Ngay cả khi che mặt lại, trí tuệ nhân tạo mới này vẫn có thể nhận ra bạn là ai

Dù đây là tiến bộ của ngành trí tuệ nhân tạo nhưng nó càng làm cho quyền riêng tư của người dùng trở nên mong manh hơn bao giờ hết.

• Công nghệ nhận diện khuôn mặt sắp lên tới đỉnh cao, và đó là lúc robot sát thủ ra đời
• Google phát triển AI chơi cờ vây, IBM lại dùng AI để nhận diện hình ảnh

Quan niệm ngày càng được phổ biến rộng rãi giữa các cơ quan thực thi pháp luật, các nhà quảng cáo, và thậm chí cả các nhà thờ, đều cho rằng, các hệ thống nhận diện khuôn mặt, không còn nghi ngờ gì nữa, đang trở thành một trong những mối đe dọa lớn nhất cho tính riêng tư.
Bản thân khả năng xác định bất kỳ ai đó một cách tức thời chỉ bằng cách nhìn thấy khuôn mặt họ, đã tạo ra một sự mất cân bằng quyền lực to lớn, với các hậu quả nghiêm trọng có thể xảy ra cho các hoạt động tự do ngôn luận và phản kháng chính trị. Càng đáng ngại hơn khi gần đây, các nhà nghiên cứu đã trình diễn một hệ thống nhận diện, để cho dù khuôn mặt có bị làm mờ đi hoặc bị che khuất, các thuật toán được đào tạo vẫn có thể xác định được người đó bằng cách khớp nó với các mô hình trước đây, khi so sánh môi trường xung quanh đầu và cơ thể của họ.

Trong một tài liệu mới được tải lên máy chủ ArXiv, các nhà nghiên cứu tại Học viện Max Planck tại Saarbrucken, Đức đã trình diễn một phương pháp xác định các cá nhân ngay cả khi phần lớn hình ảnh của họ đã được không bị gắn tag hay được che khuất.
Hệ thống của các nhà nghiên cứu, với tên gọi “Faceless Recognition System” (Hệ thống nhận diện không cần khuôn mặt), đào tạo một mạng lưới thần kinh nhân tạo trên một bộ các bức ảnh chứa khuôn mặt và cả các bức ảnh bị che khuất gương mặt. Sau đó, họ sử dụng các kiến thức này để dự đoán danh tính của các gương mặt bị che khuất bằng cách tìm kiếm những điểm giống nhau trong các khu vực xung quanh đầu và cơ thể của người đó.
Độ chính xác của hệ thống này biến đổi tùy thuộc vào việc có bao nhiêu gương mặt xuất hiện trong bộ các bức ảnh đó. Ngay cả khi chỉ có 1,25 trường hợp khuôn mặt của một cá nhân xuất hiện hoàn toàn trong các bức ảnh, hệ thống vẫn có thể xác định được khuôn mặt bị che khuất với độ chính xác 69,6%. Nếu có 10 trường hợp gương mặt của một cá nhân xuất hiện, độ chính xác sẽ tăng lên tới mức 91,5%.
Nói cách khác, ngay cả khi bạn đã làm mọi thứ để che khuất gương mặt của mình trong phần lớn các bức ảnh trên Instagram, hệ thống này vẫn có khả năng xác định xác định được đó là bạn, miễn là đã có 1 hoặc 2 trường hợp nào đó gương mặt của bạn xuất hiện đầy đủ trong một bức ảnh.

Thế nhưng việc xác định danh tính này có thể trở nên khó hơn rất nhiều khi sử dụng một bộ các bức ảnh từ “hàng loạt các sự kiện khác nhau”, hay các yếu tố như ánh sáng chiếu vào mặt và quần áo của người trong ảnh thay đổi.
Các nhà nghiên cứu nhận ra rằng khi xác định các gương mặt bị che khuất bằng các ô vuông màu đen trên những sự kiện khác nhau, hiệu năng của hệ thống giảm đáng kể từ mức 47,4% xuống còn 14,7%. Cho dù vậy, các nhà nghiên cứu lưu ý rằng con số này vẫn chính xác hơn gấp ba lần so với phương pháp “ngây thơ” khi xác định các gương mặt bị che khuất thông qua việc đoán mò.
Trong quá khứ, Facebook đã cho thấy sức mạnh của thuật toán nhận diện khuôn mặt của mình, khi nó có thể dự đoán danh tính của người dùng khi họ che khuất gương mặt của mình với độ chính xác đến 83%, bằng cách sử dụng các dấu hiệu như dáng đứng của họ và hình dáng cơ thể. Nhưng các nhà nghiên cứu cho biết hệ thống của họ là hệ thống đầu tiên được đào tạo bằng cách sử dụng đầy đủ các dấu hiệu xung quanh các gương mặt bị làm mờ và bôi đen.
“Từ góc độ của tính riêng tư, kết quả này càng làm gia tăng thêm mối lo ngại,” các nhà nghiên cứu viết trong tài liệu của mình. “Rất có thể có những hệ thống chưa bị tiết lộ, tương tự như hệ thống được mô tả trong tài liệu này, đã sẵn sàng hoạt động trực tuyến. Chúng tôi tin rằng đó là trách nhiệm của cộng đồng thị giác máy tính để xác định, và phổ biến về mối liên hệ giữa tính riêng tư và hình ảnh người dùng chia sẻ trực tuyến.”

Tham khảo Motherboard

Trí tuệ nhân tạo đang giúp phát hiện các lỗ hổng nghiêm trọng trước khi các hacker kịp tận dụng nó

Việc phát hiện ra các lỗ hổng an ninh trước khi chúng bị những hacker tìm ra và khai thác sẽ giúp các chuyên gia an ninh mạng đi trước một bước trong cuộc chiến này.

