhà phân tích tham gia trực tiếp cho biết rằng họ đã nhận dạng được một loại đại phân tử có khả năng chống chọi lại những nhân tố gây bệnh có thể lây lan, nhân bản, và thậm chí cả kháng thuốc. Chẳng hạn, Zika và Ebola là những loại virus đặc biệt khó kiểm soát và chữa trị vì ngày càng xuất hiện nhiều biến thể, đồng nghĩa với việc một loại vaccine là không đủ để đương đầu với toàn bộ đặc tính tiến hóa liên tục đó.
Tuy nhiên, đại phân tử được khám phá mới đây lại có một “quyền hạn” to lớn, cho phép quy trình thiết lập phòng thủ trước virus trở nên hiệu quả hơn, kết hợp với các cơ quan miễn dịch chiến đấu lại virus, đồng thời tự “hy sinh” tế bào bị nhiễm bệnh trước đó bằng việc khiến môi trường nội bào không đủ điều kiện tương thích để lây lan, nhân bản. Những thử nghiệm ban đầu cho thấy virus Ebola, sốt xuất huyết, cúm, sốt rét, virus đường ruột và Herpes đều bị ảnh hưởng bởi cơ chế này.
Bên cạnh đó, theo như chia sẻ của đội ngũ nghiên cứu, chỉ cần thêm một thời gian ngắn họ có thể ứng dụng đột phá này trong việc phát triển một loại thuốc kháng virus đặc biệt, thanh tẩy tế bào bị nhiễm bệnh. Xa hơn nữa, các nhà khoa học mong muốn phương thuốc này có thể trở thành tương lai của lĩnh vực chế xuất vaccine triệt để đối với những nguy cơ dịch bệnh lây lan tiềm tàng trên thế giới.
Nghe có vẻ vô cùng hứa hẹn, nhưng bấy nhiêu chưa thật sự ăn nhằm gì. Và đó là lúc Watson - “nhân tố bí ẩn” tham gia cuộc chơi.

Vài năm trở lại đây, giới chuyên gia đã bắt tay vào phân tích những nghiên cứu liên quan tới việc ứng dụng Watson vào công cuộc chế tạo thuốc và những thử nghiệm y tế. Hơn thế nữa, Watson cũng tỏ ra vô dùng hữu ích trong việc trợ giúp các bác sỹ tìm kiếm những phương cách điều trị hợp lý nhất cho các ứng viên, đảm bảo họ có đủ điều kiện tham gia và vượt qua thử nghiệm, vốn đã được tính toán kỹ lưỡng trước đó. Điều này thoạt tiên có lẽ chưa có gì to lớn, đáng kể, nhưng thực sự, việc phân tích ứng viên sao cho phù hợp, ít rủi ro nhất trước khi bước vào thử nghiệm là một công đoạn đầy áp lực trong lĩnh vực này.
Ngoài ra, Watson cũng tỏ ra là một cánh tay phải không thể bị thay thế khi chứng minh khả năng siêu việt của mình bằng cách sàng lọc dữ liệu về hàng triệu bài báo cũng như bằng sáng chế trên thế giới, khai thác mọi thông tin về những hợp chất hứa hẹn về một tương lai tươi sáng cho sự thành công của loại vaccine mới. Cụ thể hơn, với những kết quả trên, các nhà khoa học có thể dễ dàng tìm ra thành phần cần thiết cho việc phát triển phương thuốc của mình, đẩy mạnh quá trình chế xuất và ứng dụng thực tế.
“Cứu người như cứu hỏa”! Chưa bao giờ tốc độ lại đóng vai trò quan trọng đến thế, nhất là thời đại ngày nay với hàng loạt những mối dịch bệnh nguy hiểm chực chờ trỗi dậy reo rắc kinh hoàng, như sự kiện gần đây nhất về virus Zika bùng phát tại Brazil. Với sự trợ giúp từ Watson, có lẽ, dù sớm hay muộn, một ngày nào đó loài người sẽ có thể tự cứu mình khỏi nguy cơ lấp ló đứng trên bờ vực như hiện nay.

Tham khảo: Fusion.net

Công bố chấn động của Google sẽ làm Intel phải "khóc thét"

Điều Intel không mong muốn nhất đã xảy ra: Google đang tự chế tạo chip máy tính của riêng mình.

• Để đẩy tốc độ chip lên nấc thang mới, Intel hợp tác với các nhà khoa học năng lượng nguyên tử
• Thế giới công nghệ chết đến nơi rồi sao? Apple, Google, Microsoft và Intel đồng loạt lao dốc!

Google vừa làm chấn động làng công nghệ khi tiết lộ, hãng đang thiết kế một loại chip để vận hành tương lai của đế chế Internet hùng mạnh của mình: trí tuệ nhân tạo (AI). Với việc tự chế tạo chip, Google đang tiếp nối truyền thống làm đảo lộn ngành công nghệ của mình. Trong một thập kỷ qua, Google đã thiết kế mọi loại phần cứng mới cho các trung tâm dữ liệu khổng lồ của hãng, bao gồm máy chủ, thiết bị kết nối, và nhiều thứ khác.
Khi Google tạo ra các dịch vụ ở quy mô và tầm vóc chưa từng có tiền lệ, công ty này cần một loại phần cứng hiệu suất hơn để vận hành các dịch vụ trên. Trong những năm qua, nhiều gã khổng lồ Internet khác cũng đã theo gương Google và làm thay đổi sâu sắc thị trường phần cứng toàn cầu.
Mục tiêu mà Google kỳ vọng với loại chip trên là hiệu suất vượt trội. Để đưa AI lên một tầm cao mới, Google cần một loại chip có thể làm được nhiều hơn trong khoảng thời thời gian ngắn hơn và tiêu thụ ít điện năng hơn. Nhưng, ảnh hưởng của loại chip này sẽ vượt ra ngoài biên giới của đế chế Google.

