xAI và tham vọng giải thích AI

xAI là viết tắt của Explainable AI là tập hợp các kỹ thuật giúp tạo ra các mô hình có thể giải thích được. Thành công đáng kể trong lĩnh vực Machine learning (học máy) đã dẫn đến một loạt các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI). Những tiến bộ tiếp tục hứa hẹn tạo ra các hệ thống có thể tự nhận thức, học hỏi, quyết định và hành động.

Tuy nhiên, hiệu quả của các hệ thống này đang bị hạn chế bởi hiện nay chúng không có khả năng giải thích các quyết định và hành động cho con người. Vậy nên chúng ta đang đối mặt với những thách thức đòi hỏi các hệ thống phải tự chủ và thông minh hơn, AI có thể giải thích, đặc biệt là Machine learning có thể giải thích sẽ rất cần thiết cho sự phát triển trong tương lai. Đặc biệt, một số đạo luật như GDPR quy định về quyền có được giải thích về kết quả của thuật toán.

xAI
xAI cho phép người dùng hiểu, tin cậy và quản lý hiệu quả thế hệ đối tác thông minh mới.

xAI cho phép người dùng hiểu, tin cậy và quản lý hiệu quả thế hệ đối tác thông minh mới. Các hệ thống Machine learning mới sẽ có khả năng giải thích cơ sở lý luận và mô tả điểm mạnh – điểm yếu của chúng, đồng thời cho con người hiểu biết về cách chúng sẽ hoạt động. Chiến lược để đạt được mục tiêu đó là phát triển các kỹ thuật Machine learning mới hoặc sửa đổi để tạo ra các mô hình dễ giải thích hơn.

Các mô hình này sẽ được kết hợp với kỹ thuật giao diện hiện đại (người – máy tính) có khả năng chuyển thành các hội thoại dễ hiểu và hữu ích cho người dùng. xAI là một trong số ít các chương trình được kỳ vọng sẽ kích hoạt “làn sóng hệ thống AI thứ ba” nơi máy móc hiểu được bối cảnh và môi trường mà chúng hoạt động và theo thời gian xây dựng các mô hình giải thích cơ bản cho phép chúng mô tả các hiện tượng trong thế giới thực.

xAI tập trung vào phát triển nhiều hệ thống bằng cách giải quyết các vấn đề thách thức trong hai lĩnh vực:

  • Vấn đề Machine learning phân loại các sự kiện đáng quan tâm trong khối dữ liệu đa phương tiện không đồng nhất.
  • Vấn đề Machine learning xây dựng các chính sách cho một hệ thống tự trị để thực hiện nhiều nhiệm vụ mô phỏng khác nhau.

Mặc dù thách thức đặt ra đối với nhiệm vụ giải thích các hệ thông minh là rất lớn nhưng rõ ràng đây là một sự đầu tư không lãng phí. Việc thấu hiểu giữa trí tuệ nhân tạo (máy móc) và trí tuệ tự nhiên (con người) sẽ đặt nền tảng cho những tiến bộ vượt bậc về khoa học và kỹ thuật. Bên cạnh đó, chúng ta cũng có thể giảm thiểu nguy cơ về sự ra đời của Siêu trí tuệ.

Nếu bạn thích bài viết này, đừng ngại chia sẻ với những người quan tâm. Hãy thường xuyên truy cập trituenhantao.io để có được thông tin và xu hướng mới nhất của lĩnh vực.

Bạn muốn trích dẫn bài này:
-----
"xAI và tham vọng giải thích AI," Trí tuệ nhân tạo, Ngày xuất bản: 17/09/2020, URL: https://trituenhantao.io/kien-thuc/xai-va-tham-vong-giai-thich-ai/, Ngày truy cập: 20/10/2020.



Về trituenhantao.io

Trituenhantao.io là trang web chia sẻ thông tin, kiến thức, kinh nghiệm học tập và triển khai các chương trình và dự án sử dụng trí tuệ nhân tạo trên thế giới.
Xem tất cả các bài viết của trituenhantao.io →