Bởi vậy, cách hiệu quả để tăng thời lượng pin chính là giảm độ sáng của màn hình. Trên các laptop chạy Windows 10 hoặc laptop MacBook của Apple, bạn có thể làm điều này bằng phím bấm giảm độ sáng có sẵn trên bàn phím. Tuy nhiên, nếu muốn tự động hóa công việc này, bạn sẽ phải lần tìm trong phần cài đặt theo hướng dẫn bên dưới. 

Thay đổi cài đặt cho màn hình 

Quản lý độ sáng màn hình trong Mac OS X

Bạn mở System Preferencesvà click vào Display. Ở thẻ Display, bạn sẽ thấy một thanh trượt cho phần Brightness (độ sáng). Bạn kéo thanh trượt này tới 1 điểm phù hợp giữa "mức trần" (siêu sáng) và "mức sàn" (siêu tối). Thế nào là phù hợp? Về cơ bản, độ sáng thấp sẽ là sự lựa chọn thích hợp nếu bạn dùng máy vào ban đêm, trong phòng tối không bị ánh sáng mặt trời trực tiếp chiếu vào. Giảm độ sáng trong trường hợp này không chỉ giúp kéo dài thời lượng pin, mà còn có lợi cho mắt của bạn (đỡ mỏi mắt hơn).  

Ngược lại, bạn cần chỉnh độ sáng lên cao khi ngồi ở môi trường ánh sáng mạnh, bởi chỉ có như vậy bạn mới có thể đọc và xem rõ ràng các nội dung (ảnh, chữ) trên màn hình. 

Bên dưới thanh trượt sẽ có một hộp tích chọn mang tên Automatically adjust brightness, nhằm giúp tự động điều chỉnh độ sáng. Tùy vào môi trường sử dụng máy mà tùy chọn này có giúp bạn tăng thời gian dùng pin hay không. Nhìn chung, nếu bạn dùng máy trong văn phòng có không gian không bị quá chói, hoặc dùng máy vào buổi sáng khi mặt trời chưa lên quá cao, tốt nhất hãy tắt hộp tích chọn này để OS X không tự động tăng độ sáng màn hình. Bạn nên thực hiện việc chỉnh độ sáng thủ công trong những trường hợp sử dụng này. 

Ngược lại, nếu phải làm việc nhiều giờ trong điều kiện ánh sáng xung quanh thấp, làm việc vào ban đêm, bạn nên bật tính năng tự động chỉnh độ sáng để hệ thống giảm độ sáng cho màn hình và tiết kiệm pin cho máy. 

Trong OS X còn có 1 thiết lập nữa liên quan tới màn hình, đó chính là tính năngEnergy Saver(tiết kiệm năng lượng) nằm trong System Preferences. Bạn nên vào đó và tích chọn vào ô 
Slightly dim the display while on battery powerđể OS X tự giảm độ sáng màn hình khi máy không cắm sạc và đang chỉ dùng pin.

Để màn hình hoạt động khi bạn có việc phải ra ngoài hoặc bận làm việc khác là sự lãng phí pin rất lớn. Ở trang Energy Saver, bạn có thể thiết lập thời gian cho Computer Sleepvà Display Sleep. Sau thời gian này, nếu bạn không thực hiện thao tác gì trên máy, hệ thống sẽ tự động đưa máy và màn hình về chế độ ngủ (sleep) để tiết kiệm năng lượng. 

Lời khuyên ở đây là bạn hãy thiết lập khoảng thời gian ngắn nhất có thể đối với thẻ Battery bởi nó giúp bạn tiết kiệm pin cho máy. Mức độ quan trọng, tất nhiên, sẽ là ít hơn đối với thẻPower Adapterbởi lúc này bạn đang cắm sạc cho máy. 

Với Windows 10

Với laptop chạy Windows 10, bạn vào Control Panel > Hardware and Sound > Power Options, lựa chọn chế độ Balanced hoặcPower saver để đảm bảo hệ thống tự cân bằng và tối ưu thời gian dùng pin cho máy. Bạn chỉ nên chọn dùng chế độ High performancetrừ những trường hợp ưu tiên hiệu năng (như khi chơi game đồ họa cao, dùng phần mềm đồ họa). 