Nó đe dọa tương lai của các nhà sản xuất chip như Intel và nVidia, đặc biệt là khi xét đến tầm nhìn tương lai của Google. Theo Urs Hölzle, người phụ trách mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu của Google, loại chip mới này chỉ là bước khởi đầu trong chiến lược phát triển phần cứng của hãng.
Nhưng Google sẽ không bán loại chip này cho các công ty khác. Họ sẽ không cạnh tranh trực tiếp với Intel hoặc nVidia. Nhưng, với các trung tâm dữ liệu khổng lồ của mình, cho đến nay Google là khách hàng tiềm năng lớn nhất của cả hai công ty trên. Trong khi đó, khi ngày càng nhiều các doanh nghiệp sử dụng dịch vụ điện toán đám mây được cung cấp bởi Google, họ sẽ mua ngày càng ít máy chủ (kèm theo đó là chip). Điều này sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến doanh thu của các nhà sản xuất chip như Intel.
Quả thực, Google muốn dùng loại chip mới để thúc đẩy dịch vụ đám mây, cho phép các doanh nghiệp và lập trình viên khai thác công cụ AI của hãng để phát triển các ứng dụng. Khi Google bán dịch vụ cho các công ty khác dựa trên nền tảng AI, họ muốn cho thấy mình đang sở hữu phần cứng tốt nhất để chạy các AI này, phần cứng mà không công ty nào có được.
Google cần tốc độ
Loại chip mới của Google được gọi là bộ xử lý Tensor (TPU). Đó là vì loại chip này được dùng để chạy TensorFlow, phần mềm điều khiển mạng nơ-ron sâu của Google. Đây là một chương trình học sâu (deep learning), có khả năng học hỏi những nhiệm vụ cụ thể bằng cách phân tích các tập dữ liệu khổng lồ. Các gã khổng lồ công nghệ khác thường chạy mạng nơ-ron sâu bằng bộ xử lý đồ họa (GPU).
Đây là những con chip ban đầu được thiết kế để xử lý hình ảnh cho game và các ứng dụng nặng về đồ họa khác. GPU là loại chip phù hợp cho việc thực hiện các tính toán trong mạng nơ-ron sâu. Nhưng Google cho biết hãng đã phát triển một loại chip có hiệu suất cao hơn. Google đã phát triển TPU dành riêng cho AI sao cho nó cần ít transistor hơn khi hoạt động. Điều này có nghĩa là nó có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn trong cùng một khoảng thời gian so với chip bình thường.

Hiện nay, Google đang sử dụng cả TPU và GPU để chạy các mạng nơ-ron. Hölzle từ chối tiết lộ chi tiết về cách sử dụng TPU của Google, ngoại trừ việc họ sẽ dùng con chip này cho nhiệm vụ nhận diện giọng nói trên điện thoại Android. Ông cho biết thêm Google sẽ tiếp tục thiết kế các con chip mới chuyên dùng cho học sâu. Có vẻ như về lâu dài, động thái này của Google sẽ làm GPU hết đất dụng võ. “GPU quá phổ thông cho chương trình học sâu. Loại chip này chưa đủ mạnh để phát triển AI”, Hölzle nói.
Đây không phải là điều nVidia muốn thấy. Là hãng chế tạo GPU lớn nhất thế giới, nVidia đang cố gắng mở rộng thị trường sang lĩnh vực AI. Như Hölzle đã chỉ ra, GPU mới nhất của nVidia được thiết kế dành riêng cho chương trình học sâu. Nhưng rõ ràng là Google muốn loại chip có hiệu suất cao hơn rất nhiều.
Trong khi đó, các công ty khác, đặc biệt là Microsoft, đang phát triển một dòng chip gọi là FPGA. Đây là một loại chip có thể tái lập trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Microsoft đã thử nghiệm FPGA với học sâu và Intel gần đây đã mua một công ty chế tạo FPGA.
Một số chuyên gia cho rằng đây là con đường thông minh hơn. Patrick Moorhead , chủ tịch của Moor Insights & Strategy, một công ty chuyên nghiên cứu thị trường chip cho biết, FPGA có tính linh hoạt cao hơn TPU. Moorhead cho rằng chip TPU mới của Google là quá tham vọng, và cần phải mất ít nhất 6 tháng để phát triển. Đây là một khoảng thời gian dài trong một thị trường cực kỳ cạnh tranh, với sự tham gia của các công ty Internet sừng sỏ nhất.
Nhưng Google không cần sự linh hoạt đó. Cái họ cần nhất là tốc độ xử lý của con chip. Khi được hỏi tại sao Google lại phát triển con chip từ đầu thay vì sử dụng FPGA, Hölzle nói: “Con chip này có tốc độ nhanh hơn nhiều”.
Nỗi lo của Intel
Hölzle cũng chỉ ra rằng con chip của Google sẽ không thay thế bộ xử lý trung tâm (CPU), trái tim của mọi máy chủ máy tính. Gã khổng lồ tìm kiếm này vẫn cần những con chip trên để chạy hàng chục nghìn thiết bị ở các trung tâm dữ liệu của mình, và CPU là lĩnh vực kinh doanh chính của Intel. Nhiều chuyên gia cho rằng nếu Google đã tự chế tạo chip cho AI, hãng này hẳn đã phát triển CPU rồi.

Hölzle đã bác bỏ khả năng này. “Chúng ta thường chỉ muốn giải quyết những vấn đề chưa có lời giải”, ông nói. CPU là một công nghệ đã hoàn thiện và khó có thêm đột phá. Nhưng ông cho biết Google muốn cạnh tranh lành mạnh trên thị trường chip. Nói cách khác, hãng này muốn mua chip từ nhiều nhà cung cấp chứ không chỉ riêng mình Intel. Suy cho cùng, tính cạnh tranh của thị trường càng cao, giá sản phẩm sẽ càng rẻ cho Google. Đó là lý do tại sao Google đang hợp tác với OpenPower Foundation, một nhà cung cấp thiết kế chip mà bất cứ ai cũng có thể sử dụng và thay đổi chúng.
Đó là một ý tưởng táo bạo, và là mối đe dọa tiềm tàng cho các hãng sản xuất chip lớn trên thế giới. Theo Shane Rau, một chuyên gia phân tích của công ty nghiên cứu IDC, Google mua khoảng 5% tổng CPU máy chủ được bán trên toàn thế giới. Trong một năm qua, Google đã mua khoảng 1,2 triệu con chip. Và hầu hết trong số này đến từ Intel. Phó chủ tịch của Intel, Diane Bryant cho biết trong năm 2012, Google mua chip máy chủ từ Intel nhiều hơn bất cứ nhà cung cấp nào khác.
Bất kể kế hoạch với CPU là gì, Google vẫn sẽ tiếp tục phát triển các con chip dành riêng cho AI. Sẽ mất vài năm nữa để chúng ta biết Google có thành công hay không. Suy cho cùng, AI cũng đang liên tục tiến hóa. “Thế giới công nghệ luôn biến đổi không ngừng. Đến tôi cũng không biết câu trả lời cuối cùng cho vấn đề này là gì”, ông nói. Nhưng dù gì đi nữa, các nhà sản xuất chip sẽ là người cảm thấy lo sợ nhất trước kế hoạch của Google.

