Cơ quan nghiên cứu các dự án phòng thủ tiên tiến thuộc Bộ Quốc phòng Mỹ (DARPA) vừa công bố kế hoạch Lifelong Learning Machine (L2M) nhằm tìm kiếm giải pháp xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo thế hệ mới có khả năng học hỏi liên tục và thích nghi với nhiệm vụ mới mà không phụ thuộc vào con người.

Chương trình trị giá 65 triệu USD đã chọn ra được 16 nhóm với dự định thực hiện các dự án kéo dài 4 năm. Tuy nhiên, DARPA vẫn dành cơ hội cho các đề xuất ngắn hạn chỉ 12 hoặc 18 tháng.

Vấn đề lớn nhất của AI xuất phát từ cách thức làm việc của nó hiện nay. Mạng thần kinh là những hệ thống có khả năng thích nghi cao, trong đó năng lực học hỏi được củng cố liên tục giữa các phần tử thần kinh nhân tạo trong chúng. Để đào tạo AI, người ta sử dụng các bộ dữ liệu chuẩn bị sẵn dưới dạng các hình ảnh hoặc thông tin đã được chắt lọc theo một hướng cụ thể. Như vậy, sức mạnh của mạng thần kinh sẽ được tối đa hóa và do đó cũng cố định, không thể làm được gì khác ngoài nhiệm vụ đã được lên kế hoạch cho nó.

Thách thức xảy ra khi AI không được đào tạo để nhận diện một thứ hoàn toàn mới mẻ so với bộ dữ liệu của mình, khi đó nó sẽ liên tục gặp lỗi. Nhưng người ta cũng không thể đào tạo lại AI một cách dễ dàng. Trong giới lập trình, hiện tượng này gọi là “thảm họa lãng quên”. Đó là tình huống khi việc học một kiến thức mới sẽ dẫn đến sự xung đột với tất cả những nền tảng kiến thức mà AI đã nạp vào trước đó.

Bản thân con người cũng gặp phải hiện tượng này khi chuyển sang một điều mới mẻ, tuy nhiên, não bộ của chúng ta đủ mạnh để vừa đảm đương nhiệm vụ vừa khôi phục khả năng thích nghi với kiến thức mới.

Mười sáu nhóm nghiên cứu sẽ được chia thành 2 nhánh. Một nhánh sẽ có 4 năm để phát triển các hệ thống có năng lực “nhận thức hướng mục tiêu”, tức khả năng học hỏi liên tục và thích nghi với các nhiệm vụ, tình huống mới, hiểu được thông tin đầu vào tùy từng nhiệm vụ đặt ra. Nhánh kia cùng thời gian này có nhiệm vụ phải xác định được những cơ chế của việc học hỏi liên tục, cả trên phương diện sinh học và vật lý học, sau đó biến cơ chế này thành một thuật toán để cải tiến các hệ thống AI.

Theo IEEE

BÌNH LUẬN

Please enter your comment!
Please enter your name here