Trí tuệ nhân tạo được đào tạo để tạo ra và đặt tên cho các màu sắc mới và đây là kết quả

Mới đây Janelle Shane – một nhà nghiên cứu về máy tính – đã phát triển thành công một cỗ máy mang trong mình thuật toán không chỉ giúp nó tạo ra những màu sắc mới, mà còn tự đặt tên cho những màu đó luôn.

Shane cho biết, “Nhìn chung vào sản phẩm của hệ thống thuật toán này, ta có thể thấy rõ 2 điều. Thứ nhất, cỗ máy của tôi rất thích màu nâu, be và xám. Thứ hai, nó thực sự rất tồi trong việc tạo ra tên gọi cho các màu sắc mới.”

Để minh chứng cho điều này, hãy nhìn vào một vài ví dụ trong các “phát minh” của AI này nhé. Nó tạo ra một màu xanh da trời nhạt, và đặt tên màu đó là Gray Pubic (vùng mu màu xám); một màu phớt hồng với tên gọi Bank Butt (bờ mông); một màu hồng theo kiểu cổ điển với tên gọi Testing (sự thử nghiệm). Nhưng tệ hơn hết, nó còn tạo ra một màu nâu cát và thản nhiên đặt cho màu đó cái tên Turdly (các bạn tự tra nhé).

Tuy những cái tên nó đặt ra nghe hoàn toàn không ổn, nhưng những gì AI này thực sự làm thì khá là thú vị đó. Ban đầu Shane đưa vào AI của mình catalog 7700 màu sắc của Sherwin Williams. Sau đó cô sử dụng một thuật toán có thể đoán được các đặc tính màu sắc theo một chuỗi. Thực sự thì điều này khá tuyệt vời để tạo ra các màu sắc mới dựa trên các giá trị RGB – thứ có thể đưa ra định lượng sắc đỏ, xanh lá và xanh biển được sử dụng trong 1 màu.

Tuy nhiên Shane vẫn chưa hài lòng với điều này và quyết định gia tăng tính “sáng tạo” cho AI của mình. Cô mang lại cho thuật toán của mình khả năng học hỏi, nghĩa là nó càng dành nhiều thời gian để hiểu kho cơ sở dữ liệu cho sẵn thì càng giỏi trong việc đặt tên cho các màu sắc.

“Sau quá trình đào tạo, hệ thống thuật toán đã trở nên thông minh gần như tôi mong đợi,” Shane nói. “Tại thời điểm đó, nó có thể nhận ra một vài màu cơ bản như trắng, đỏ hay xám. Tuy vẫn chưa được chuẩn xác cho lắm.”

Hệ thống tự tạo ra màu sắc này chỉ là một trong những AI mà Shane đã đào tạo.

Các nhà khoa học máy tính và lập trình viên hiện đang thử nghiệm giới hạn của máy móc trong quá trình được đào tạo. Điều cốt lõi trong các nghiên cứu này là mang lại cho chúng khả năng tự học hỏi. Các thuật toán không được lập trình để hiểu về màu sắc, nhưng chúng sẽ có một khái niệm nền tảng nếu bạn cho chúng đủ lượng thông tin cần thiết.

Sự học hỏi của máy móc không chỉ khả thi hóa việc lập trình ra Alphago – AI đầu tiên chiến thắng con người trong trò chơi trí tuệ, nó còn có rất nhiều công năng thực tiễn khác như: đưa ra các gợi ý trong tìm kiếm online, phát hiện lừa đảo hay đào tạo ô tô tự lái.

Tham khảo Ars Technica