Tham khảo: wired.com

3 dự đoán tương lai hợp lý nhất về trí tuệ nhân tạo, không nhuốm màu hủy diệt

Khi tầm ảnh hưởng của AI ngày càng rộng khắp thì khả năng chúng ta hiểu được những ảnh hưởng này càng hạn chế. Bài viết này sẽ đi vào giải thích hiện tượng này cũng như đưa ra các dự đoán về tương lai của AI.

• Trí tuệ nhân tạo Trung Quốc sẽ phải thi Đại học các môn Văn, Toán...
• Trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán được cả khủng hoảng tài chính, điều con người đang bó tay
• Nếu bạn muốn thực sự hiểu về trí tuệ nhân tạo, đừng bỏ qua 20 bộ phim hấp dẫn này (P.2)

Công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) đang dần dần trở nên vô hình trước mắt chúng ta và ngược lại. Chính xác thì những ảnh hưởng và hoạt động của AI đang ngày càng trở nên khó nhận biết hơn với con người. Ngay cả các chuyên gia cũng không phải lúc nào cũng hiểu rõ hệ thống AI vận hành ra sao.

Trên thực tế thì khi tầm ảnh hưởng của AI ngày càng rộng khắp thì khả năng chúng ta hiểu được những ảnh hưởng này càng hạn chế. Bài viết này sẽ đi vào giải thích hiện tượng này cũng như đưa ra các dự đoán về tương lai của AI.
1. AI sẽ thay đổi cách chúng ta định nghĩa về "trí tuệ"
Trong tương lai, AI sẽ trở nên vô hình và khiến con người không thể phân biệt hay hiểu được.
Đầu tiên, AI không nhất thiết phải hiển hiện như một thứ có thể cầm nắm. AI có thể tồn tại dưới nhiều dạng thức như giao diện người dùng hay giọng nói. Chẳng phải chúng ta có thể hoàn toàn tin vào các bản nhạc Spotify gợi ý hay trò chuyện với Siri, Alexa một cách thoải mái như những sinh thể sống sao? Đây cũng chính là những ví dụ cho thấy “trí tuệ” không nhất thiết phải là một thực thể có thể cầm nắm.
Thứ hai, AI sẽ trở nên vô hình sau khi trải qua phép thử Turing (bài kiểm tra khả năng trí tuệ của máy tính) hay các phép thử tương tự khác. Một hệ thống trí tuệ nhân tạo cố gắng mô phỏng các hoạt động giao tiếp, nhận thức cũng như cảm xúc của con người có thể làm mờ ranh giới giữa người với chúng đến mức không thể phân biệt nổi. Và khi đó, thứ gọi là “trí tuệ nhân tạo” đối với chúng ta có vẻ sẽ không còn là “nhân tạo” nữa.
Thứ ba và cũng là quan trọng nhất, AI vô hình trong mắt chúng ta khi các chi tiết về ảnh hưởng cũng như cách vận hành của chúng vượt ngoài tầm hiểu biết của con người. Chúng ta có thể ý thức, cảm nhận được sự hiện hữu cũng như tác động của các hệ thống AI nhưng sẽ không còn hiểu được cặn kẽ những hệ thống đó vận hành ra sao, làm thế nào chúng đạt được mục tiêu hay những hệ quả sau cùng của chúng.
Điều này có nghĩa là công nghệ AI sẽ sớm vượt ra ngoài quy luật “bất cứ công nghệ nào khi tiến bộ đến một tầm cao cũng đều trở thành ma thuật" của Clarke.
2. AI sẽ trở nên không thể hiểu nổi

