BanhNgok7206
New member
Tưởng tượng cảnh này: bạn chĩa điện thoại vào một cây hoặc con vật random nào đó, boom! Mọi thông tin về nó hiện lên ngay. Đó chính là "siêu năng lực" mà trí tuệ nhân tạo (AI) đang mang đến cho chúng ta đấy.
Nghe có vẻ xịn sò phết nhỉ - một app cho phép bạn chụp ảnh cây cỏ hay động vật gì đó, xong là nhận ngay thông tin về chủng loài và những thứ linh tinh khác một cách instant – y hệt như app Shazam nhận diện nhạc ấy.
AI có thể "giác ngộ" như con người được không?
Hiện tại chúng ta đang xây dựng những kho dữ liệu siêu to khổng lồ liên quan đến môi trường tự nhiên, để biến ý tưởng này thành hiện thực.
Nhưng mà đợi đã, vẫn còn núi vấn đề cần xử lý nè: dữ liệu được thu thập và chia sẻ ra sao, ai có quyền chia sẻ nó và chúng ta sử dụng dữ liệu công cộng cho các hệ thống học máy thế nào.
Oliver Sacks, một nhà thần kinh học và văn sĩ đỉnh cao, đã từng tổ chức một chuyến đi thực địa đưa nhóm bệnh nhân của mình tới Vườn Bách Thảo New York.
Một trong số đó, anh chàng trẻ tên Steve mắc chứng tự kỷ nặng, đã không ra khỏi cơ sở điều trị trong nhiều năm. Anh ấy chưa bao giờ nói chuyện; và các bác sĩ hoàn toàn tin rằng anh không có khả năng nói.
Thế nhưng plot twist! Khi đến khu vườn cùng Sacks, Steve đã làm mọi người shock tận óc khi hào hứng nhổ một bông hoa và thốt lên từ "bồ công anh".
Trong thập kỷ qua, rất nhiều người trong chúng ta đã cảm nhận được sức hút mãnh liệt này từ thiên nhiên. Nhìn chung, trong Cổng Thông tin Đa dạng Sinh học Toàn cầu - GBIF, cơ sở dữ liệu chứa hơn 850 triệu trong tổng số hơn một triệu loài thực vật và động vật khác nhau.
Đó là một thành tích cực kỳ ấn tượng luôn, một bước tiến vượt bậc về danh mục toàn cầu của sự sống. Nó cho phép chúng ta nhìn thế giới theo những góc độ hoàn toàn mới.
Ví dụ chỉ trong năm nay thôi, nhờ hơn 42,000 bản ghi từ hơn 5,000 người tham gia sử dụng WhaleShark.org, chúng ta đã có được cái nhìn sâu sắc chưa từng có về hành vi của loài cá lớn nhất thế giới.
Hoặc trên quy mô lớn hơn, hàng triệu những quan sát về chim được tạo ra thông qua app eBird đã cho phép chúng ta hình dung được các tuyến di cư chính xác của hơn một trăm loài chim khác nhau.
Trong lúc này, các kỹ sư công nghệ đang sử dụng dữ liệu để đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các ứng dụng thị giác máy tính để giúp chúng ta giải mã và hiểu rõ về các loài thực vật và động vật xung quanh.
Tất nhiên, những công cụ này nghe gần như phép thuật vậy.
Trong phim khoa học viễn tưởng Star Trek, tricorder là một thiết bị cầm tay đa năng có cảm biến hỗ trợ phân tích dữ liệu và ghi âm, một thiết bị tuyệt vời có thể quét các hình thức sự sống của các chủng loại khác, làm cho chúng trở nên quen thuộc.
Nếu chúng ta có một phiên bản trên trái đất, thì đó sẽ là một người cộng tác đáng tin cậy trong việc khám phá, có thể làm cho chúng ta cảm thấy tự tin hơn và làm chủ hơn.
Ở Trung Quốc, phiên bản mới nhất của trình duyệt Baidu (còn gọi là "Google của Trung Quốc") có tính năng nhận diện các loài cây được tích hợp luôn vào đó.
Hướng máy ảnh vào một cây bồ công anh và bạn sẽ thấy tên tiếng Trung của cây đó hiện lên. Những app như thế này đang tạo nên một làn sóng quan tâm đến thực vật trong người dân Trung Quốc.
