Tình trạng thiếu hụt nhân lực về trí tuệ nhân tạo và machine learning trên toàn cầu sẽ được giải quyết nhờ dịch vụ này của Google

Đầu năm nay, Google đã ra mắt một dịch vụ mới giúp bạn có thể dễ dàng tự xây dựng một hệ thống AI cho riêng mình. Dịch vụ mới có tên gọi Cloud AutoML, sử dụng hàng loạt các kỹ thuật trong máy học để tự động xây dựng và huấn luyện một thuật toán học sâu có thể nhận ra các đồ vật trong hình ảnh.

Cho đến nay, công nghệ này vẫn còn giới hạn, nhưng nó có thể là khởi đầu cho một điều gì đó rất lớn. Xây dựng và tối ưu một thuật toán mạng lưới học sâu thông thường sẽ đòi hỏi các hiểu biết chi tiết về nền tảng toán học và code bên dưới nó, cũng như kỹ năng thực tiễn để tinh chỉnh các thông số của thuật toán để mọi thứ hoạt động đúng.

Khó khăn của việc phát triển các hệ thống AI đã tạo ra cuộc đua để giành giật các tài năng, và điều đó có nghĩa là chỉ những công ty lớn với túi tiền tương ứng mới đủ sức chi trả cho việc xây dựng nên các thuật toán AI riêng của họ.

“Chúng tôi cần mở rộng khả năng của AI ra cho mọi người.” Fei-Fei Li, nhà khoa học trưởng tại Google Cloud, cho biết tại buổi ra mắt sản phẩm. Li ước tính rằng, có nhiều nhất khoảng một vài nghìn người trên thế giới có đủ kỹ năng cần thiết để xây dựng các mô hình học sâu tốt nhất. “Nhưng hiện tại ước tính có khoảng 21 triệu nhà phát triển trên toàn thế giới.” Bà cho biết. “Chúng tôi muốn tiếp cận đến tất cả bọn họ, và làm AI trở nên dễ truy cập với các nhà phát triển này.”

Điện toán đám mây là một trong những chìa khóa quan trọng để biến AI trở nên dễ tiếp cận hơn. Google, Amazon, Microsoft và các công ty khác đang gấp rút bổ sung thêm các khả năng máy học mới cho nền tảng đám mây của họ. Google Cloud đã đưa ra nhiều công cụ như vậy, nhưng họ sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước.

Điều đó giới hạn những gì chúng có thể làm – ví dụ, các lập trình viên chỉ có thể sử dụng những công cụ này để nhận ra một phạm vi giới hạn các đối tượng hoặc khung cảnh mà nó đã được huấn luyện từ trước. Một thế hệ các công cụ máy học mới trên nền đám mây có thể tự huấn luyện bản thân sẽ làm cho công nghệ này trở nên linh hoạt và dễ sử dụng hơn.

Trong vài tháng qua, hàng loạt các công ty đang thử nghiệm Google Cloud AutoML. Disney sử dụng dịch vụ này để phát triển phương pháp tìm kiếm các mặt hàng có liên quan đến những nhân vật hoạt hình đặc biệt, ngay cả khi sản phẩm đó không được gắn với tên nhân vật.

Joaquin Vanschoren, một giáo sư tại Học viện Công nghệ Eindhoven ở Hà Lan, người chuyên nghiên cứu về công nghệ máy học tự động, cho biết đây vẫn là một chủ đề nghiên cứu tương đối mới, cho dù sự quan tâm với lĩnh vực này đang ngày càng nóng lên. “Thật ấn tượng khi họ có thể phát hành sản phẩm như một dịch vụ này nhanh đến vậy.” Ông cho biết.

Vanschoren cho biết việc tự động hóa có thể sẽ làm gia tăng rất nhiều chi phí điện toán, vì vậy Google phải dành ra rất nhiều nguồn lực vào dịch vụ này. Điều này chỉ trở nên tồi tệ hơn khi các lập trình viên cố gắng thiết kế các hệ thống AI vượt ra ngoài việc phân loại hình ảnh và nỗ lực giải quyết các tác vụ phức tạp hơn nữa.

Cho đến nay, các nhà nghiên cứu đang thử nghiệm các giới hạn của AI tự động hóa trong một thời gian. Năm 2016, một nhóm nghiên cứu đã cho thấy rằng bản thân kỹ thuật học sâu cũng có thể được sử dụng để xác định những tinh chỉnh tốt nhất cho một hệ thống học sâu.

Năm ngoái, một nhóm nghiên cứu khác trong công ty đã sử dụng cách lựa chọn mô phỏng tự nhiên để phát triển một kiến trúc mạng lưới tối ưu. Và gần hơn nữa, hai nhà khoa học của Google đã sử dụng kỹ thuật học tăng cường – một kỹ thuật lấy cảm hứng từ cách các động vật học được thông qua phản hồi tích cực – để tự động cải thiện hệ thống học sâu.

Các nỗ lực trong lĩnh vực này cuối cùng có thể chuyển thành một nỗ lực rộng lớn hơn để xây dựng các dạng trí tuệ nhân tạo tổng quát hơn và dễ điều chỉnh hơn. Nhưng trước khi các máy móc có thể tự làm chủ hoàn toàn, ít nhất bạn cũng có thể thử phát triển một AI của riêng mình.

Tham khảo Technologyreview