• Hacker tự tạo mã QR Code để được phục vụ như khách VIP tại sân bay
• Chúng ta sẽ vô cùng tự hào khi biết có hai hacker Việt đã đoạt giải nhì cuộc thi hack bằng AI của DARPA

Vào tháng Hai năm 2015, Microsoft xác định được một lỗ hổng nghiêm trọng trong hệ điều hành Windows của mình, có thể cho phép một kẻ tấn công đầy ác ý chiếm quyền điều khiển máy tính từ xa đối với máy tính mục tiêu. Lỗ hổng này ảnh hưởng đến hàng loạt phiên bản hệ điều hành Windows từ Vista, Windows 7, 8 và các phiên bản khác dành cho máy chủ và máy tính di động.
Công ty đã ngay lập tức phát hành một bản sửa lỗi này. Nhưng những chi tiết về lỗ hổng cũng không mất quá nhiều thời gian để lan rộng trong cộng đồng hacker.

Vào tháng Tư 2015, các chuyên gia an ninh mạng tìm thấy một lỗi khai thác dựa trên lỗ hổng này được rao bán trên thị trường web đen, với cái giá mà người bán yêu cầu là 15.000 USD. Vào tháng Bảy, malware đầu tiên sử dụng lỗ hổng này xuất hiện. Một phần của malware, trojan Dyre Banking, được thiết kế để nhắm đến mục tiêu là người dùng trên toàn thế giới, nhằm ăn cắp số thẻ tín dụng từ các máy tính bị nhiễm virus này.
Các mốc sự kiện này cho ta một cái nhìn sâu sắc về cách malware ngày nay tiến hóa như thế nào. Trong thời gian chỉ vài tháng, các hacker đã chuyển từ một lỗ hổng thành một lỗi khai thác, đem rao bán nó, và sau đó ung dung ngồi nhìn nó phát triển thành malware khi lọt vào tay những kẻ hacker.
Trong trường hợp này, Microsoft đã nhận thức được lỗ hổng này trước khi nó có thể bị khai thác và vì vậy họ có thể phát hành một bản vá cho nó. Nhưng khi malware khai thác các lỗ hổng chưa từng được biết tới trước đây, những người sở hữu phần mềm phải phát triển một bản vá ngay lập tức, ngay trong ngày zero day (ngày số không), vì vậy nó được đặt tên “các cuộc tấn công zero-day”.
Mục tiêu quan trọng của các chuyên gia an ninh mạng là xác định các lỗi khai thác zero-day trước khi chúng chuyển thành malware. Với Eric Nunes và các bạn của mình tại Đại học bang Arizona, trường hợp trojan Dyre Banking mang đến một nguồn cảm hứng quan trọng cho một cách tiếp cận mới về an ninh mạng.

Vào thứ Sáu tuần trước, những chàng trai này đã tiết lộ về một hệ thống thu thập một cách thông minh mối đe dọa về an ninh mạng, bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để nghiên cứu các diễn đàn về hacker và các sàn giao dịch trên các web đen cũng như web ngầm. Hệ thống này săn tìm các manh mối về các lỗ hổng mới xuất hiện.
Và ngay sau đó, hệ thống mới của họ đã có một khởi đầu khá ấn tượng. “Hiện tại, hệ thống này đang thu thập trung bình 305 các cảnh báo chất lượng cao về an ninh mạng mỗi tuần.”
Đầu tiên hãy xét đến bối cảnh hiện tại. Các hacker và những tên tội phạm bất chính khác có xu hướng che giấu các diễn đàn của họ và các sàn giao dịch của chúng theo một trong hai cách. Đầu tiên, họ sử dụng rộng rãi phần mềm Tor để ẩn giấu băng thông từ các trang web này, khi chúng di chuyển trên Internet và ngăn chặn chúng có thể bị lần ra. Cách làm này còn được biết đến với tên gọi “dark net” (mạng lưới đen).
Một sự lựa chọn khác của trang web này là sử dụng các website được đặt trên những phần mở của Web nhưng chúng không được lập chỉ mục bởi các engine tìm kiếm. Các trang này được gọi là “deep net” (mạng lưới ngầm), và cách này sẽ làm cho việc điều hướng đến các trang web này trở nên tương đối khó.

Để kiểm soát các hoạt động của hacker trong những khu vực này, Nunes và nhóm của anh đã phát triển một crawler (một phần mềm phân tích dữ liệu) nhằm thu thập thông tin từ các trang HTML đặt trên deep net và dark net. Rõ ràng đây là một phần rất quan trọng của hệ thống này, khi họ khởi đầu bằng việc đặt các crawler vào các trang tốt nhất về lĩnh vực này, một tác vụ được làm thủ công bởi những người vốn quen thuộc với các trang web này. Sau đó nhóm nghiên cứu trích xuất thông tin cụ thể về hoạt động hack, trong khi loại bỏ tất cả các thông tin có liên quan đến ma túy, vũ khí và những thứ tương tự như vậy.
Cuối cùng, họ sử dụng một thuật toán máy học để phát hiện các sản phẩm có liên quan và các chủ đề đang được thảo luận trên những trang này. Họ làm được điều này bằng cách gắn nhãn cho 25% dữ liệu bằng tay, chỉ ra dữ liệu nào liên quan và dữ liệu nào không. Sau đó họ đào tạo cho thuật toán sử dụng bộ dữ liệu được gắn nhãn và kiểm tra phần dữ liệu còn lại. Bình thường một người sẽ mất một phút để gắn nhãn 5 sản phẩm trên sàn giao dịch hoặc hai chủ đề trên một diễn đàn, nhưng thời gian này sẽ được giảm xuống khi máy tính học được cách gắn nhãn và phân loại.