Theo đà này, chúng ta có thể vẫn sẽ nhận biết được sự tồn tại của AI quanh mình nhưng sẽ không còn có thể thấy chúng qua các giác quan nữa. Sự phát triển này có 2 đặc điểm:
Thứ nhất, hầu hết các thuật toán hệ thống cũng như những tiến bộ mới nhất trong công nghệ AI cũng đều giống như những chiếc hộp đen không thể mở ra, dò được hay kiểm soát được với hầu hết chúng ta.
Chính vì vậy mà thật khó để nói được các hệ thống AI sẽ thay đổi cuộc sống của chúng ta ra sao, từ việc gợi ý danh sách nhạc phù hợp hợp cho đến những điều khoản hợp đồng bảo hiểm được cá thể hóa hay các thuật toán giao dịch trên thị trường chứng khoán có thể thay đổi cục diện kinh tế toàn cầu. Chúng có thể tác động đến mọi mặt đời sống con người.
Cụ thể là các hệ thống AI sẽ ngày càng bện chặt vào các hệ thống kinh tế, chính trị, xã hội,…và khiến chúng ta khó có thể chỉ rõ được ảnh hưởng chính xác của chúng.
Thứ hai, công nghệ AI đang trở nên ngày càng phức tạp đến mức không thể hiểu nổi thậm chí với cả các chuyên gia đã thiết kế và phát triển chúng. Trong cuốn sách “The Master Algorithm” gần đây của mình, chuyên gia về machine learning Pedro Domingos đã chỉ ra rằng từ những năm 1950, các nhà khoa học đã tạo ra những thuật toán có thể làm những việc chính con người cũng không hiểu được.
Xu hướng này hiện không có vẻ gì là sẽ thay đổi lộ trình, và trong tương lai, ngay cả các chuyên gia giàu kinh nghiệm cũng sẽ mất rất nhiều thời gian để theo kịp.
Hệ thống AI ngày nay đã có thể cung cấp những thông tin, tri thức quan trọng trong đủ các lĩnh vực từ công nghệ cá thể hóa cho đến vật lý hạt, từ những công thức nấu ăn cho đến ngón chơi lạ lùng trong các tựa game, từ phòng chống tội phạm cho đến công nghệ sinh học. Cụ thể là các hệ thống AI chuyên biệt có thể giúp nâng cao hiệu quả các công trình nghiên cứu sinh học hay giúp bạn chọn quãng đi thuận tiện nhất đến một buổi gặp mặt.
Khi các hệ thống AI càng trở nên tinh vi, phổ cập bao nhiêu thì con người càng khó hiểu được cơ chế vận hành của chúng bấy nhiêu. Và hơn thế nữa, một khi các hệ thống AI có thể tự học và tự điều khiển nhanh hơn con người, điều tất yếu xảy ra chúng sẽ làm lu mờ con người mãi mãi. Cuối cùng thì các hệ thống AI sẽ trở thành các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực của chúng và còn có thể dự đoán tương lai của mình tốt hơn cả con người.
Chính vì vậy mà các hệ thống AI phức tạp có thể đưa ra các thông tin chính xác và hữu ích dựa trên một chuỗi tương tác con người không thể nào theo kịp, dù có là các chuyên gia đích thực. Nếu kịch bản này xảy ra, liệu chúng ta còn có thể làm việc hiệu quả mà không có AI trợ giúp không?
3. AI sẽ trở nên đồng nhất với trí tuệ con người

Cũng như bất cứ công nghệ nào trước đó, AI đã tiến hóa từ sự tò mò đơn thuần sang những khả năng choáng ngợp. Kết cục là trong tương lai, những thứ đáng giá nhất thế giới sẽ là những hệ thống AI cao cấp không ai có thể hiểu hay điều khiển được.
Cùng lúc đó, AI cũng sẽ chuyển sang thành một hiện tượng chưa từng có, ảnh hưởng đến cả cách chúng ta đánh giá hay định nghĩa về “trí tuệ”. Theo hướng này thì trí tuệ con người sẽ sớm không còn là chuẩn mực để đánh giá độ thông minh nữa.
Ngày nay, trí tuệ con người đang định hình cho AI và ngược lại, AI cũng đang ngày càng định hình lại trí tuệ con người. Khi tầm ảnh hưởng của AI tăng lên, con người cũng cần phải hiểu được cách thức vận hành của chúng. Và để làm được điều này, chúng ta cần gia tăng trí tuệ của chính mình để tương tác được với các bộ phận trong hệ thống AI về lâu về dài.
Thứ nhất, việc con người phải tự làm mình thông minh lên là điều tất yếu, đặc biệt là các nhà nghiên cứu, các kỹ sư cũng như các nhà thiết kế hệ thống để theo kịp được hệ thống AI họ phát triển. Ngoài các công cụ hay chiến lược tốt hơn, các nhóm nghiên cứu tập hợp nhiều nhà khoa học trong các lĩnh vực khác nhau cũng giúp cho việc hiểu rõ cách thức vận hành của các hệ thống AI trở nên dễ dàng hơn.
Thứ hai, AI nên được đưa vào giúp càng nhiều người càng tốt. Ví dụ như các game giáo dục có thể giúp trẻ em học về lập trình hay robot, giúp chúng làm quen với các hệ thống trí tuệ nhận tạo ngay từ nhỏ. Những hệ thống như Algorithmic Angels có thể giúp con người hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động cũng như tác động của AI trong đời sống hàng ngày cũng như đưa ra quyết định chính xác hơn.
Những chiếc hộp đen bí ẩn của AI có thể được mở ra và đưa vào ứng dụng giúp con người cộng tác, làm việc cùng nhau dễ dàng hơn. “Dân chủ hóa” AI có thể giúp mọi người thiết kế và phát triển nhiều sản phẩm mới cho các hệ thống AI. Cũng như việc ngày nay chúng ta coi lập trình hay các kỹ năng sử dụng máy tính là thứ bắt buộc phải biết, trong tương lai những am hiểu và khả năng tác động vào hệ thống AI cũng sẽ là hành trang không thể thiếu của con người hiện đại.
Theo hướng này, công nghệ AI có thể tiến hóa thành một nền tảng giống như Internet, cho phép chúng ta quyết định cách chúng được sử dụng hay thiết kế, phát triển nó đi xa nữa. Việc hạ tầng AI cùng với IoT mở ra cánh cửa mới cho các nhà phát triển và các chuyên gia cũng sẽ có tác động lớn đến cách chúng ta hiểu và tương tác với các hệ thống thông minh nói chung. Và con người sẽ hòa làm một với máy móc một cách vô hình.
Ranh giới giữa các thực thể số và thực thể hữu hình sẽ dần bị xóa nhòa. Khi mối quan hệ giữa con người với các hệ thống AI ngày càng khăng khít, ranh giới giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo cũng sẽ tan biến. Và đó cũng là khi từ “nhân tạo” mất đi ý nghĩa thực của nó.

Tham khảo Techcrunch

Trí tuệ nhân tạo vừa thực hiện lại được thí nghiệm đoạt giải Nobel

Sau thành công này, nhóm nghiên cứu tiếp tục phát triển một phiên bản còn lớn hơn nữa.

• Trí tuệ nhân tạo của Google vừa làm một bài thơ, hãy thử đọc xem bạn có hiểu gì không
• Bạn có tin chiếc váy cực kỳ lộng lẫy và đẹp mắt này lại là tác phẩm của trí tuệ nhân tạo?