Với những lợi ích đó, AI đang làm dấy lên một số câu hỏi thú vị: có lẽ đây là nhu cầu cần AI để có thể chuyển giao kiến thức chuyên môn độc đáo tới những người khác hay để thu được kiến thức chuyên môn từ những người khác.
Vậy liệu những công cụ này có ảnh hưởng tới khả năng của chúng ta? Với những gì chúng ta đầu tư vào để hiểu biết về hệ sinh thái trong hàng tỷ siêu máy tính, thì nguồn tài nguyên liên quan đến việc phát triển các công cụ AI liệu có phù hợp không?
Hay độ tin cậy của dữ liệu khi những người thu thập dữ liệu là những người được gọi là "các nhà khoa học quần chúng" (người nghiệp dư).
Thực chất là những người yêu thích thiên nhiên, những người theo dõi chim, những chuyên gia về máy ảnh, thông thường dữ liệu đến từ một nhóm xã hội tương đối không đa dạng lắm.
Hay AI sẽ thuộc về ai và ai kiểm soát AI? Liệu những người có chuyên môn đã đào tạo AI đã được công nhận, được tôn trọng và được khen thưởng một cách công bằng chưa?
Hay là tất cả những dữ liệu đó được đóng góp free cho các đơn vị tư nhân - những đơn vị sẽ phân loại và sau đó nhét thông tin dữ liệu vào một sản phẩm trực tuyến khác mà chúng ta không thể thiếu?
Và nếu có tìm kiếm, bạn sẽ không thể tìm thấy bất kỳ điều khoản nào về dữ liệu của những người nghiệp dư được sử dụng để đào tạo các hệ thống AI. 
Xây dựng kho báu dữ liệu
Việc phân loại thực vật được thực hiện bởi các nhà khoa học danh tiếng như Carl Linnaeus và Joseph Banks.
Theo nhà phê bình Anne Fadiman, các nhà thực vật học sẽ thám hiểm những nơi xa xôi trên thế giới, tìm một loài đã được biết đến trong nhiều thế kỷ với một cái tên địa phương, sau đó đặt lại tên cho nó bằng tiếng Latin, và nó đã trở thành một mảnh ghép nhỏ trong một hệ thống dữ liệu khổng lồ.
Từ đây, những mô tả về chúng được mọi người biết đến trong các hệ thống được công nhận là các viện bảo tàng, thư viện, phòng thí nghiệm sinh học của các trường đại học.
Liệu chúng ta có đánh giá quá cao nhận thức của trí tuệ nhân tạo AI?
Ví dụ: Dựa vào ứng dụng Plantsnap để xác định cây cối, hoa và nhiều loại khác, Colorado tuyên bố rằng sẽ đào tạo AI với "50,000 loài mới mỗi tháng, và sẽ có tất cả các loài trên trái đất vào cuối năm 2017".
Đó là điều không thể. Vẫn còn một phần đáng kể các loài thực vật vẫn chưa được khám phá, và còn rất nhiều điều nữa vẫn chưa được ghi lại trong tự nhiên.
Theo một nhà phát triển ứng dụng Merlin BirdID, một hệ thống thị giác máy tính được đào tạo dựa trên bộ sưu tập có hơn 70 triệu bức ảnh về các chú chim, bằng các kỹ thuật phức tạp và tinh xảo, thị giác máy tính đã tiếp cận với các tri thức mà con người nhận thức được một cách nhanh chóng.
Và có một điều chắc chắn rằng: khi phát triển AI thì nhu cầu về tư duy, các quan điểm xem xét hay nhận định sự vật sự việc sẽ đa dạng, rộng lớn hơn.
Thêm nữa, liệu chúng ta có thể lập trình để AI có thể đánh giá được hoạt động sáng tạo trong nhận thức của con người một cách xác thực hay không thể tiên đoán được?
Hoặc có thể như Amy Webb, một nhà công nghệ tại Đại học New York, gần đây đã đề xuất, chúng ta nên thiết lập các kho chứa dữ liệu, giống như các khu lưu trữ thiên nhiên, dữ liệu của chúng ta có thể lưu thông tự do, mãi mãi không bị ảnh hưởng bởi bất cứ điều gì.
Một không gian tương tự như thế là cần thiết để bảo vệ mối quan hệ độc đáo của chúng ta với thế giới tự nhiên.
Cuộc khám phá thế giới tự nhiên này – việc quan sát, so sánh, chơi đùa, khám phá, yêu thương – tất cả đều là những động lực cốt lõi cho nhân loại của chúng ta, và chúng ta nên cẩn thận đừng để mất đi những động lực ấy.