Kết quả thu được rất thú vị. “Với việc sử dụng các mô hình máy học, chúng tôi có thể nhận ra 92% số sản phẩm trên các sàn giao dịch và 80% cuộc thảo luận trên các diễn đàn liên quan đến việc tấn công ác ý với độ chính xác cao.” Nunes cho biết.
Kỹ thuật này đã tiết lộ một số hoạt động bất chính. “Trong suốt 4 tuần, chúng tôi phát hiện 16 lỗi khai thác zero-day từ dữ liệu trên sàn giao dịch.” Nhóm cho biết. Các phát hiện này cũng bao gồm một lỗi khai thác nghiêm trọng của Android, đang được rao bán với giá khoảng 20.000 USD và một lỗi liên quan đến Internet Explorer 11 với giá khoảng 10.000 USD.
Nhóm nghiên cứu cũng tìm kiếm các tài khoản trên mạng xã hội có liên quan đến các hacker sử dụng những diễn đàn và sàn giao dịch này. Họ cho biết có 751 người dùng đã xuất hiện trên nhiều hơn một sàn giao dịch và đưa ra ví dụ về một nhà cung cấp, người đang hoạt động trên 7 sàn giao dịch khác nhau và một diễn đàn, để cung cấp khoảng 80 sản phẩm liên quan đến việc chiếm quyền đầy ác ý.
Đây rõ ràng là một ngành kinh doanh béo bở. “Nhà cung cấp này có điểm đánh giá trung bình là 4,7/5,0, được đánh giá bởi người dùng trên sàn giao dịch với hơn 7.000 giao dịch thành công, cho thấy độ tin cậy của những sản phẩm và độ phổ biến của nhà cung cấp này.” Nunes cho biết.
Đây là một bước tiến hữu ích trong cuộc chiến chống lại tội phạm mạng. Với việc hệ thống này hiện phát hiện hơn 300 mối đe dọa mạng mỗi tuần, nó cũng thu hút sự chú ý từ thị trường thương mại. Quả thật, nhóm của Nunes cho biết hiện họ đang chuyển đổi hệ thống cho một đối tác thương mại.
Nếu nhóm này có thể phát hiện các lỗ hổng zero-day trước khi chúng được phát triển thành các sản phẩm độc hại, họ có thể giúp những người sở hữu phần mềm phát triển các bản vá một cách nhanh chóng. Và đó sẽ là một sự giúp đỡ đáng kể cho các chuyên gia an ninh mạng.
Tất nhiên, đây sẽ là một phần của trò chơi mèo đuổi chuột trong an ninh mạng. Vì vậy, sẽ rất thú vị để xem các hacker sẽ thay đổi hành vi của họ như thế nào khi hiện tại họ đã biết rằng mình đang bị theo dõi một cách có hệ thống. Và khi điều đó xảy ra, trò chơi đuổi bắt sẽ lại được bắt đầu một lần nữa.

Tham khảo Technologyreview

Sau khi xem màn AI đánh nhau này, có khi hacker và chuyên viên bảo mật cũng sợ thất nghiệp

Bạn đã bao giờ thấy một trận chiến giữa các hacker AI đối đầu với AI chưa? Đó chính là những gì đang xảy ra tại Cyber Grand Challenge.

• Sau khi bị hack, CEO Trung tâm Athena gửi tâm thư tới hacker Việt, mong muốn hợp tác
• Một trung tâm an ninh mạng có tiếng tại Việt Nam bị hacker "hỏi thăm"
• Hacker Trung Quốc chuyển hướng sang tấn công Philippines

Ngày hôm nay đã diễn ra trận đấu chung kết vô cùng kịch tính trong giải đấu Cyber Grand Challenge (CGC), do DARPA tổ chức. Đây là giải đấu tập hợp 7 đội hacker hàng đầu thế giới, với giải thưởng cao nhất trị giá tới 2 triệu USD.
Tuy nhiên, đây không phải là màn so tài giữa các hacker con người, mà là cuộc chiến giữa các trí tuệ nhân tạo. Đó là các AI được phát triển để có thể tự động tìm những lỗ hổng bảo mật an ninh, sau đó tự động tìm cách khắc phục bằng những bản vá.

Một cuộc chiến giữa các AI.

Nếu như các chuyên gia bảo mật hàng đầu, để có thể phát hiện và khắc phục các lỗ hổng bảo mật phải mất rất nhiều thời gian, có khi tới 1 năm trời. Thì các hệ thống AI này có thể đảm nhận trong thời gian rất ngắn, khiến cho những cuộc tấn công mạng của các hacker sẽ bị ngăn chặn khi chưa bắt đầu.

Giải đấu Cyber Grand Challenge của DARPA.

Các thử thách mà những hệ thống AI này phải vượt qua tại CGC bao gồm phá khóa bảo mật, chiến tranh robot, Scavenger hunt và Capture the Flag (cướp cờ). Capture the Flag là thể loại khá phổ biến trong các cuộc thi giữa các hacker, nhưng chưa từng có một hệ thống AI nào thử sức với thể loại này.

Những hệ thống máy tính siêu khủng.

