reinforcement learning

Việc dự đoán trước liệu một đứa trẻ có khả năng phạm tội trước năm 18 tuổi hay không sẽ giúp chúng ta có biện pháp ngăn chặn kịp thời.

Không chỉ biết mơ, vẽ tranh hay đánh cờ thắng con người mà bây giờ trí thông minh nhân tạo của Google còn có thể tự thiết lập nên cơ chế mã hóa bảo vệ mà không cần bất cứ sự can thiệp nào từ con người.

Nhật Bản đã có một số kế hoạch lớn cho các siêu máy tính, sử dụng tốc độ kỷ lục giúp đất nước phát triển tiến bộ trong công nghệ trí tuệ nhân tạo như deep-learning.

Máy tính đang tạo ra các khuôn mặt giả ngày một… thật hơn. Gần đây nhất, NVIDIA tạo ra những nhân vật trên màn hình máy tính, làm những việc bản thể thật của họ chưa từng thực hiện trong đời.

Xe tải của Mercedes có thể tự chạy trên đường. Máy tính của Google thắng áp đảo kiện tướng cờ vây. Xuất hiện ứng dụng có thể dịch các câu văn với độ chính xác gần giống con người.

Mặt trái của công nghệ hiện hữu rõ hơn bao giờ hết: một video deepfake có thể tiêm nhiễm những suy nghĩ lệch lạc vào người không hiểu chuyện.

Dù được gọi là “trí tuệ nhân tạo”, công nghệ này không có nhiều liên quan đến tư duy hay trí thông minh của con người.

Con chip Eyeriss xuất hiện trước những "tay to mặt lớn" của ngành công nghệ thế giới, rồi để lại những ấn tượng sâu sắc về tương lai có thể có của ngành trí tuệ nhân tạo.

Cứ đà này, ta sẽ có một ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo hoàn toàn khác và hoàn toàn mới, cứ nhìn ví dụ của Facebook này mà xem.

Bài viết dưới đây của nhà báo Michale Byrne tới từ trang tin Motherboard sẽ giải thích lý do tại sao công nghệ máy học lại cần tới GPU.