Đã bao giờ bạn thắc mắc rằng vì sao pin laptop của mình nhanh chóng hết chỉ sau ít giờ sử dụng? Nhiều người sẽ bối rối trước câu hỏi đó, nhưng trên thực tế, câu trả lời vô cùng đơn giản: "Màn hình". Với các thiết bị công nghệ như laptop, smartphone, màn hình của thiết bị chính là thứ ngốn nhiều pin nhất. Cụ thể hơn, năng lượng từ pin bị tiêu tốn nhiều nhất cho các đèn nền (backlight) vốn được dùng để chiếu sáng các điểm ảnh trên màn hình thiết bị.   

Bởi vậy, cách hiệu quả để tăng thời lượng pin chính là giảm độ sáng của màn hình. Trên các laptop chạy Windows 10 hoặc laptop MacBook của Apple, bạn có thể làm điều này bằng phím bấm giảm độ sáng có sẵn trên bàn phím. Tuy nhiên, nếu muốn tự động hóa công việc này, bạn sẽ phải lần tìm trong phần cài đặt theo hướng dẫn bên dưới. 

Thay đổi cài đặt cho màn hình 

Quản lý độ sáng màn hình trong Mac OS X

Bạn mở System Preferencesvà click vào Display. Ở thẻ Display, bạn sẽ thấy một thanh trượt cho phần Brightness (độ sáng). Bạn kéo thanh trượt này tới 1 điểm phù hợp giữa "mức trần" (siêu sáng) và "mức sàn" (siêu tối). Thế nào là phù hợp? Về cơ bản, độ sáng thấp sẽ là sự lựa chọn thích hợp nếu bạn dùng máy vào ban đêm, trong phòng tối không bị ánh sáng mặt trời trực tiếp chiếu vào. Giảm độ sáng trong trường hợp này không chỉ giúp kéo dài thời lượng pin, mà còn có lợi cho mắt của bạn (đỡ mỏi mắt hơn).  

Ngược lại, bạn cần chỉnh độ sáng lên cao khi ngồi ở môi trường ánh sáng mạnh, bởi chỉ có như vậy bạn mới có thể đọc và xem rõ ràng các nội dung (ảnh, chữ) trên màn hình. 

Bên dưới thanh trượt sẽ có một hộp tích chọn mang tên Automatically adjust brightness, nhằm giúp tự động điều chỉnh độ sáng. Tùy vào môi trường sử dụng máy mà tùy chọn này có giúp bạn tăng thời gian dùng pin hay không. Nhìn chung, nếu bạn dùng máy trong văn phòng có không gian không bị quá chói, hoặc dùng máy vào buổi sáng khi mặt trời chưa lên quá cao, tốt nhất hãy tắt hộp tích chọn này để OS X không tự động tăng độ sáng màn hình. Bạn nên thực hiện việc chỉnh độ sáng thủ công trong những trường hợp sử dụng này. 

Ngược lại, nếu phải làm việc nhiều giờ trong điều kiện ánh sáng xung quanh thấp, làm việc vào ban đêm, bạn nên bật tính năng tự động chỉnh độ sáng để hệ thống giảm độ sáng cho màn hình và tiết kiệm pin cho máy. 

Trong OS X còn có 1 thiết lập nữa liên quan tới màn hình, đó chính là tính năngEnergy Saver(tiết kiệm năng lượng) nằm trong System Preferences. Bạn nên vào đó và tích chọn vào ô 
Slightly dim the display while on battery powerđể OS X tự giảm độ sáng màn hình khi máy không cắm sạc và đang chỉ dùng pin.

Để màn hình hoạt động khi bạn có việc phải ra ngoài hoặc bận làm việc khác là sự lãng phí pin rất lớn. Ở trang Energy Saver, bạn có thể thiết lập thời gian cho Computer Sleepvà Display Sleep. Sau thời gian này, nếu bạn không thực hiện thao tác gì trên máy, hệ thống sẽ tự động đưa máy và màn hình về chế độ ngủ (sleep) để tiết kiệm năng lượng. 