Chúng ta đã được thấy trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI) thực hiện thí nghiệm lượng tử một cách dễ dàng và giờ đây, cỗ máy biết học này đang tiếp tục thực hiện các thí nghiệm ở những lĩnh vực khác.
Một nhóm các nhà nghiên cứu từ các trường Đại học Quốc gia Úc, Đại học Adelaide và Học viện Lực lượng Quốc phòng Úc (thuộc Đại học New South Wales) đã sử dụng một thuật toán để tái tạo lại thí nghiệm từng đoạt giải Nobel - đây chính là thí nghiệm đã tạo ra ngưng tụ Bose-Einstein. Trong điều kiện đơn giản, các nhà vật lý đã tạo ra một luồng khí cực lạnh (cỡ 1 microkelvin, thấp hơn cả một phần tỷ của nhiệt độ trên không tuyệt đối), sau đó, họ để trí thông minh nhân tạo thực thi phần còn lại của thí nghiệm.

Phòng thí nghiệm tại Đại học Quốc gia Úc

Từ đó, trí tuệ nhân tạo sẽ phải học cách thay đổi các thông số khác nhau để điều chỉnh nhiệt độ xuống thấp hơn nữa, đồng thời làm tăng tính hiệu quả của thí nghiệm. Trí thông minh nhân tạo đã làm được điều này bằng cách điều chỉnh bộ ba chùm tia laser. Các nhà khoa học cho biết: Kết quả thu được khá ấn tượng, trí tuệ nhân tạo đã tự làm thí nghiệm trong khoảng 1 giờ đồng hồ và phương pháp mà AI thực hiện thậm chí còn vượt xa những gì mà các nhà khoa học đã dạy nó. Nhóm nghiên cứu cho biết rằng Al có thể tự lập trình công việc cho mình vào mỗi buổi sáng và còn có thể chỉnh sửa lại những thay đổi đã xảy ra trong quá trình thử nghiệm đêm hôm trước.
Nếu bạn muốn đích thân kiểm chứng thì có thể tham khảo tải thuật toán mà các nhà khoa học đã tải lên GitHub. Thuật toán này có thể được sử dụng cho khoa học lượng tử, điện toán lượng tử và chuyên ngành vật lý femtosecond.
Kế hoạch tiếp theo của nhóm nghiên cứu sẽ là sử dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng ngưng tụ Bose-Einstein với quy mô lớn hơn, nhanh hơn những gì mà chúng ta đã từng thấy trước kia.

Không phải smartphone, công nghệ này mới là mảng kinh doanh cốt lõi của Sony trong tương lai

Sony từng là kẻ đi tiên phong trong công nghệ trí tuệ nhân tạo, nhưng lại vắng bóng hơn 1 thập kỷ qua. Giờ đây gã khổng lồ Nhật Bản sẽ quay trở lại cuộc đua này.

• Trí tuệ nhân tạo của Google vừa làm một bài thơ, hãy thử đọc xem bạn có hiểu gì không
• Sinh viên mới tốt nghiệp hãy cẩn thận, trí tuệ nhân tạo sẽ cướp việc của các bạn
• Trí tuệ nhân tạo qua mặt được cả sinh viên chuyên ngành khoa học máy tính - Chuyện thật mà như đùa!

Tập đoàn Sony của Nhật Bản cho biết họ đang có kế hoạch để đầu tư và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo. Không chỉ là một mảng kinh doanh phụ, mà Sony cho biết đây sẽ là mảng kinh doanh cốt lõi đem lại nguồn thu lớn cho công ty trong tương lai.
Theo nguồn tin của Reuters, Sony đã đầu tư một khoản tiền lớn vào một startup có tên Cogitai tại Mỹ. Số tiền đầu tư chưa được tiết lộ, tuy nhiên theo nguồn tin này cho biết thì đây không phải là một khoản đầu tư nhỏ.

Cogitai là một startup công nghệ có trụ sở tại California, được thành lập bởi 3 nhà khoa học máy tính. Startup này tập trung vào nghiên cứu công nghệ trí tuệ nhân tạo, mà giúp các hệ thống máy tính có khả năng tự học tập mà không cần sự hướng dẫn của con người, chỉ cần chúng được tương tác trong thế giới thực.
Giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính của Sony, ông Hiroaki Kitano cho biết: “Từ một cái nhìn khách quan, chúng ta đang tụt lại phía sau. Thế nhưng vẫn có những vẫn có cơ hội với những lĩnh vực chưa được khám phá. Chúng tôi cũng có những thành tựu nhất định và sẽ tiếp tục phát triển nó”.

Trên thực tế, Sony là một trong những người đi tiên phong trong công nghệ AI. Năm 1999, Sony đã ra mắt chú cho robot AIBO. Năm 2003, Sony tiếp tục ra mắt con robot QRIO có hình dạng giống người. Các sản phẩm công nghệ này đều có khả năng tương tác với con người, đó là những sản phẩm phần cứng được tích hợp trí tuệ nhân tạo đầu tiên.

Tuy nhiên sau những bước đầu thành công, Sony lại bỏ quên mảng công nghệ này mà thay vào đó là tập trung cho mảng kinh doanh cốt lõi là các thiết bị điện tử. Sony gặp phải nhiều khó khăn và cạnh tranh từ các đối thủ trong mảng kinh doanh cốt lõi, khiến cho họ không còn tâm trí nghiên cứu công nghệ mới mà không đem lại doanh thu thực sự.
Thế giới công nghệ đã có nhiều thay đổi, hiện nay đã có nhiều công ty công nghệ hàng đầu thế giới chạy đua phát triển trí tuệ nhân tạo. Trong đó phải kể đến Facebook và Google, trí tuệ nhân tạo mà họ phát triển đã có thể làm được rất nhiều thứ hỗ trợ con người.
Trước tình hình hiện tại, Sony quyết định sẽ trở lại cuộc đua này sau 1 thập kỷ vắng bóng. Có thể công nghệ của Sony sẽ chưa sánh kịp với Facebook và Google, nhưng những sản phẩm phần cứng tích hợp trí tuệ nhân tạo của Sony chắc chắn sẽ tiếp tục gây được sự chú ý.
Ông Kitano tiết lộ rằng: “Chúng tôi đang xem xét nhiều khả năng khác nhau, nhưng rất có thể đó sẽ là một con robot mới”.

Tham khảo: Reuters

Công ty này vừa tuyển luật sư mới rất giỏi, và đó là một con robot

Bạn nghĩ sao khi robot đi làm luật sư?

