Bản in

Khoa học

Thứ Bảy, 14/7/2018 10:35

Khi máy móc thành “giác quan thứ 6” của con người

Khi máy móc  thành “giác quan thứ 6” của con người

GD&TĐ - Máy móc đã có khả năng nhận diện khuôn mặt người trên hình ảnh từ hàng thập kỷ trước. Thế nhưng ngày nay, với hệ thống A.I tiên tiến, máy móc đã có thể nhận diện cả các vật thể khác trên hình ảnh và video không thua kém gì con người.

Điều này đã thu hút sự chú ý của nhiều cơ quan chính phủ và doanh nghiệp, những người đang muốn áp dụng “thị giác máy” này lên mọi loại thiết bị mới như: Xe tự lái, máy bay tự lái, robot cá nhân, camera chống trộm và thiết bị quét y tế dùng để phát hiện ung thư da.... Ngoài ra, 1 ứng dụng rõ ràng mà chúng ta có thể thấy gần đây là mở khóa điện thoại bằng nhận diện khuôn mặt.

Vậy, công nghệ này hoạt động như nào? Các thuật toán được thiết kế để phát hiện đặc điểm khuôn mặt và nhận dạng các khuôn mặt khác nhau đã trở nên tinh vi hơn nhiều so với thời điểm chúng mới được phát triển từ nhiều thập kỷ trước.

Một phương pháp nhận dạng phổ biến có bao gồm việc đo kích thước mặt, chẳng hạn như khoảng cách giữa mũi và tai hay giữa 2 khóe mắt. Các thông tin đo lường sau đó sẽ được biến thành số liệu để so sánh với số liệu thu được từ những bức ảnh khác. Những con số càng trùng khớp sẽ càng đem lại kết quả chính xác hơn.

Kiểu phân tích này hiện còn được hỗ trợ bởi khả năng tính toán mạnh hơn của máy móc hiện đại và khả năng lưu trữ cũng như chia sẻ lượng lớn ảnh kỹ thuật số.

Michael Brown, Giáo sư khoa học máy tính đến từ Trường ĐH York, Toronto, người giúp tổ chức Hội nghị thường niên về Thị giác máy và Nhận dạng máy cho biết: “Nhận diện khuôn mặt là chủ đề cũ. Công nghệ này đã luôn luôn thế hiện tính chính xác. Điều thực sự thu hút được sự chú ý của mọi người vào lúc này là khả năng nhận dạng vật thể khác mà chúng ta đang thấy”.

Nghiên cứu trong thập kỷ qua đã tập trung vào việc phát triển mạng thần kinh nhân tạo có khả năng tự động học cách nhận diện những gì được chiếu trên hình ảnh bằng cách tìm ra khuôn mẫu trong tệp dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, tham vọng của loài người đang ngày càng biến máy móc trở nên thông minh hơn qua hoạt động dán nhãn ảnh, tương tự với hành động “tag” trên Facebook.

Cuộc thi nhận dạng hình ảnh thường niên kéo dài từ 2010 - 2017 đã thu hút được các nhà nghiên cứu hàng đầu đến từ Google và Microsoft. Một trong những điều mà họ rút ra là: “Máy móc có thể làm tốt hơn con người trong việc phân biệt các giống chó Corgi xứ Wales khác nhau, một phần là bởi vì chúng được trang bị sự “thông minh” có khả năng hấp thụ lượng kiến thức cần thiết để phân biệt nhanh hơn nhiều so với con người.

Tuy nhiên, máy móc gặp khó khăn khi cố gắng nhận diện các vật thể mang hình thức trừu tượng hơn, điển hình như các bức tượng hình khối.

Việc các cơ quan thi hành pháp luật gia tăng sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã làm dấy lên những lo ngại từ lâu về các thiên vị phân biệt chủng tộc và xác định giới tính.

Một nghiên cứu dẫn đầu bởi nhà khoa học máy tính, GS Joy Buolamwini đến từ MIT phát hiện ra rằng hệ thống nhận diện khuôn mặt xây dựng bởi các tập đoàn như IBM và Microsoft thường có xu hướng lỗi khi nhận diện khuôn mặt của những người da màu, đặc biệt là phụ nữ. GS Joy Buolamwini gọi hiệu ứng này là “cái nhìn được mã hóa”.

Cả 2 tập đoàn được nêu tên gần đây đã công bố những nỗ lực mới nhằm giảm tình trạng thiên vị của hệ thống bằng cách “huấn luyện” nó với 1 kho ảnh lớn và đa dạng hơn về chủng tộc và giới tính.

Lê Hà (Theo Japantoday, AP)