Lời khuyên ở đây là bạn hãy thiết lập khoảng thời gian ngắn nhất có thể đối với thẻ Battery bởi nó giúp bạn tiết kiệm pin cho máy. Mức độ quan trọng, tất nhiên, sẽ là ít hơn đối với thẻPower Adapterbởi lúc này bạn đang cắm sạc cho máy. 

Với Windows 10

Với laptop chạy Windows 10, bạn vào Control Panel > Hardware and Sound > Power Options, lựa chọn chế độ Balanced hoặcPower saver để đảm bảo hệ thống tự cân bằng và tối ưu thời gian dùng pin cho máy. Bạn chỉ nên chọn dùng chế độ High performancetrừ những trường hợp ưu tiên hiệu năng (như khi chơi game đồ họa cao, dùng phần mềm đồ họa). 

Ông Đức cho biết hiện nay thành phố đã có sẵn đội ngũ bảo vệ an toàn thông tin cho các cơ quan nhà nước tại TP.HCM, do Sở TT&TT cùng với các đơn vị trên địa bàn phối hợp lập nên. Đội ngũ này sẽ được kiện toàn nhằm bảo đảm an ninh an toàn thông tin khi thành phố xây dựng đô thị thông minh. Một trung tâm bảo đảm an toàn thông tin là một trong các yếu tố quan trọng trong đề án xây dựng đô thị thông minh của thành phố dự kiến hoàn thành trong tháng 11.

Ông Dương Anh Đức, Giám đốc Sở Thông tin & Truyền thông TP.HCM, cho biết một khi TP.HCM xây dựng đô thị thông minh, sẽ có một lực lượng tinh nhuệ hơn để bảo đảm an toàn thông tin cho dữ liệu của thành phố.

“Khi xây dựng đô thị thông minh sẽ đối mặt với nhiều cuộc tấn công mạng cường độ mạnh hơn hiện nay. Thông tin càng công khai minh bạch thì càng bị soi mói, khả năng chúng ta bị lợi dụng càng cao, do đó chúng ta cần một lực lượng tinh nhuệ hơn. Vì vậy phải tổ hợp, cơ cấu lại bộ máy để hoạt động chuyên nghiệp”, ông Đức phát biểu khi được hỏi về trung tâm an toàn thông tin trong mô hình đô thị thông minh.

Ông Đức cho biết hiện nay thành phố đã có sẵn đội ngũ bảo vệ an toàn thông tin cho các cơ quan nhà nước tại TP.HCM, do Sở TT&TT cùng với các đơn vị trên địa bàn phối hợp lập nên. Đội ngũ này sẽ được kiện toàn nhằm bảo đảm an ninh an toàn thông tin khi thành phố xây dựng đô thị thông minh. Một trung tâm bảo đảm an toàn thông tin là một trong các yếu tố quan trọng trong đề án xây dựng đô thị thông minh của thành phố dự kiến hoàn thành trong tháng 11.

Yann LeCun là một trong những chuyên gia đầu ngành về AI. Ông đã làm việc trong lĩnh vực này hàng chục năm nay và là đồng tác giả của mạng nơ-ron xoắn, một loại chương trình cực kỳ hữu ích trong việc phân tích dữ liệu thị giác và có thể được trang bị cho mọi thứ từ công nghệ xe tự lái tới nhận dạng khuôn mặt. Chính vì thế, rất đáng chú ý khi LeCun cho rằng những tiến bộ công nghệ gần đây sẽ không khiến loài người phải đối mặt với những robot siêu trí tuệ như trong phim ảnh.

LeCun hiện đang là giám đốc của FAIR, cơ quan nghiên cứu AI của Facebook. Ông đang góp phần áp dụng những công nghệ AI vào thế giới thực. Phần mềm mà nhóm của ông phát triển đã tự động miêu tả ảnh cho người khiếm thị và thực hiện tới 4,5 tỷ bản dịch bằng AI mỗi ngày.