• Trí tuệ nhân tạo của Google vừa làm một bài thơ, hãy thử đọc xem bạn có hiểu gì không
• Sinh viên mới tốt nghiệp hãy cẩn thận, trí tuệ nhân tạo sẽ cướp việc của các bạn

Luật sư có thể mang tiếng xấu vì "cáo già và quỷ quyệt" vì những chiêu trò của mình để bào chữa cho tội phạm, nhưng luật sư robot ROSS thì không có những phẩm chất này.
Thử cho ROSS phân tích những phán quyết phức tạp của tòa án từ cách đây hơn 13 năm, ROSS không chỉ đưa ra kết quả ngay lập tức mà còn liên hệ những phán quyết đó với các trường hợp hiện tại bằng những phương thức và ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu hơn cho tất cả mọi người.
Nói vui một chút, điều duy nhất mà ROSS không thể làm được là đi lấy một tách café.

Bất cứ ai cũng có thể sẽ phải trầm trồ thán phục về kiến thức của ROSS - một trí thông minh nhân tạo. Nó là sức mạnh của siêu máy tính IBM Waston với một kho dữ liệu khổng lồ được tập hợp qua rất nhiều thời kỳ, được nghiên cứu tỉ mỉ để phục vụ tốt nhất cho người dùng.
Andrew Arruda, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của ROSS Intelligence cho biết: "ROSS sẽ phân tích rõ ràng quyết định của vị thẩm phán một cách rõ ràng dễ hiểu nhất và liệt kê các chi tiết theo từng ý trong quyết định đó ra từng hàng và từng cột như bảng tính excel".

Andrew nói thêm rằng khó nhất trong việc xây dựng ROSS là cách làm sao để nó hoạt động một cách thực tế nhất như một vị luật sư bình thường chứ không phải là một người máy với ngôn ngữ là những từ khóa rời rạc và vô nghĩa.
Nhưng cuối cùng rồi những nỗ lực của Andrew và cộng sự đã được đền đạp một cách xứng đáng. ROSS đã được công nhận như một nhân viên mới tại công ty luật Baker & Hostetler để giải quyết các vấn đề luật về phá sản và tranh chấp. Andrew còn cho biết một số công ty khác cũng đã ký giấy phép chấp nhận sử dụng dịch vụ "Luật sư robot ROSS" và sẽ được triển khai trong vài tuần tới.

Andrew nói: "ROSS sẽ là một vị luật sư tốt để phục vụ cho số lượng lớn người dân tại Mỹ có những yêu cầu về luật như xử lý tranh chấp, tư vấn luật hoặc bào chữa cho bị cáo..."
Nói cách khác, nếu các văn phòng luật sử dụng trí thông minh nhân tạo như robot ROSS thì đó là một lựa chọn hợp lý và sáng suốt vì giá sẽ thấp hơn mặt bằng chung của các văn phòng luật khác. Đơn giản vì họ không phải trả phí cho con người, như vậy sẽ cung cấp cho khách hàng những lựa chọn đa dạng hơn cho vấn đề tài chính.

Tham khảo: businessinsider

Xây dựng AI rất khó vì thế Facebook chọn cách tạo nên các AI có thể tự xây dựng AI

Nghĩ ra ý tưởng cho AI là một công việc thú vị, nhưng thử nghiệm những ý tưởng đó là một công việc mang tính "tay chân". Và các công việc "tay chân" thì nên để cho AI đảmn hiệm.

• Bạn có tin chiếc váy cực kỳ lộng lẫy và đẹp mắt này lại là tác phẩm của trí tuệ nhân tạo?
• Trí tuệ nhân tạo sẽ thảm bại trước con người trong StarCraft vì chúng không biết nói dối

Các mạng nơ-ron sâu đang thay đổi hoàn toàn Internet. Với khả năng học các tác vụ tưởng chừng chỉ dành cho con người bằng cách phân tích những khối lượng dữ liệu khổng lồ, các hệ thống trí tuệ nhân tạo đang mang đến sức mạnh tính toán chưa từng có trong nhiều năm trước đấy. Các AI mới có thể nhận diện khuôn mặt trong các bức ảnh, hiểu rõ thông tin có trong những câu lệnh bằng ngôn ngữ người và thậm chí có thể dịch đầy đủ các đoạn hội thoại, các hình ảnh quay từ camera theo thời gian thực. Đến cả Google cũng phải nhờ tới AI để sắp xếp các kết quả tìm kiếm.
Song, với tất cả những thành tựu do AI mang tới, ít ai biết những gã khổng lồ Internet đã xây dựng các cỗ máy trí thông minh nhân tạo như thế nào.
Thành phần quan trọng đầu tiên trong công thức của Google và Facebook là bỏ ra một đống tiền để chiêu mộ những người có đầu óc siêu phàm. Chỉ có khoảng vài trăm người trong số 7 tỷ người sống trên Trái đất có đủ tài năng và được giáo dục đầy đủ để đưa AI tiến về phía trước, do đó những người này sẽ được săn đón và trả lương hậu hĩnh như các siêu sao bóng đá.

Đây chỉ là một trong những khó khăn đầu tiên của công cuộc phát triển AI. Ngay cả những bộ óc siêu phàm nhất cũng không thể tạo ra các AI siêu việt mà không mắc phải những sai sót mang tầm vóc khổng lồ. Để tạo ra một con AI có thể giải quyết được một bài toán lớn, các chuyên gia phần mềm sẽ phải thử nghiệm hàng chục, hàng trăm hướng đi thất bại. Mỗi giải pháp, bất kể là đúng đắn hay sai lầm, đều phải được chạy qua hàng trăm siêu máy tính tại trung tâm dữ liệu.
Demis Hassabis, nhà sáng lập của DeepMind, công ty sau này đã được Google mua lại để tạo ra bộ AI đầu tiên đánh bại con người trên bàn cờ vây khẳng định: "Vai trò của chúng tôi giống như là huấn luyện viên thay vì làm cầu thủ. Bạn đang đào tạo cho các AI này thay vì yêu cầu trực tiếp chúng làm gì đó".
Đến bây giờ, nhiều công ty lại cố gắng tự động hóa khâu thử nghiệm và mắc sai lầm của AI (hoặc ít nhất là một phần trong đó). Nếu như bạn có thể tự động hóa các phần khó nhằn nhất, bạn có thể đẩy nhanh thời gian đưa công nghệ máy học tới các kỹ sư bình thường, và rồi bạn có thể để các nhà khoa học hàng đầu của mình dành trí óc suy nghĩ về những vấn đề có tầm vóc to lớn hơn nữa. Điều này sẽ giúp tăng đáng kể tốc độ tiến hóa của "trí thông minh" bên trong các dịch vụ Internet đang được sử dụng hàng ngày.