Trong Capture the Flag, các AI sẽ phải cố gắng hạ gục lớp bảo mật của đối phương để lấy được dữ liệu đích. Thể loại này cũng giống với trò cướp cờ rất quen thuộc, trong khi tấn công các AI cũng phải đồng thời phòng thủ trước những đợt tấn công của đối phương.
DARPA cho biết, các cuộc thi như CGC là bước đầu để chúng ta xây dựng những hệ thống bảo vệ tự động để chống lại hacker. AI sẽ có thể phát hiện các lỗ hổng, tự động tìm cách khắc phục và cảnh báo theo thời gian thực, mà không cần tới sự theo dõi và can thiệp của con người.
Nếu bạn quan tâm tới cuộc thi vô cùng đặc biệt này, các bạn có thể tham khảo thêm nhiều thông tin và xem stream trực tiếp của cuộc thi tại đây.

Tham khảo: thenextweb

Nhờ công nghệ mới, Google đã tiết kiệm được 400 triệu USD tiền điện và nay đến lượt hóa đơn nhà bạn

Không cần phải là những mục tiêu quá cao xa vĩ đại, mà giờ đây những thành tựu công nghệ thiết thực đã dần len lỏi vào chính nhịp sống thường nhật của con người.

• Viết ứng dụng giúp ngư dân, lập trình viên 14 tuổi nhận thưởng 10.000 USD từ Google
• Lần đầu tiên trong lịch sử Google đã phải cảm nhận thấy sức ép từ Bing của Microsoft

Google đã và đang áp dụng những thành tựu của công nghệ “machine learning” đầy đột phá và hiệu quả vào việc tiết kiệm hàng trăm triệu USD mối năm, số tiền lẽ ra sẽ phải tốn cho năng lượng tiêu thụ khổng lồ cần thiết cho quá trình hoạt động và duy trì của những trung tâm dữ liệu máy chủ quan trọng.
Tất nhiên, với trình độ khoa học kỹ thuật tiên tiến và trỗi dậy không ngừng với tốc độ nhanh chóng như hiện nay, việc công nghệ trên - bản chất gắn liền với những thuật toán được lập trình giúp máy móc tự học cách tìm kiếm thông tin để hoàn thành một tác vụ nào đó - được phát triển và ứng dụng sang nhiều lĩnh vực khác sẽ không còn là điều quá xa lạ trong tương lai gần.
Trước đó, Demis Hassabis, CEO của Google DeepMind, một phân nhánh con có trụ sở tại Anh Quốc với nhiệm vụ nghiên cứu và tập trung phân tích chuyên sâu vào trí tuệ nhân tạo, đã phát biểu trong một buổi hội thảo gần đây, cho biết Google hiện đang xây những viên gạch nền móng dựa trên công nghệ của DeepMind để cải thiện và nâng cấp hiệu suất cho những trung tâm xử lý dữ liệu. Lý do là vì Google nhận thấy những cơ sở cụm server của mình đang cần đến một nguồn năng lượng khổng lồ để duy trì hoạt động, vì vậy chỉ cần tiết kiệm một chút, tương đương vài % thôi, cũng có thể giúp họ giữ lại hàng trăm triệu USD mỗi năm.

Về phần DeepMind, họ được Google “thâu tóm” vào năm 2014 thông qua thương vụ mua bán có giá trị lên đến 600 triệu USD, nhưng kể từ đó thành quả thu được lại rất đáng kể và hữu ích, có tính ứng dụng cao, chủ yếu liên quan đến vai trò của những “mạng lưới thần kinh nhân tạo” kết hợp cùng cơ chế “học hỏi củng cố” sẽ giúp cho các hệ thống máy móc hoạt động và vận hành trơn tru, hiệu quả hơn ngay cả khi gặp phải những tác vụ phức tạp.
Bên cạnh đó, DeepMind cũng đã từng khiến giới công nghệ trầm trồ khi ra mắt thuật toán lập trình số hóa có khả năng chơi thành thạo trò “bắn ruồi” Atari ở một trình độ chỉ có các game thủ siêu hạng mới có thể, hoặc thậm chí chưa có ai, đạt đến. Tiếp tục, đầu năm nay, một chương trình khác với tên gọi AlphaGo cũng đã cho cả hành tinh chiêm ngưỡng trực tiếp sự kiện phi thường khi chiến thắng vận động viên nổi tiếng nhất thế giới trong bộ môn cờ vây.

Từ đó, Google có vẻ như đã thật sự nhận ra tiềm năng hứa hẹn của những phương pháp, công nghệ tiên tiến này trong những khía cạnh thực tế hơn. Theo nhiều nguồn tin, Hassabis cũng đã chia sẻ trong bài phát biểu rằng DeepMind đang tìm cách áp dụng thuật toán xử lý tương tự vào thử nghiệm cho các cấu hình máy chủ (có lẽ là thông qua hình thức mô phỏng), chịu trách nhiệm quản lý và điều hành tác vụ tản nhiệt, góp phần giảm thiểu chi phí điện trong tương lai.
Gần như chắc chắn 100% rằng Google sẽ không để vuột mất cơ hội tiến tới áp đặt phương pháp này ra xa hơn nữa ở nhiều lĩnh vực trong cuộc sống thường ngày, bao gồm cho cả những sản phẩm tiêu dùng quen thuộc, phổ biến. Do vậy, đây sẽ là cứu cánh không thể tuyệt vời hơn dành cho các hộ gia đình hiện tại, vốn đang phải chi trả không ít tiền cho tiền điện mỗi tháng. Nếu Google đã cắt giảm được 40% lượng điện năng toàn công ty, tương đương 400 triệu USD thì tại sao chúng ta không thể tin rằng DeepMind sẽ giúp tiền điện nhà giảm đi khoảng 30%?
Cũng phải nói thêm, tuần vừa rồi, David Silver, một chuyên gia làm việc cho DeepMind đã cho biết về động thái của công ty trong kế hoạch thương mại hóa và mở rộng phạm vi ứng dụng của công nghệ đứng đằng sau AlphaGo. Nhìn chung, tính tới thời điểm hiện tại, có vẻ như xác suất cao nhất là một thế hệ trợ lý ảo mới sẽ xuất hiện, với khả năng vượt trội, bao quát trên nhiều góc độ cũng như đảm nhận các tác vụ đa dạng.