Yann LeCun, giám đốc FAIR, cơ quan nghiên cứu AI của Facebook

"Chúng tôi đã có ảnh hướng lớn tới các sản phẩm hơn những gì Mark Zuckerberg mong đợi", LeCun nói. Nhưng ông nói thêm rằng còn rất lâu nữa AI mới có trí thông minh ngang với một đứa trẻ hoặc thậm chí một loài vật cụ thể. Và ông cũng muốn tất cả chúng ta nên dừng việc sử dụng hình ảnh Terminator (kẻ hủy diệt) trên các bài viết về AI.

Dưới đây là một số chia sẻ đáng chú ý của LeCun trong cuộc phỏng vấn gần đây:

Gần đây xuất hiện rất nhiều bài viết về việc Facebook phải tự khai tử AI của mình vì nó quá thông minh, tới nỗi có thể tự tạo ra ngôn ngữ riêng. Cũng đã có rất nhiều bài viết khác cho rằng thông tin ấy là không chính xác, vậy ông và đồng nghiệp phản ứng như thế nào với những thông tin kiểu như vậy?

Ban đầu chúng tôi cảm thấy rất buồn cười. Chúng thậm chí còn có ích với chúng tôi vì nó khiến chúng tôi hiểu cách mà các phương tiện truyền thông hoạt động và chúng tôi đã có một số cách phản ứng với điều ấy.

Tôi đã đăng nhanh một vài dòng trên Facebook để giải thích. Chúng tôi cũng đã có những buổi nói chuyện với một loạt nhà báo, những người muốn tìm hiểu về câu chuyện thực sự để rồi viết những bài viết khác cho mọi người thấy rằng thông tin trên hoàn toàn sai lầm.

Theo ông, trong vài năm qua chúng ta thấy nhiều hay ít hơn những thông tin kiểu như vậy?

Ít, theo nghĩa là mọi người trong giới truyền thông và công chúng dường như biết rất ít về những gì đang diễn ra. Trước đây, bạn chẳng thể thấy một bài viết nào về AI trên báo mà không dùng hình của Terminator để minh họa. Luôn luôn là Terminator, 100% là như thế. Bây giờ, điều ấy ít diễn ra hơn và đó là một điều tốt. Nhưng thỉnh thoảng bạn vẫn thấy một tờ báo nào đó đưa ra một vấn đề theo cách hoàn toàn sai về những gì đang diễn ra.

Khi thấy những thông tin kiểu ấy, ông có thông điệp nào muốn truyền đạt tới mọi người? Ông muốn nói gì với họ?

Tôi sẽ lặp lại điều này bất cứ khi nào có cơ hội chia sẻ với công chúng: Chúng ta còn lâu mới xây dựng được những cỗ máy thực sự thông minh. Tất cả những gì bạn đang chứng kiến, tất cả những thành tựu của AI như xe tự lái, đánh bại kỳ thủ cờ vây giỏi nhất thế giới, chẩn đoán y khoa..., đều là những trí tuệ trong phạm vi hẹp và chúng thực sự đã được huấn luyện cho một mục đích cụ thể. Đó là những tình huống mà chúng ta có thể thu thập được rất nhiều dữ liệu.

Ví dụ, tôi không muốn đánh giá thấp những nghiên cứu và phát triển mà AlphaGo được phát triển bởi những người bạn của chúng tôi ở DeepMind đã đạt được, nhưng rất sai lầm khi đánh giá nó như một bước tiến quan trọng về trí tuệ nói chung. Một cỗ máy có thể đánh bại kỳ thủ cờ vây sẽ không thể đi lại trên phố. Hai lĩnh vực ấy hoàn toàn riêng biệt với nhau. Đó là ý kiến cá nhân của tôi, những người khác có thể có ý kiến khác.

Một trong những trung tâm dữ liệu của Facebook.

Còn rất lâu nữa máy móc mới có thể học những điều cơ bản nhất về thế giới theo cách mà con người và động vật có thể làm. Đúng là ở những lĩnh vực đặc biệt máy móc có năng lực siêu nhân nhưng xét tổng quát về trí thông minh, chúng ta thậm chí còn chưa thể tạo ra AI có trí thông minh ngang với một con chuột. Ý tôi không phải là chúng ta không nên để ý tới chúng nhưng hiện tại và trong thời gian tương đối dài sắp tới AI không tạo ra bất cứ mối đe dọa nào. Đúng là AI tiềm ẩn những rủi ro, những mối nguy hiểm thực sự nhưng chúng không thể trở thành kẻ hủy diệt Terminator.

