Nhà nghiên cứu David Silver cho biết, chăm sóc sức khỏe con người là bước đi tiếp theo mà hệ thống trí tuệ nhân tạo DeepMind của Google hướng đến. DeepMind là bộ phận AI của Google, đứng đằng sau hệ thống AlphaGo đã đánh bại nhà vô địch cờ vây Lee Sedol của Hàn Quốc vào tháng 3 với tổng tỷ số 4-1.
Trao đổi với khán giả tại Hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo tại New York (Mỹ), ông Silver cho biết: “Chúng tôi muốn sử dụng công nghệ AI để có một tác động tích cực trong thế giới thực”.
Cờ vây từng được coi là thử thách cuối cùng cho các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. AlphaGo được đào tạo về kỹ năng của con người, sau đó là bài học từ hàng triệu nước đi của các kỳ thủ cờ vây. Trong chiến thắng trước Lee Sedol, các bước đi của AlphaGo được giới chuyên gia gọi là “sáng tạo”, vốn không được lấy từ tài liệu đào tạo hệ thống.
Tuy nhiên, bây giờ DeepMind đang áp dụng hệ thống máy học thông minh trên AlphaGo vào các ứng dụng khác trong cuộc sống, gồm phân tích y tế và chăm sóc sức khỏe, từ đó nghiên cứu ra các bài thuốc để cứu chữa bệnh nhân.
Hồi đầu năm 2016, DeepMind có trụ sở tại Anh đã khởi động bộ phận y tế riêng. Trong tháng 7, Công ty tuyên bố hợp tác nghiên cứu với Bệnh viện mắt Moorfields nhằm tập trung vào việc nghiên cứu bệnh võng mạc tiểu đường và liên quan đến tuổi thoái hóa điểm vàng.
Nhiều trong số những cải tiến của hệ thống AI sẽ cho phép AlphaGo có thể đạt được sự thành công trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, giống như những gì đạt được với cờ vây. Thay vì nghiên cứu những động thái tốt nhất thông qua khả năng tính toán tuyệt đối như cách mà IBM đã áp dụng cho hệ thống AI DeepBlue nhằm đánh bại nhà vô địch cờ vua Gary Kasparov, cách tiếp cận của AlphaGo dựa trên sự kết hợp của mạng lưới thần kinh và máy học nâng cao, cho phép nó tự dạy bản thân tiến bộ hơn theo thời gian.
Ông Silver nhận xét: “Tất nhiên, đánh thắng Sedol là một điều đáng ca ngợi, nhưng với tôi khả năng học hỏi để làm tốt hơn so với thành tích của mình chính là điểm ấn tượng nhất mà AlphaGo đã làm. Nó có thể học hỏi từ dữ liệu và kỹ năng tự chơi để tìm ra kiến thức cho bản thân”.
Cũng theo ông Silver, máy học nâng cao từ lâu được xem là hướng đi tuyệt vời và đây là quãng thời gian nó thực sự nổi lên. Bây giờ các hệ thống AI có thể tìm hiểu thêm nhiều lĩnh vực khác nhau, không nhất thiết phải dừng lại ở cờ vây.
Theo nguồn khoahocvacongnghevietnam.com.vn