“Nhiều năm qua, việc áp dụng và phát triển công nghệ học hỏi của máy móc tưởng chừng chỉ như một giấc mơ xa vời,” trích lời Silver tại sự kiện. “Thế nhưng hiện những thành quả trước mắt quả thực là một nguồn động lực mạnh mẽ thúc đẩy công ty tiếp tục nghiên cứu, đầu tư và phát triển hơn nữa trên nhiều khía cạnh thực tế trong thời đại công nghệ hiện nay.”
Và biết đâu được đấy, có lẽ trong một thời gian không xa nữa thôi, loài người sẽ được chứng kiến công dụng to lớn của loại hình ấy ngay trong những biểu hiện quen thuộc nhất của đời sống hằng ngày và thầm cảm ơn những đội ngũ khoa học tài năng dưới tiềm lực đầu tư của "ông lớn công nghệ" Google, như tiết kiệm đáng kể chi phí hóa đơn tiền điện hàng tháng chẳng hạn.

Tham khảo: Technologyreview

Baidu xây dựng trí tuệ nhân tạo có khả năng soạn nhạc sau khi xem tranh

Liệu trí tuệ nhân tạo có thể làm những công việc mang tính chất nghệ thuật hay không? Chúng ta sẽ sớm có câu trả lời.

• CEO Baidu tin rằng Trung Quốc mới là nơi đầu tiên không còn lái xe, chỉ còn xe tự lái
• Bức tâm thư của CEO Baidu chính là điều mà tất cả các công ty và những người quản lý nên đọc
• Chính phủ Trung Quốc muốn sở hữu số ít cổ phần trong các tập đoàn Internet như Tencent hay Baidu

Khi nói về trí tuệ nhân tạo (AI) chúng ta thường nghĩ tới những thứ như tăng hiệu quả cho dịch vụ hậu cần, tìm đường cho xe tự lái, xử lý ngôn ngữ và lọc dữ liệu. Máy tính rất giỏi trong việc xử lý dữ liệu.
Tuy nhiên, các kỹ sư phần mềm ở Baidu - hãng được coi là Googe Trung Quốc - lại quan tâm tới việc xây dựng một trí tuệ nhân tạo cho những nhiệm vụ rất khác. Tại một triển lãm vừa diễn ra ở Trung tâm Nghệ thuật Đương Đại Ullens ở Bắc Kinh, Baidu đã trình làng một trí tuệ nhân tạo có thể soạn nhạc sau khi xem các bức tranh để lấy cảm hứng.
Mời bạn nghe bản nhạc này trong video quảng cáo dưới đây. Bản nhạc đầu tiên được phát ở giây thứ 38 và bản thứ hai bắt đầu ở 2 phút 28.

Cả hai đều là những bản nhạc piano đơn giản. Bản đầu tiên rất mềm mại được soạn dựa trên bức tranh nổi tiếng The Starry Night của danh họa Van Gogh. Trong khi bản thứ hai có nhịp độ cao hơn, sôi động, và đầy tính lạc quan cũng như một sự tinh tế mơ hồ bởi được lấy cảm hứng từ bức tranh bát mã.
Theo Baidu, để làm được điều này ban đầu AI của họ phân tích nội dung của hình ảnh, xác định các đối tượng và sau đó gắn các tâm trạng cho các yếu tố của hình ảnh (đỏ cho đam mê và vàng cho sự ấm áp). Sau khi có ý tưởng về các cảm xúc của hình ảnh dựa trên các thuộc tính nó có thể xác định, AI sẽ bắt đầu soạn nhạc.

AI có thể truy cập vào một kho âm nhạc cực lớn để có thể tách ra thành từng đơn vị âm nhạc dựa trên cảm xúc. Cuối cùng, nó kết hợp những đơn vị âm nhạc này vào với nhau dựa trên những yếu tố thị giác được xác định trong hình ảnh mà nó vừa thấy.
Đây là một thành tích cực kỳ ấn tượng. Dù không ai có thể đánh giá chất lượng một bản nhạc được soạn dựa trên các tác phẩm nghệ thuật nhưng có thể nói rằng Baidu đang có những bước đi đúng và những thành tựu bước đầu.

Tham khảo Tech In Asia

Canh bạc chiến lược mà Microsoft đang đặt cược để đánh bại Apple, Google

Mở cửa cho chatbot bên ngoài trên Skype, bỏ hàng núi tiền mua lại Linkedin, những tính năng mới trên Office, tất cả đều xoay quanh canh bạc cho chiến lược mới của Microsoft.

• Microsoft vừa thông báo hợp tác với IBM - Một thắng lợi quan trọng làm Apple phải lo lắng
• Google và Microsoft trong cuộc đua khốc liệt tranh giành 'đám mây' nghìn tỉ USD với Amazon

Các ứng dụng trên di động đang trở thành phương tiện kết nối người dùng với thế giới số, và cũng như cây cần có đất, các ứng dụng cũng cần một nền tảng để phát triển.
Dù Microsoft chưa từng công khai thừa nhận điều này, nhưng có thể thấy trên mặt trận nền tảng di động, hãng công nghệ khổng lồ này đã là người thua cuộc trước iOS và Android. Thiết bị với phần cứng tốt nhưng lại đi kèm hệ điều hành non trẻ Windows Phone đã thất bại trong việc thu hút các nhà phát triển tạo ra những ứng dụng xuất sắc cho nền tảng này.