DeepMind từng nói rằng công việc của họ với AlphaGo là các thuật toán mà họ tạo ra sẽ hữu ích với các nghiên cứu khoa học, ví dụ như gập protein và nghiên cứu về chất gây nghiện. Ông nghĩ rằng việc áp dụng nghiên cứu này ở bất cứ đâu trên thế giới có dễ dàng hay không?

AlphaGo đang sử dụng phương thức reinforcement learning, một hình thức khác của machine learning. Và reinforcement learning hoạt động tốt với các trò chơi, nó hoạt động trong các tình huống mà bạn có một số ít hành động rời rạc và nó hoạt động bởi vì nó cần rất nhiều thử nghiệm để chạy bất cứ thứ gì phức tạp. AlphaGo Zero (phiên bản mới nhất của AlphaGo) đã chơi hàng triệu trận cờ vây trong vài ngày hoặc vài tuần, nhiều hơn số trận mà con người đã chơi ở cấp độ cao nhất dù cờ vây đã xuất hiện từ hàng ngàn năm trước.

Điều này có thể xảy ra vì Go là một môi trường đơn giản và bạn có thể mô phỏng nó ở hàng ngàn khung hình trên giây trên nhiều máy tính. Nhưng điều này không thể hoạt động trong thế giới thực vì bạn không thể bắt thế giới thực chạy nhanh hơn thời gian thực.

Cách duy nhất để thoát khỏi vấn đề này là tạo ra những cỗ máy có thể xây dựng các mô hình nội bộ riêng của thế giới cho bản thân nó bằng cách học tập. Điều này giúp nó có thể mô phỏng thế giới nhanh hơn thời gian thực. Và quan trọng là với khoa học và công nghệ hiện tại chúng ta chưa thể tạo ra những cỗ máy có thể xây dựng các mô hình của thế giới.

Ví dụ, khi một người học cách lái xe, chúng ta có mô hình của thế giới cho phép lái xe nhận ra khi anh ta chệch khỏi đường hoặc đâm vào cây thì điều tồi tệ sẽ xảy ra. Chúng ta có một mô hình đầy đủ của toàn bộ hệ thống khi chúng ta bắt đầu lái xe, chúng ta biết chúng ta cần giữ xe đi đúng đường và không lao xuống vực hoặc lao vào cây. Nhưng khi bạn sử dụng kỹ thuật reinforcement learning thuần khiến để đào đạo một hệ thống lái xe trong thế giới mô phỏng, nó sẽ phải đâm vào cây 40.000 lần mới nhận ra rằng đó là một điều tồi tệ. Vì vậy, những tuyên bố cho rằng reinforcement learning là chìa khóa phát triển trí thông minh cho máy móc là hoàn toàn sai.

Theo ông ứng dụng nào của AI đang hữu ích nhất với người tiêu dùng trong tương lai gần? Facebook có kế hoạch gì cho điều này?

Tôi nghĩ rằng những trợ lý ảo sẽ thực sự trở thành công nghệ đột phá. Hiện tại trợ lý ảo hoàn toàn hoạt động theo kịch bản và những gì chúng có thể nói với bạn đều được sắp đặt sẵn. Vì vậy, làm ra những con bot như thế này là một quá trình tẻ nhạt, đắt đỏ và không bền vững mặc dù chúng có thể làm việc trong những tình huống nhất định như chăm sóc khách hàng.

Facebook đang đầu tư khá nhiều vào trợ lý ảo.

Bước tiếp theo chính là tạo ra các hệ thống có khả năng học hỏi và đó là những gì mà Facebook đang theo đuổi. Chúng tôi muốn tạo ra một cỗ máy có thể đọc bản báo cáo dài sau đó trả lời bất cứ câu hỏi nào liên quan tới báo cáo đó...