Nguồn: soha.vn
Nghe có vẻ xịn sò phết nhỉ - một app cho phép bạn chụp ảnh cây cỏ hay động vật gì đó, xong là nhận ngay thông tin về chủng loài và những thứ linh tinh khác một cách instant – y hệt như app Shazam nhận diện nhạc ấy.
AI có thể "giác ngộ" như con người được không?
Hiện tại chúng ta đang xây dựng những kho dữ liệu siêu to khổng lồ liên quan đến môi trường tự nhiên, để biến ý tưởng này thành hiện thực.
Nhưng mà đợi đã, vẫn còn núi vấn đề cần xử lý nè: dữ liệu được thu thập và chia sẻ ra sao, ai có quyền chia sẻ nó và chúng ta sử dụng dữ liệu công cộng cho các hệ thống học máy thế nào.
Oliver Sacks, một nhà thần kinh học và văn sĩ đỉnh cao, đã từng tổ chức một chuyến đi thực địa đưa nhóm bệnh nhân của mình tới Vườn Bách Thảo New York.
Một trong số đó, anh chàng trẻ tên Steve mắc chứng tự kỷ nặng, đã không ra khỏi cơ sở điều trị trong nhiều năm. Anh ấy chưa bao giờ nói chuyện; và các bác sĩ hoàn toàn tin rằng anh không có khả năng nói.
Thế nhưng plot twist! Khi đến khu vườn cùng Sacks, Steve đã làm mọi người shock tận óc khi hào hứng nhổ một bông hoa và thốt lên từ "bồ công anh".
Trong thập kỷ qua, rất nhiều người trong chúng ta đã cảm nhận được sức hút mãnh liệt này từ thiên nhiên. Nhìn chung, trong Cổng Thông tin Đa dạng Sinh học Toàn cầu - GBIF, cơ sở dữ liệu chứa hơn 850 triệu trong tổng số hơn một triệu loài thực vật và động vật khác nhau.
Đó là một thành tích cực kỳ ấn tượng luôn, một bước tiến vượt bậc về danh mục toàn cầu của sự sống. Nó cho phép chúng ta nhìn thế giới theo những góc độ hoàn toàn mới.
Ví dụ chỉ trong năm nay thôi, nhờ hơn 42,000 bản ghi từ hơn 5,000 người tham gia sử dụng WhaleShark.org, chúng ta đã có được cái nhìn sâu sắc chưa từng có về hành vi của loài cá lớn nhất thế giới.
Hoặc trên quy mô lớn hơn, hàng triệu những quan sát về chim được tạo ra thông qua app eBird đã cho phép chúng ta hình dung được các tuyến di cư chính xác của hơn một trăm loài chim khác nhau.
Trong lúc này, các kỹ sư công nghệ đang sử dụng dữ liệu để đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các ứng dụng thị giác máy tính để giúp chúng ta giải mã và hiểu rõ về các loài thực vật và động vật xung quanh.
Tất nhiên, những công cụ này nghe gần như phép thuật vậy.
Trong phim khoa học viễn tưởng Star Trek, tricorder là một thiết bị cầm tay đa năng có cảm biến hỗ trợ phân tích dữ liệu và ghi âm, một thiết bị tuyệt vời có thể quét các hình thức sự sống của các chủng loại khác, làm cho chúng trở nên quen thuộc.
Nếu chúng ta có một phiên bản trên trái đất, thì đó sẽ là một người cộng tác đáng tin cậy trong việc khám phá, có thể làm cho chúng ta cảm thấy tự tin hơn và làm chủ hơn.
Ở Trung Quốc, phiên bản mới nhất của trình duyệt Baidu (còn gọi là "Google của Trung Quốc") có tính năng nhận diện các loài cây được tích hợp luôn vào đó.
Hướng máy ảnh vào một cây bồ công anh và bạn sẽ thấy tên tiếng Trung của cây đó hiện lên. Những app như thế này đang tạo nên một làn sóng quan tâm đến thực vật trong người dân Trung Quốc.
Với những lợi ích đó, AI đang làm dấy lên một số câu hỏi thú vị: có lẽ đây là nhu cầu cần AI để có thể chuyển giao kiến thức chuyên môn độc đáo tới những người khác hay để thu được kiến thức chuyên môn từ những người khác.