Nói cách khác, để máy móc trở nên thông minh hơn, chính chúng sẽ phải đảm nhiệm các khâu "học gạo" nặng nề trong quá trình đào tạo. Bởi vậy, các gã khổng lồ Internet đang tạo ra các cỗ máy phức tạp có thể thử nghiệm hàng loạt các thuật toán máy học để thế chỗ cho các kỹ sư hàng đầu của họ. Kinh khủng hơn, các công ty này có thể tạo ra các thuật toán AI có thể tạo ra các... thuật toán AI. Tại Facebook, các kỹ sư đang thiết kế ra thứ họ gọi là "một kỹ sư máy học tự động hóa". Đây là một hệ thống AI có thể tạo ra các hệ thống AI khác.
Mô hình của Facebook vẫn sẽ mất nhiều thời gian để trở nên hoàn thiện. Nhưng mục đích là hết sức rõ ràng: giảm tối đa các khâu thử nghiệm nhàm chán cho con người trong quá trình chế tạo AI.
Chế tạo và thử nghiệm
Sau màn lên sàn kỷ lục với trị giá 104 tỷ USD của Facebook vào năm 2012, Hussein Mehanna và nhiều kỹ sư tài năng của Facebook bắt đầu cảm thấy áp lực phải cải thiện khả năng xác định đối tượng quảng cáo. Mạng xã hội này sống nhờ quảng cáo: càng hiển thị các mẩu quảng cáo phù hợp với sở thích người dùng thì Facebook càng thu được nhiều tiền. Điều này cũng có nghĩa rằng các kỹ sư cần phải tạo ra các mạng nơ-ron sâu và các thuật toán máy học có thể xử lý hiệu quả lượng thông tin cá nhân khổng lồ mà Facebook thu lại hàng ngày từ 1,5 tỷ người dùng của mình.

Nền tảng FBLearner Flow được Facebook công bố rộng rãi.

Theo Mehanna, các kỹ sư của Facebook hoàn toàn không gặp vấn đề gì trong việc phát triển các ý tưởng mới cho AI, nhưng việc thử nghiệm các ý tưởng này lại là chuyện khác. Do đó, ông cùng các cộng sự tạo ra một công cụ mới có tên Flow: "Chúng tôi muốn tạo ra một dây chuyền phát triển máy học mà tất cả các kỹ sư Facebook đều có thể sử dụng". Flow được thiết kế để giúp các kỹ sư phát triển, thử nghiệm và thực thi các thuật toán AI trên phạm vi khổng lồ - bao gồm toàn bộ các hình thức máy học cho phép các dịch vụ của Facebook có thể tự học các tác vụ thay vì cần tới sự dạy dỗ của con người.
Nếu Flow thành công, các kỹ sư của Facebook có thể dễ dàng thử nghiệm vô số ý tưởng trên hệ thống trung tâm dữ liệu của Facebook. Họ có thể chạy vô số các loại thuật toán, không chỉ gồm học sâu mà còn cả các loại AI như hồi quy logistic hay cây quyết định tăng cường. Kết quả từ các thuật toán này có thể được sử dụng để phát triển các ý tưởng mới. “Bạn càng thử nghiệm nhiều ý tưởng càng tốt. Bạn càng thử nghiệm nhiều dữ liệu càng tốt”, Mehanna khẳng định. Các kỹ sư cũng có thể sử dụng lại các thuật toán do người khác tạo ra, thay đổi chúng cho phù hợp với tác vụ của mình.
Facebook cũng đã nhanh chóng mở rộng Flow trên phạm vi toàn bộ công ty. Với các đội ngũ phát triển khác của Facebook, công cụ này có thể được sử dụng để lựa chọn các đường dẫn hiển thị lên News Feed của bạn, nhận diện khuôn mặt trong các bức ảnh hay thậm chí là mô tả nội dung ảnh bằng giọng nói cho người mù. Cũng bằng thuật toán, Facebook có thể quyết định triển khai kết nối Internet tại vùng nào trên toàn cầu.
Nhờ có Flow, Facebook hiện đang “đào tạo” và thử nghiệm 300.000 mô hình máy học mỗi tháng. Trong khi trước đây mạng xã hội này phải mất 60 ngày để ra mắt một mô hình thuật toán mới tới người dùng, khoảng thời gian này đã được rút xuống còn 7 ngày.
Giới hạn tiếp theo