Tiếp theo nữa chính là tạo ra những cỗ máy có kiến thức nền tảng tương tự như con người. Tuy nhiên, chúng ta sẽ không thể đạt được điều đó trừ khi tìm ra cách để máy móc có thể tìm hiểu thế giới bằng cách quan sát, xem video hoặc đọc sách. Và đó là thách thức quan trọng mà giới khoa học và công nghệ thế giới cần vượt qua trong vài năm tới. Tôi gọi nó là predicted learning trong khi một số người khác gọi nó là unsupervised learning.

Trong vài năm tới sẽ có những tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực này bởi trợ lý ảo sẽ trở nên hữu ích hơn và ít mang lại cảm giác bực bội hơn khi trò chuyện với chúng ta. Chúng sẽ có nhiều kiến thức nền tảng hơn và có thể làm được nhiều việc hơn cho những ai không muốn phụ thuộc hoàn toàn vào kịch bản được tạo ra bởi những nhà thiết kế. Đây là một viễn cảnh mà Facebook cực kỳ quan tâm.

Huawei ra mắt smartphone trí tuệ nhân tạo Mate 10 & Mate 10 Pro

Huawei Mate 10 & Mate 10 Pro sẽ sử dụng chipset trí tuệ nhân tạo (AI) Kirin 970. Sự kết hợp này mở ra một kỷ nguyên mới về AI trên các thiết bị di động.

Mới đây, Yann LeCun, giám đốc AI của Facebook, đã có những chia sẻ về trí thông minh nhân tạo (AI) và tương lai của trợ lý ảo.

Yann LeCun là một trong những chuyên gia đầu ngành về AI. Ông đã làm việc trong lĩnh vực này hàng chục năm nay và là đồng tác giả của mạng nơ-ron xoắn, một loại chương trình cực kỳ hữu ích trong việc phân tích dữ liệu thị giác và có thể được trang bị cho mọi thứ từ công nghệ xe tự lái tới nhận dạng khuôn mặt. Chính vì thế, rất đáng chú ý khi LeCun cho rằng những tiến bộ công nghệ gần đây sẽ không khiến loài người phải đối mặt với những robot siêu trí tuệ như trong phim ảnh.

LeCun hiện đang là giám đốc của FAIR, cơ quan nghiên cứu AI của Facebook. Ông đang góp phần áp dụng những công nghệ AI vào thế giới thực. Phần mềm mà nhóm của ông phát triển đã tự động miêu tả ảnh cho người khiếm thị và thực hiện tới 4,5 tỷ bản dịch bằng AI mỗi ngày.

Yann LeCun, giám đốc FAIR, cơ quan nghiên cứu AI của Facebook

"Chúng tôi đã có ảnh hướng lớn tới các sản phẩm hơn những gì Mark Zuckerberg mong đợi", LeCun nói. Nhưng ông nói thêm rằng còn rất lâu nữa AI mới có trí thông minh ngang với một đứa trẻ hoặc thậm chí một loài vật cụ thể. Và ông cũng muốn tất cả chúng ta nên dừng việc sử dụng hình ảnh Terminator (kẻ hủy diệt) trên các bài viết về AI.

Dưới đây là một số chia sẻ đáng chú ý của LeCun trong cuộc phỏng vấn gần đây:

Gần đây xuất hiện rất nhiều bài viết về việc Facebook phải tự khai tử AI của mình vì nó quá thông minh, tới nỗi có thể tự tạo ra ngôn ngữ riêng. Cũng đã có rất nhiều bài viết khác cho rằng thông tin ấy là không chính xác, vậy ông và đồng nghiệp phản ứng như thế nào với những thông tin kiểu như vậy?

Ban đầu chúng tôi cảm thấy rất buồn cười. Chúng thậm chí còn có ích với chúng tôi vì nó khiến chúng tôi hiểu cách mà các phương tiện truyền thông hoạt động và chúng tôi đã có một số cách phản ứng với điều ấy.