Vậy liệu những công cụ này có ảnh hưởng tới khả năng của chúng ta? Với những gì chúng ta đầu tư vào để hiểu biết về hệ sinh thái trong hàng tỷ siêu máy tính, thì nguồn tài nguyên liên quan đến việc phát triển các công cụ AI liệu có phù hợp không?
Hay độ tin cậy của dữ liệu khi những người thu thập dữ liệu là những người được gọi là "các nhà khoa học quần chúng" (người nghiệp dư).
Thực chất là những người yêu thích thiên nhiên, những người theo dõi chim, những chuyên gia về máy ảnh, thông thường dữ liệu đến từ một nhóm xã hội tương đối không đa dạng lắm.
Hay AI sẽ thuộc về ai và ai kiểm soát AI? Liệu những người có chuyên môn đã đào tạo AI đã được công nhận, được tôn trọng và được khen thưởng một cách công bằng chưa?
Hay là tất cả những dữ liệu đó được đóng góp free cho các đơn vị tư nhân - những đơn vị sẽ phân loại và sau đó nhét thông tin dữ liệu vào một sản phẩm trực tuyến khác mà chúng ta không thể thiếu?
Và nếu có tìm kiếm, bạn sẽ không thể tìm thấy bất kỳ điều khoản nào về dữ liệu của những người nghiệp dư được sử dụng để đào tạo các hệ thống AI.
Xây dựng kho báu dữ liệu
Việc phân loại thực vật được thực hiện bởi các nhà khoa học danh tiếng như Carl Linnaeus và Joseph Banks.
Theo nhà phê bình Anne Fadiman, các nhà thực vật học sẽ thám hiểm những nơi xa xôi trên thế giới, tìm một loài đã được biết đến trong nhiều thế kỷ với một cái tên địa phương, sau đó đặt lại tên cho nó bằng tiếng Latin, và nó đã trở thành một mảnh ghép nhỏ trong một hệ thống dữ liệu khổng lồ.
Từ đây, những mô tả về chúng được mọi người biết đến trong các hệ thống được công nhận là các viện bảo tàng, thư viện, phòng thí nghiệm sinh học của các trường đại học.
Liệu chúng ta có đánh giá quá cao nhận thức của trí tuệ nhân tạo AI?
Ví dụ: Dựa vào ứng dụng Plantsnap để xác định cây cối, hoa và nhiều loại khác, Colorado tuyên bố rằng sẽ đào tạo AI với "50,000 loài mới mỗi tháng, và sẽ có tất cả các loài trên trái đất vào cuối năm 2017".
Đó là điều không thể. Vẫn còn một phần đáng kể các loài thực vật vẫn chưa được khám phá, và còn rất nhiều điều nữa vẫn chưa được ghi lại trong tự nhiên.
Theo một nhà phát triển ứng dụng Merlin BirdID, một hệ thống thị giác máy tính được đào tạo dựa trên bộ sưu tập có hơn 70 triệu bức ảnh về các chú chim, bằng các kỹ thuật phức tạp và tinh xảo, thị giác máy tính đã tiếp cận với các tri thức mà con người nhận thức được một cách nhanh chóng.
Và có một điều chắc chắn rằng: khi phát triển AI thì nhu cầu về tư duy, các quan điểm xem xét hay nhận định sự vật sự việc sẽ đa dạng, rộng lớn hơn.
Thêm nữa, liệu chúng ta có thể lập trình để AI có thể đánh giá được hoạt động sáng tạo trong nhận thức của con người một cách xác thực hay không thể tiên đoán được?
Hoặc có thể như Amy Webb, một nhà công nghệ tại Đại học New York, gần đây đã đề xuất, chúng ta nên thiết lập các kho chứa dữ liệu, giống như các khu lưu trữ thiên nhiên, dữ liệu của chúng ta có thể lưu thông tự do, mãi mãi không bị ảnh hưởng bởi bất cứ điều gì.
Một không gian tương tự như thế là cần thiết để bảo vệ mối quan hệ độc đáo của chúng ta với thế giới tự nhiên.
Cuộc khám phá thế giới tự nhiên này – việc quan sát, so sánh, chơi đùa, khám phá, yêu thương – tất cả đều là những động lực cốt lõi cho nhân loại của chúng ta, và chúng ta nên cẩn thận đừng để mất đi những động lực ấy.
Nguồn: soha.vn