Nhưng câu hỏi lúc này cho Microsoft không còn là làm thế nào để bắt kịp hai đối thủ trên, mà là câu hỏi trận chiến tiếp theo sẽ diễn ra ở đâu? Với Microsoft, họ đang đánh cược rằng những giao diện dựa trên nền tảng trò chuyện – hay các chatbot, sẽ vượt qua các ứng dụng để trở thành cách thức chính cho việc tìm kiếm thông tin trên Internet, cho mua sắm và truy cập hàng loạt dịch vụ khác.

Điều gì mang lại niềm tin cho Microsoft để đặt cược vào chatbot này?
Một trong những yếu tố giúp mang lại sự lạc quan cho Microsoft đó là Xiaoice, trợ lý ảo mà Microsoft phát triển cho WeChat, ứng dụng tin nhắn phổ biến ở Trung Quốc. Giống như Cortana, Xiaoice có thể trả lời một số câu hỏi đơn giản khi trò chuyện với người dùng. Chatbot này có thể biểu lộ cảm xúc, ghi nhớ các đoạn chat. Bạn vượt qua được một cuộc chia tay, Xiaoice còn có thể hỏi xem bạn làm như thế nào.
Chỉ sau ba ngày xuất hiện, Xiaoice đã được thêm vào 1,5 triệu cuộc hội thoại trên WeChat. Thậm chí nó còn có tài khoản trên dịch vụ blog Weibo của Trung Quốc và là một trong những tài khoản được theo dõi nhiều nhất. Hiện nay chatbot này đã được sử dụng bởi hơn 40 triệu người, và trung bình các cuộc hội thoại với người dùng kéo dài hơn 26 lượt trao đổi, một con số ấn tượng.

Microsoft Xiaoice, chatbot bằng tiếng Trung Quốc.

Nhưng thành công của Xiaoice ở Trung Quốc không có nghĩa họ sẽ thành công ở Mỹ. Cho đến nay vẫn chưa có chatbot nào bằng tiếng Anh mang lại kết quả tương đương như vậy. Nhưng Microsoft tin rằng, bước khởi đầu với Xiaoice cho thấy một tiềm năng đáng kể đối với họ.
Nhưng Microsoft không phải người duy nhất nỗ lực theo đuổi tiềm năng này. Facebook có chatbot riêng của họ trên nền Messenger. Google vừa giới thiệu trợ lý ảo thông minh bên trong Allo, ứng dụng trò chuyện mới của họ và Home, đối thủ cạnh tranh với Echo của Amazon. Trong khi đó Echo, chiếc loa thông minh như một trợ lý ảo tương tác bằng giọng nói, cho biết nó đã xuất hiện trong 3 triệu gia đình, và bổ sung thêm 1.200 kỹ năng khác nhau thông qua các API của nó.
Với Microsoft, sau thành công vang dội với hệ điều hành Windows từ những năm 90 cho đến nay, dù là người đi đầu trong rất nhiều công nghệ, ý tưởng đột phá mới, nhưng cuối cùng họ thường chấp nhận nhìn các đối thủ của mình vươn lên với những công nghệ, ý tưởng đó. Vậy lần này, niềm tin mạnh mẽ của họ có gì khác biệt so với lịch sử?

Đó là vì chatbot của Microsoft dựa trên một tài sản độc đáo của họ, một bộ não nhân tạo được tạo ra dựa trên những tiến bộ về máy học và bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong hai thập kỷ qua. Và quan trọng hơn cả, tài sản đó - trí tuệ nhân tạo đó - nằm trong một chiến lược tổng thể của Microsoft.
Chiến lược của Microsoft
Qi Lu, một trong những trưởng nhóm cấp cao của Microsoft đang chịu trách nhiệm giám sát các nhóm về ứng dụng và dịch vụ cho công ty. Hơn ai hết, ông hiểu rõ những hạn chế của làn sóng Internet trên di động. Những trải nghiệm tồi tệ trên di động làm lưu lượng truy cập web trên di động chưa bao giờ vượt qua được lưu lượng web trên desktop. Trong khi đó các ứng dụng, dù nổi lên như một giao diện thay thế cho trình duyệt web trên di động, giờ đang chững lại khi người dùng ngày càng chán nản việc phải tải và cài đặt chúng chỉ để có được một vài thông tin từ Internet.
Nhưng nhờ các tiến bộ của kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giờ người dùng có thể “nói” với thiết bị của mình để lấy những gì mình muốn từ Internet. Đó là lý do vì sao ông Lu cho biết, “nền tảng trải nghiệm” thế hệ tiếp theo sẽ bắt đầu từ đây, từ những cuộc hội thoại. Và đó cũng là tiền đề cho chiến lược của Microsoft để giành chiến thắng trong canh bạc lịch sử này.

Theo ông Lu, công ty cần 5 “tài sản quyết định.” Đầu tiên, là một “nền tảng hội thoại” – một nơi người dùng làm nhiều điều với khả năng nói chuyện và nhắn tin. Còn Microsoft đang có sẵn Office, Outlook, Skype và Cortana. Thứ hai là một bộ não AI – lĩnh vực mà Microsoft đã có gần 20 năm nghiên cứu.
Thứ ba là quyền truy cập vào một mạng xã hội do hoạt động của mọi người trên Internet thường liên quan đến bạn bè và đồng nghiệp của họ. Không ngạc nhiên khi mới đây Microsoft thông báo họ sẽ chi ra 26,2 tỷ USD để thâu tóm Linkedin – mạng xã hội nghề nghiệp với 433 triệu thành viên đã đăng ký.