Tôi đã đăng nhanh một vài dòng trên Facebook để giải thích. Chúng tôi cũng đã có những buổi nói chuyện với một loạt nhà báo, những người muốn tìm hiểu về câu chuyện thực sự để rồi viết những bài viết khác cho mọi người thấy rằng thông tin trên hoàn toàn sai lầm.

Theo ông, trong vài năm qua chúng ta thấy nhiều hay ít hơn những thông tin kiểu như vậy?

Ít, theo nghĩa là mọi người trong giới truyền thông và công chúng dường như biết rất ít về những gì đang diễn ra. Trước đây, bạn chẳng thể thấy một bài viết nào về AI trên báo mà không dùng hình của Terminator để minh họa. Luôn luôn là Terminator, 100% là như thế. Bây giờ, điều ấy ít diễn ra hơn và đó là một điều tốt. Nhưng thỉnh thoảng bạn vẫn thấy một tờ báo nào đó đưa ra một vấn đề theo cách hoàn toàn sai về những gì đang diễn ra.

Khi thấy những thông tin kiểu ấy, ông có thông điệp nào muốn truyền đạt tới mọi người? Ông muốn nói gì với họ?

Tôi sẽ lặp lại điều này bất cứ khi nào có cơ hội chia sẻ với công chúng: Chúng ta còn lâu mới xây dựng được những cỗ máy thực sự thông minh. Tất cả những gì bạn đang chứng kiến, tất cả những thành tựu của AI như xe tự lái, đánh bại kỳ thủ cờ vây giỏi nhất thế giới, chẩn đoán y khoa..., đều là những trí tuệ trong phạm vi hẹp và chúng thực sự đã được huấn luyện cho một mục đích cụ thể. Đó là những tình huống mà chúng ta có thể thu thập được rất nhiều dữ liệu.

Ví dụ, tôi không muốn đánh giá thấp những nghiên cứu và phát triển mà AlphaGo được phát triển bởi những người bạn của chúng tôi ở DeepMind đã đạt được, nhưng rất sai lầm khi đánh giá nó như một bước tiến quan trọng về trí tuệ nói chung. Một cỗ máy có thể đánh bại kỳ thủ cờ vây sẽ không thể đi lại trên phố. Hai lĩnh vực ấy hoàn toàn riêng biệt với nhau. Đó là ý kiến cá nhân của tôi, những người khác có thể có ý kiến khác.

Một trong những trung tâm dữ liệu của Facebook.

Còn rất lâu nữa máy móc mới có thể học những điều cơ bản nhất về thế giới theo cách mà con người và động vật có thể làm. Đúng là ở những lĩnh vực đặc biệt máy móc có năng lực siêu nhân nhưng xét tổng quát về trí thông minh, chúng ta thậm chí còn chưa thể tạo ra AI có trí thông minh ngang với một con chuột. Ý tôi không phải là chúng ta không nên để ý tới chúng nhưng hiện tại và trong thời gian tương đối dài sắp tới AI không tạo ra bất cứ mối đe dọa nào. Đúng là AI tiềm ẩn những rủi ro, những mối nguy hiểm thực sự nhưng chúng không thể trở thành kẻ hủy diệt Terminator.

DeepMind từng nói rằng công việc của họ với AlphaGo là các thuật toán mà họ tạo ra sẽ hữu ích với các nghiên cứu khoa học, ví dụ như gập protein và nghiên cứu về chất gây nghiện. Ông nghĩ rằng việc áp dụng nghiên cứu này ở bất cứ đâu trên thế giới có dễ dàng hay không?

AlphaGo đang sử dụng phương thức reinforcement learning, một hình thức khác của machine learning. Và reinforcement learning hoạt động tốt với các trò chơi, nó hoạt động trong các tình huống mà bạn có một số ít hành động rời rạc và nó hoạt động bởi vì nó cần rất nhiều thử nghiệm để chạy bất cứ thứ gì phức tạp. AlphaGo Zero (phiên bản mới nhất của AlphaGo) đã chơi hàng triệu trận cờ vây trong vài ngày hoặc vài tuần, nhiều hơn số trận mà con người đã chơi ở cấp độ cao nhất dù cờ vây đã xuất hiện từ hàng ngàn năm trước.

