Deep Learning Thay Đổi Cuộc Sống Ra Sao? (Phần 2)

Google có 2 dự án deep learning được tiến hành vào năm 2012. Nhưng theo phát ngôn viên thì ngày nay con số đó là 1000 cho tất cả các ngành sản xuất chính bao gồm công cụ tìm kiếm, hệ điều hành Android, Gmail, công cụ dịch, bản đồ, YouTube và cả xe tự lái. Hệ thống phần mềm  IBM Watson của công ty IBM cũng sử dụng công nghệ AI nhưng không phải là deep learning và phần mềm này đã đánh gục 2 nhà vô địch chương trình truyền hình Jeopardy vào năm 2011. Theo Watson CTO Rob High, bây giờ hầu hết tất cả 30 dịch vụ của Walson đều được tăng cường bằng công nghệ deep learning.

Năm năm trước, các Venture capitalists (tạm dịch: Nhà đầu tư mạo hiểm) đều không biết gì về deep learning nhưng ngày nay một venture capitalist tên Chen nhận định: “Chúng ta đang sống trong thời đại deep learning nơi mà nó sẽ yêu cầu con người ta xây dựng nên các ứng dụng phần mềm phức tạp. Khách hàng sẽ sớm đưa ra yêu cầu rằng: “Phiên bản phần mềm xử lý ngôn ngữ tự nhiên của công ty anh/ chị là gì? Tôi nói chuyện với ứng dụng của công ty anh chị như thế nào đây khi tôi không muốn click vào menu tính năng?

Vài công ty cũng đã và đang tích hợp công nghệ deep learning vào quy trình vận hành hằng ngày của họ. Theo nhà khoa học máy tính Peter Lee tại Microsoft Research cho biết: “Nhóm bán hàng của chúng tôi đang sử dụng mạng nơ-ron để gợi ý nên liên hệ với khách hàng tiềm năng nào tiếp theo hay đề nghị loại sản phẩm chào hàng nào.”

Thế giới phần cứng đang có sự rung chuyển. Công suất tính toán tăng đang làm cho điều này khả thi không chỉ đến từ định luật Moore mà còn từ nhận thức vào cuối những năm 2000 khi mà chip GPU đầu tiên do hãng Nvidia chế tạo mang đến trải nghiệm 3D tuyệt hảo cho game thủ hữu dụng hơn 20 đến 50 lần các CPU truyền thống về tính toán deep-learning. Tháng 8 vừa qua, Nvidia đã thông báo về lợi nhuận theo quý của bộ phận data center đã tăng gấp đôi so với năm ngoái với tổng lợi nhuận là 151 tỷ đô la Mỹ. Giám đốc tài chính của bộ phận này đã nói cho nhà đầu tư rằng: “Tăng trưởng vượt bậc như vậy đều đến từ công nghệ deep learning”. Từ “deep learning” đã được nói đến 81 lần trong suốt 83 phút hội nghị từ xa.

GPU đời đầu của Nvidia

Công ty sản xuất chip nổi tiếng khác có tên Intel vẫn không dậm chân tại chỗ. Trong hai tháng qua, họ đã mua hệ thống Nervana System với giá trị hơn 400 triệu đô la Mỹ và Movidius với giá không được tiết lộ. Hai hệ thống này giúp cho công nghệ phù hợp với từng giai đoạn khác nhau của các phép tính deep learning.

Về phần này, vào tháng 5 Google cũng đã tiết lộ rằng hơn một năm qua công ty cũng đã bí mật sử dụng con chip do chính họ làm ra với tên gọi là tensor processing unit (TPU) nhằm tăng cường việc training các ứng dụng bằng deep learning. (Tensors là một dãy số như ma trận tăng theo cấp số nhân trong các phép tính deep learning).

Nhà khoa học chính tại Baidu Research, Andrew Ng cho biết: “Lúc trước nhiều CEO Standard & Poor’s 500  ước gì họ nghĩ thông suốt thấu đáo hơn trước khi bắt tay vào thực hiện các chiến lược Internet. Tôi nghĩ năm năm kể từ bây giờ sẽ có nhiều CEO Standard & Poor’s 500 ước rằng họ sẽ nghĩ sớm hơn đến các chiến lược về AI”.

Theo quan điểm của Ng: “AI giống như là một hiện tượng mới. 100 năm trước điện lực đã thay đổi bộ mặt của ngành công nghiệp như thế nào thì ngày nay công nghệ AI cũng tương tự như vậy.”

Hãy nghĩ deep learning như là tập hợp con của tập hợp con. “Trí thông minh nhân tạo” (AI) bao gồm hàng loạt các công nghệ như là logic và hệ thống dựa trên các quy tắc truyền thống cho phép máy tính và robot có thể giải quyết các vấn đề theo cách mà ít ra tương đồng với lối suy nghĩ thiển cận. Trong lĩnh vực đó là một mục nhỏ hơn được gọi là machine learning- một kỹ thuật toán học cho phép máy tính nâng cao khả năng vận hành các tác vụ cùng trải nghiệm. Cuối cùng là trong machine learning sẽ có một phạm trụ nhỏ hơn được gọi deep learning.

Andrew Ng

Theo ông Ng, có một cách để hiểu deep learning có tác dụng gì đó là: “phép ánh xạ từ A đến B. Bạn có thể nhập vào một clip âm thanh và thu được bản sao văn bản về clip đó. Người ta gọi nó là nhận diện giọng nói. Miễn sao bạn có đủ dữ liệu để train các phần mềm thì khả năng của nó sẽ là vô tận. Bạn nhập vào một email và cái bạn thu được có thể là: đây có phải là tin spam hay không? Hay khi nhập vào đơn vay vốn, thì có lẽ sẽ thu được khả năng mà khách hàng có thể chi trả món nợ. Hoặc khi nhập vào các mẫu xe, output sẽ là lời khuyên nên có thể sẽ là tiếp theo nên làm gì với nó.

Post Author: Tu Vo