Mảnh ghép thứ tư cho chiến lược của Microsoft là một nền tảng phần cứng để trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động trên đó. Microsoft đã có sẵn Windows và một đại gia đình các thiết bị đang sử dụng hệ điều hành đó, đáng kể nhất là Xbox. Và cuối cùng là một mạng lưới các nhà phát triển sẵn sàng xây dựng các ứng dụng trên nền tảng đó và trả tiền cho đặc quyền đó. Đó cũng là mục tiêu chính của công ty trong Hội nghị nhà phát triển Microsoft Build vào tháng Ba vừa qua.

Nhưng mỗi tài sản đó của Microsoft đều có một đối thủ khổng lồ không kém. Facebook đang thống trị về mạng xã hội và nền tảng hội thoại. Google có một bộ não AI thông minh không kém khi thắng con người trong các trò chơi phức tạp, ngoài ra họ còn có một nền tảng thiết bị với hàng trăm triệu chiếc Android trên toàn cầu. Nhưng với tổng thể các tài sản mình đang có, Microsoft có quyền cảm thấy lạc quan trong canh bạc này.
Những kết quả ban đầu của chiến lược này
Mặc dù chiến lược của Microsoft cần đến 5 “tài sản” khác nhau, nhưng để tạo nên một nền tảng mang lại trải nghiệm tự nhiên như hành vi của con người, Microsoft hiểu rằng tài sản quan trọng nhất là một trí tuệ nhân tạo thực sự thông minh – một bộ não thực sự cho các tài sản quan trọng còn lại của họ. Nếu nhìn vào những giá trị mà các tài sản của Microsoft đang cung cấp, người ta sẽ càng thấy bộ não đó quan trọng đến mức nào.

Hai năm trước, ba tháng sau khi trở thành CEO của Microsoft, ông Satya Nadella xuất hiện tại buổi khai mạc của Hội nghị Code. Tại đây ông đã trình diễn một tính năng mới của Skype, khả năng dịch hội thoại theo thời gian thực. Nó cho phép hai nhân viên của Microsoft, một người nói tiếng Anh, một người nói tiếng Đức có thể trao đổi với nhau bất chấp các rào cản về ngôn ngữ.
Dù màn trình diễn rất ấn tượng, nhưng những vấn đề phát sinh khi trao đổi bằng ngôn ngữ hàng ngày và sự pha tạp ngôn ngữ trong giao tiếp đã làm bộ dịch của Skype hoạt động không trôi chảy như người bình thường. Đó là điều làm ông Satya muốn “tống cả nhóm Skype vào tù vì vấn đề với bộ dịch.” Những vấn đề đó buộc cả nhóm phải thay đổi lại mô hình ngôn ngữ.
Kể từ thất bại đáng nhớ đó cho đến nay, công cụ dịch thông minh của Microsoft đã tiến một bước dài khi nó có thể dịch các cuộc hội thoại hai chiều giữa tám ngôn ngữ khác nhau, và nó đã đi xa hơn một công cụ dịch đơn thuần. Hiện tại Microsoft đang thử nghiệm phiên bản beta của một phần mềm cho phép ghi lại các cuộc họp và tạo ra phụ đề theo thời gian thực.

Bên cạnh đó, Microsoft còn đang đưa tài nguyên AI vào trong những tài sản lớn nhất của họ: hệ điều hành Windows và phần mềm Office. Điều đó sẽ giúp mang những trải nghiệm thông minh trên thiết bị di động xuất hiện trên desktop. Dù chỉ là một phiên bản thử nghiệm của Windows, nhưng với màn trình diễn của Marcus Ash, người giám sát sự phát triển của Cortana, chúng ta có thể thấy sự tích hợp này sẽ mang lại kết quả nào.
Khi Ash truy cập vào Start Menu, Cortana hiển thị ra một loạt các hành động gợi ý dựa trên những cái tên ý nghĩa với bạn, các tài liệu sử dụng gần đây, và gợi ý dịch các từ tiếng Pháp phổ biến. Với sự cho phép của bạn, Cortana sẽ kết hợp dữ liệu về danh bạ, lịch sử duyệt web và các ứng dụng vào trong bộ gợi ý của mình.

Với Office việc nhúng AI vào trong đó thậm chí còn nhiều hơn thế. Tháng Chín năm 2014, Microsoft giới thiệu Delve, một ứng dụng như chiếc Fitbit để cải thiện năng suất làm việc trong Office 365. Ứng dụng này phân tích thời gian bạn làm việc với email và các cuộc họp, đánh dấu thời gian trên lịch những lúc bạn phải làm thêm giờ. Nó còn cho bạn biết tỷ lệ mọi người mở email của bạn và thực sự đọc nó. Thậm chí nó còn có thể gợi ý về những đồng nghiệp mà bạn đã không liên lạc trong một thời gian.
Nếu bạn là một nhà quản lý, chỉ trong nháy mắt, Delve sẽ cho bạn biết bạn đã dành bao nhiêu thời gian cho mỗi nhân viên trong tuần qua. Đó có thể không phải một trí thông minh hấp dẫn với khả năng dự đoán trước mọi nhu cầu của bạn – nhưng nó có thực, và nó rất hiệu quả, nếu so với các đối thủ của mình như bộ công cụ Google Apps.
Như ông Satya Nadella đã có lần tuyên bố, bất kể tương lai của chúng ta sẽ như thế nào, Microsoft muốn có một vị trí trong đó. Và Microsoft tin rằng các ứng dụng thế hệ mới sẽ là cách để họ biến điều đó thành sự thực. Các ứng dụng có thể hiểu được các khuôn mặt, các biểu cảm và các thông tin trong ảnh và video. Tất cả các khả năng đó đều dựa trên các “API nhận thức” – bộ não nhân tạo của Microsoft.
Đó là lý do vì sao họ đang đặt cược lớn vào AI – một canh bạc không chỉ về công nghệ, mà còn về tương lai của thế giới.