Điều này có thể xảy ra vì Go là một môi trường đơn giản và bạn có thể mô phỏng nó ở hàng ngàn khung hình trên giây trên nhiều máy tính. Nhưng điều này không thể hoạt động trong thế giới thực vì bạn không thể bắt thế giới thực chạy nhanh hơn thời gian thực.

Cách duy nhất để thoát khỏi vấn đề này là tạo ra những cỗ máy có thể xây dựng các mô hình nội bộ riêng của thế giới cho bản thân nó bằng cách học tập. Điều này giúp nó có thể mô phỏng thế giới nhanh hơn thời gian thực. Và quan trọng là với khoa học và công nghệ hiện tại chúng ta chưa thể tạo ra những cỗ máy có thể xây dựng các mô hình của thế giới.

Ví dụ, khi một người học cách lái xe, chúng ta có mô hình của thế giới cho phép lái xe nhận ra khi anh ta chệch khỏi đường hoặc đâm vào cây thì điều tồi tệ sẽ xảy ra. Chúng ta có một mô hình đầy đủ của toàn bộ hệ thống khi chúng ta bắt đầu lái xe, chúng ta biết chúng ta cần giữ xe đi đúng đường và không lao xuống vực hoặc lao vào cây. Nhưng khi bạn sử dụng kỹ thuật reinforcement learning thuần khiến để đào đạo một hệ thống lái xe trong thế giới mô phỏng, nó sẽ phải đâm vào cây 40.000 lần mới nhận ra rằng đó là một điều tồi tệ. Vì vậy, những tuyên bố cho rằng reinforcement learning là chìa khóa phát triển trí thông minh cho máy móc là hoàn toàn sai.

Theo ông ứng dụng nào của AI đang hữu ích nhất với người tiêu dùng trong tương lai gần? Facebook có kế hoạch gì cho điều này?

Tôi nghĩ rằng những trợ lý ảo sẽ thực sự trở thành công nghệ đột phá. Hiện tại trợ lý ảo hoàn toàn hoạt động theo kịch bản và những gì chúng có thể nói với bạn đều được sắp đặt sẵn. Vì vậy, làm ra những con bot như thế này là một quá trình tẻ nhạt, đắt đỏ và không bền vững mặc dù chúng có thể làm việc trong những tình huống nhất định như chăm sóc khách hàng.

Facebook đang đầu tư khá nhiều vào trợ lý ảo.

Bước tiếp theo chính là tạo ra các hệ thống có khả năng học hỏi và đó là những gì mà Facebook đang theo đuổi. Chúng tôi muốn tạo ra một cỗ máy có thể đọc bản báo cáo dài sau đó trả lời bất cứ câu hỏi nào liên quan tới báo cáo đó...

Tiếp theo nữa chính là tạo ra những cỗ máy có kiến thức nền tảng tương tự như con người. Tuy nhiên, chúng ta sẽ không thể đạt được điều đó trừ khi tìm ra cách để máy móc có thể tìm hiểu thế giới bằng cách quan sát, xem video hoặc đọc sách. Và đó là thách thức quan trọng mà giới khoa học và công nghệ thế giới cần vượt qua trong vài năm tới. Tôi gọi nó là predicted learning trong khi một số người khác gọi nó là unsupervised learning.

Trong vài năm tới sẽ có những tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực này bởi trợ lý ảo sẽ trở nên hữu ích hơn và ít mang lại cảm giác bực bội hơn khi trò chuyện với chúng ta. Chúng sẽ có nhiều kiến thức nền tảng hơn và có thể làm được nhiều việc hơn cho những ai không muốn phụ thuộc hoàn toàn vào kịch bản được tạo ra bởi những nhà thiết kế. Đây là một viễn cảnh mà Facebook cực kỳ quan tâm.

Huawei ra mắt smartphone trí tuệ nhân tạo Mate 10 & Mate 10 Pro

Huawei Mate 10 & Mate 10 Pro sẽ sử dụng chipset trí tuệ nhân tạo (AI) Kirin 970. Sự kết hợp này mở ra một kỷ nguyên mới về AI trên các thiết bị di động.