Ý tưởng “AI xây dựng AI” có ý nghĩa vượt ra ngoài khuôn khổ của Facebook: toàn bộ thế giới AI đã bắt đầu theo đuổi ý tưởng này. Năm ngoái, Twitter đã mua lại một startup có tên WhetLab để xây dựng AI và gần đây Microsoft cũng đã hé lộ về cách các nhà nghiên cứu của họ sử dụng một hệ thống khổng lồ để thử nghiệm vô số mô hình AI. Chuyên gia Jian Sun của Microsoft gọi cách thực thi này là “tìm kiếm có sự hỗ trợ của con người”.
Mehanna và Facebook muốn đẩy nhanh tốc độ của trào lưu mới. Mạng xã hội số 1 hành tinh hiện đang lên kế hoạch đưa Flow thành mã nguồn mở, chia sẻ với toàn bộ thế giới. Theo Mehanna, hiện tại LinkedIn, Uber và Twitter đều đã bày tỏ sự hứng thú với Flow. Đội ngũ Facebook hiện cũng đã xây dựng một công cụ có tên AutoML cho phép tiết kiệm hơn nữa công sức của các nhà nghiên cứu. chạy trên nền tảng Flow, AutoML có thể “làm sạch” dữ liệu cần thiết để đào tạo các mạng nơ-ron sâu và các thuật toán máy học khác, hay nói cách khác là chuẩn bị cho khâu kiểm thử các thuật toán mà không đòi hỏi bàn tay của con người. Nhà nghiên cứu của Facebook thậm chí còn vẽ ra kịch bản sử dụng thuật toán có thể tự thu thập dữ liệu để đưa vào phân tích. Ý nghĩa của AutoML là vô cùng to lớn: đây là công cụ sử dụng AI để tạo ra AI.
Như đã hé lộ, số lượng mô hình AI được Facebook kiểm thử hàng tháng lên tới 300.000. AutoML có thể dùng kết quả của các thử nghiệm này nhằm đào tạo các mô hình AI có khả năng tối ưu quá trình “đào tạo” các AI mới. Phương hướng phát triển AI mang đậm màu sắc Inception này hiện đang hoạt động rất tốt tại Facebook khi hệ thống của Mehanna có thể tự động chọn các thuật toán và các tham số có khả năng thành công. “Nó gần như dự đoán được kết quả trước khi nghiên cứu vậy”, Mehanna cho biết.

Đằng sau thứ tự hiển thị của News Feed quen thuộc là cả một bộ não "ảo" khổng lồ.

Một công cụ khác cũng đang dần trở nên phổ biến tại Facebook là Asimo. Trong nhiều trường hợp, Asimo có thể tự động tạo ra các AI cải tiến tối ưu dựa trên các mô hình AI cũ, cho phép các kỹ sư có thể triển khai tới người dùng trong thời gian ngắn. “Nó không thể sáng tạo ra thuật toán AI mới. Nhưng ai biết được, sẽ có lúc”, Mehanna khẳng định.
Đây là một ý tưởng cực kỳ thú vị, một ý tưởng từ trước tới nay mới chỉ xuất hiện trong văn học và phim ảnh. Dĩ nhiên, đây sẽ là một bước tiến đến gần hơn kịch bản máy móc hủy diệt con người. Nhưng ít ra một vài kỹ sư tại Facebook sẽ không còn mất thời gian để thử nghiệm hàng trăm nghìn mô hình AI mỗi tháng nữa.

Microsoft: Trí Tuệ Nhân Tạo Là Công Nghệ Quan Trọng Nhất Hành Tinh

Thượng tuần tháng 05/2016, tại hội nghị công nghệ AI diễn ra ở London, Anh, Dave Coplin, giám đốc sáng tạo của Microsoft đã cho biết rằng trong tương lai, AI “sẽ thay đổi tất cả.”

Trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là công nghệ hiện đang rất được quan tâm. Dave Coplin đã diễn tả trí thông minh nhân tạo là “công nghệ quan trọng nhất hành tinh hiện nay”. Ông cho biết: “Nó sẽ thay đổi cách mọi người tiếp xúc với công nghệ, và cả cách mà con người tiếp xúc với nhau. Tôi còn cho rằng nó sẽ thậm chí sẽ thay đổi khái niệm về con người của chúng ta.”

AI – Trí tuệ nhân tạo – là một cụm từ bao quát khá nhiều mảng công nghệ, thường được người dùng biết đến chủ yếu qua những trợ lý ảo như Siri của Apple hay Cortana của Microsoft.

Thực tế, nếu ví AI là một tảng băng, thì Siri hay Cortana chỉ là những thứ ở trên phần nổi của tảng băng. Trí tuệ nhân tạo là tập hợp của nhiều kỹ thuật công nghệ phức tạp hơn như vậy rất nhiều, điển hình như khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hay khả năng tự học giúp các cổ máy có thể biết được mọi thứ từ cá nhân hóa sản phẩm, ngăn chặn tấn công mạng, cho đến nghiên cứu y học, và thậm chí là dự đoán tương lai.

Với một góc nhìn rộng hơn, tầm nhìn của Dave Coplin về tương lai của AI hoàn toàn không quá viễn vông. Nhưng ông cũng lưu ý rằng: “Chúng ta phải rất cẩn trọng chọn người viết các thuật toán cho công nghệ AI. Liệu họ có suy nghĩ lệch lạc nào không? Có những chuyện mà chúng ta không thể biết được. Đây là một lĩnh vực công nghệ mới, một vùng đất hoang sơ.”

Một thử nghiệm AI mới đây của Microsoft đã thất bại thảm hại, khi hãng ra mắt chat bot “Tay” trên Twitter. “Tay” đã nhanh chóng bị gỡ xuống vì đã đưa ra những câu trả lời quá khiếm nhã. Microsoft đã xin lỗi người dùng vì sự cố “Tay”, nhưng cũng cho biết sự cố có người đã tấn công vào các lỗ hổng bảo mật của chatbot và điều khiển nó.

Dave Coplin cho biết: “Chúng ta phải sẵn sàng để đối phó với chúng. Chúng ta phải hiểu rằng chúng tồn tại, và phải bắt đầu lưu ý về những thứ mà mình sẽ tạo ra.”

Từ sự cố “Tay”, Dave Coplin nhận xét: “Chúng ta đang chọn sử dụng AI theo cách phản ánh một con người, chứ không phải là như một cỗ máy.Chúng ta đang bị kìm hãm trong một vòng lặp vô nghĩa về cuộc đối đầu giữa con người và máy móc. Chúng ta biết được rằng công nghệ có thể đánh bại con người trong môn cờ vua, hay trong chương trình đố vui kiến thức Jeopardy,và thậm chí cả với môn cờ vây. Chúng sẽ cướp đi công việc của chúng ta. Kể từ khi nào mà đây là những điều chúng ta bàn tán về công nghệ? Hãy nhìn nhận rằng công nghệ là để hỗ trợ cho con người, giúp tăng khả năng của chúng ta lên một tầm cao mới. Không chỉ là Microsoft, Google và Facebook, mà tất cả chúng ta sẽ đi theo con đường này, vì nó sẽ thay đổi mọi thứ.”