Tham khảo The Verge

Trí tuệ nhân tạo đã vượt qua phép thử "giả vờ làm người" bằng cách cực kỳ đơn giản không ai ngờ tới

Phép thử Turing nhiều năm nay vẫn là phép thử "chuẩn" cho mọi loại trí tuệ nhân tạo.

• Dự án máy bay "điên rồ" này dự tính mở ra tương lai mới cho phép chở con người như hàng hóa
• Các nhà nghiên cứu Israel tìm ra cách hack máy tính của bạn nhờ vào quạt tản nhiệt
• Loại gián điệp "cửa hậu" mới gần như vô hình có thể nằm ngay trong con chip máy tính của bạn

Phép thử Turing nổi tiếng vẫn được lưu truyền bao đời nay là một phép thử nổi tiếng để “đo đạc” trí thông minh nhân tạo. Được phát triển và đưa ra vào năm 1950, phép thử đưa ra khẳng định về việc con người có thể phân biệt đâu là người, đâu là máy qua một hệ thống liên lạc.
Và sau hơn 60 năm, các nhà khoa học đã tìm ra được một kẽ hở để máy móc có thể lách luật trong Phép thử Turing, một trò “xưa như trong sách”: chỉ đơn giản là giữ im lặng.

Hóa ra là việc im lặng của trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi nhận thức của người giao tiếp ở đầu bên kia, người đó sẽ tự hỏi rằng liệu rằng những câu trả lời ấy đến từ một NGƯỜI đang xấu hổ (hay “dỗi” không trả lời) hay từ một CỖ MÁY đang hỏng không trả lời được.
Các nhà khoa học từ Đại học Coventry tại Anh đã xem 6 kết quả từ những Phép thử Turing được tiến hành và phát hiện ra rằng khi trí tuệ nhân tạo dừng giao tiếp, nó đã gây nên sự nghi ngờ với những người đặt câu hỏi. Thông thường, việc giữ im lặng không được lập trình sẵn trong trí tuệ nhân tạo, việc này xảy ra hoàn toàn là do lỗi kĩ thuật.
Các nhà khoa học từ Đại học Coventry của Anh đã nghiên cứu 6 kết quả từ 6 phép thử Turing khác nhau, và tìm ra rằng khi mà trí tuệ nhân tạo dừng nói, nó khiến cho người hỏi nghi ngờ nhân vật trả lời là người hay là máy. Điều thú vị là có lỗi hệ thống xảy ra khiến cho nó im lặng chứ trí tuệ nhân tạo không hề được lập trình trước.
“Chính những người đưa ra câu hỏi ‘không chắc chắn’ rằng đó là người hay là máy, và một khi phép thử Turing được đánh giá là 'không chắc chắn' thì điều đó có nghĩa là trí tuệ nhân tạo đã thành công trong việc đánh lừa con người”, câu trả lời phỏng vấn của một trong các nhà nghiên cứu, Huma Shah.
Nhiều người không công nhận thành công này của trí tuệ nhân tạo, bởi lẽ vẫn còn nhiều tranh cãi xoay quanh các luật lệ của phép thử Turing và ý định của ông khi đưa ra phép thử này, ông thực sự muốn “đo đạc” cái gì?
Trong bài thử này của các nhà khoa học anh, thì đây là luật cơ bản của “trò chơi mô phỏng”, được diễn tả bởi Turing rằng: trí tuệ nhân tạo phải có khả năng “giả vờ làm người” ở một mức độ thuyết phục được người hỏi.

Trò Chơi Mô Phỏng - Bộ phim về Alan Turing do Benedict Cumberbatch thủ vai.

Và chiếc máy kia đã làm được điều đó, đánh lừa con người bằng cách im lặng, dù rằng là nó hoàn toàn không có chủ đích làm vậy. Nhưng luật là luật, những giám khảo đã đưa ra câu trả lời là “không chắc chắn đây là người hay là máy”, vì vậy chiếc máy đã thành công.
Đội ngũ nghiên cứu gợi ý rằng những hẹ thống thông minh, linh hoạt hơn có thể tự mình “giữ trật tự”, tránh việc đưa ra những câu trả lời ngu ngốc và để làm lộ bản thân. Và qua việc này, thì những phép thử Turing trong tương lai có thể chỉnh sửa đôi chút làm cho nó hoàn hảo hơn, vá lại những lỗ hổng bằng cách loại bất kì hệ thống nào từ chối đưa ra câu trả lời.
Theo như nhà nghiên cứu Shah, Turing đã tạo ra phép thử này nhằm khuyến khích việc phát triển “một hệ thống máy móc có thể phản hồi lại một cách thuyết phục”, chứ không phải chỉ là nhưng cỗ máy cố gắng đánh lừa người thử bằng những cách không đâu. Vì vậy, kết quả của phép thử này đã không thực sự công bằng, nếu xét trên bản chất của chính bản thân phép thử Turing.
Có lẽ rằng, giờ đã là thế kỷ 21 và chúng ta cần một phép thử Turing mới, vì suy cho cùng thì máy tính đã tiến hóa không ngừng trong chặng đường dài từ năm 1950. Chưa xét tới phương diện trí tuệ nhân tạo đã đi được nhiều bước rất xa trong vài thập kỷ qua.

Tham khảo ScienceAlert