Nội dung video này nói về Thuật toán di truyền - Genetic algorithms (GAs). Nó là một thuật toán lấy cảm hứng từ các cơ chế sinh học như chọn lọc, lai ghép, đột biến và sinh sản để tạo ra các A.I nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến tối ưu hóa hoặc tìm kiếm. Ngoài Thuật toán di truyền, còn rất nhiều thuật toán khác dùng để "chế tạo" A.I mà VFacts chưa thể liệt kê hết trong video này (vì khó vãi nồi). Nếu video nhiều view, VFacts sẽ làm tiếp các phần sau nha ACE :D
Thuật toán đó chưa được áp dụng vào sản phẩm nào đâu AD, vì nó siêu siêu nặng: 1000 tham số có thể tạo ra 10^20 kết quả. Không có máy tính nào trên thế giới này tính toán được hết. Chừng nào có máy tính lượng tử thì may ra
Thầy mình cũng bảo thế. Thầy nói Deep Learning chính là cái hộp đen. Chúng ta bỏ data vào cho nó học chứ cũng không thực sự hiểu được cách nó học. Bỏ data vào, data biến thành các con số, chạy qua vô vàn các phép toán tính toán trong khoảng thời gian rất lâu, có khi lên đến vài ngày. Và cuối cùng ta thấy nó hoạt động tốt, nó vượt qua các bài đánh giá về độ chính xác thì tức là mô hình đó hoạt động tốt. Hay nói cách khác là chỉ khi nào triển khai thực tế và thấy nó có kết quả tốt thì ta mới biết mô hình đó hoạt động được. Còn trước đó thì nó chỉ là vô vàn phép toán trong 1 cái hộp đen. Đọc các bài báo về các mô hình ngôn ngữ hiện nay như Transformer hay BERT thì cũng chỉ thấy nó là các phép toán. Các nhà khoa học máy tính không trình bày được tại sao nó hoạt động tốt hay các động lực nào mà họ biết nó hoạt động được. Họ chỉ trình bày mô hình của họ và đưa Benchmark điểm thôi.
@@Haridtoon Hẳn là chưa tưng dậy AI, hay theo dõi sự hình thành và phát triển của AI nên mới nói câu ngốc nghếch như vậy. Con người vẫn có lợi thế hơn nhiều, nhưng lại không biết tận dụng thôi.
cho e VF học machine learning đâu z ạ; đoạn 8:09 và "con người không biết chính xác AI hoạt đông như nào"nghe cấn cấn mong phần 2 có thêm thông tin ạ 🗯
@@Haoang-fk3uubão ở ngoài khơi nằm ở trên mây á. Rồi bom thả như thế nào mà để có thể có điểm để bom nổ! Chưa kể bão gàn đất liền mà ông chơi quả bom cỡ đó thì sức công phá của nó là bao nhiêu. Còn bão ngoài biển k gần đất liền thì k tính rồi.
Mình góp ý chút, về việc tạo ra AI phân biệt chó mèo, và phương pháp evolutionary computation. Đầu tiên là về AI phân biên biệt cho mèo nó thuộc vào computer vision, ở các task như này thì tập dữ liệu có đủ input và output, nên sẽ thường dùng supervised learning, vd bài toán gán nhãn cho ảnh thì thường chỉ có 1 AI để học, sử dụng các tính chất của gradient để học hay hội tụ một hàm f sao cho hàm loss giảm, và phải thêm các can thiệp con người để đảm bảo metrics đạt kết quả tốt Còn về AI là đưa ra trong video thì mình nghĩ nó thuộc vào ML kết hợp với EC trong giải quyết các bài toán tổ hợp. Thông thường thì những task mà số tham số quá nhiều thì sử dụng EC để chỉnh tham số trong một bot thì sẽ dẫn đến việc hội tụ rất rất lâu và gần như không thể. Trong thực tế thì các bài toán mà có không gian dữ liệu lớn và không thể thu được dạng dữ liệu kiểu input, output để dùng supervised learning. VD bài toán điều khiển robot, thì có thể dùng đến reinforcement learning. Dạng này thì họ cơ bản sẽ có 3 thành phần: Giả lập môi trường, Value model, Policy model. Ở đây Value model đóng vai trò là học một hàm để đánh giá một hành động vào môi trường là tốt hay tệ, còn Policy model thì sẽ từ gradient của value model để học một hàm với đầu ra là các hành động điều khiển robot sao cho value model đánh giá tốt nhất. Như vậy AI sẽ học tự cải tiến một cách tự động, nhưng trong thực tế thì việc đảm bảo value model học được cũng là vấn đề. Và thường dẫn tới model bị phân kỳ và chả học được gì cả. Các phương pháp dạng multi agent cũng rất tốt tài nguyên và thời gian training. Có một dạng là LLM kết hợp với EC để giải bài toán tối ưu tổ hợp thì cái này cũng khá giống mô tả trong video, họ sẽ dùng các LLM để code và tự cải tiến thuật toán bot cho đầu ra cuối. Tuy nhiên thì hạn chế cũng nhiều vì LLM nó không thật sự sáng tạo được. Còn một dạng nữa là dạng GAN, dạng này thì cũng có 2 model. Dạng này dùng để tạo model tạo sinh, một model sinh dữ liệu và một model đánh giá dữ liệu được sinh ra. Model tạo sinh sẽ học tìm cách để qua mặt của model đánh giá, còn model đánh giá sẽ học để đảm bảo phân biệt được dữ liệu mẫu và dữ liệu được sinh ra. Từ đây 2 model tự học tự động và cải tiến, nhưng trong thực tế thì model kiểu này ra kết quả khá kém so với các phương pháp mới. VD model sinh ảnh, âm thanh, .. thì họ sẽ dùng Stable Diffusion, cũng chỉ cần 1 dữ liệu mục tiêu và được học trực tiếp. Đa số các bài toán thì sẽ ưu tiên tạo ra bot trực tiếp hơn vì nó dễ kiểm soát hơn và tốn ít tài nguyên hơn
bạn viết thế này thì ai mà hiểu đc, ví dụ như mấy cái thuật ngữ như vector gradient, hàm mất mát (loss) ,... Mấy cái đó nặng về toán và chỉ mấy người đúng chuyên ngành ms hiểu và cần tìm hiểu thôi, kênh này thuộc dạng tổng hợp nhiều nd khoa học nên chỉ đi ở bề nổi dc thôi, với lại làm video sâu như thế chắc cx chả có ai thèm xem đâu. Dù sao thì cx respect 1 cmt rất chất lượng về chuyên môn !
@@namtraninh4505 Bạn cứ hiểu như này. AI trong video là loại phân lớp, tức là nó đóng vai trò như một nhà trường, sẽ phân từng học sinh đăng ký nhập học vào các lớp khác nhau dựa vào những gì họ đã được học trước từ bộ giáo dục (hoặc chỗ nào đó). Còn cái con "bot giáo viên" mà clip nói, thật ra là một tập hợp rất nhiều những công thức toán học chứ chưa phải là học sâu, nên bot này đầu ra của nó là gì, người ta tính được hết (có điều là nó lâu hơn để máy tự làm nhiều :V). Học sâu đúng là sử dụng mạng nơ ron nhân tạo để đóng vai "bot học sinh", tuy nhiên bạn phải học ngành khoa học máy tính thì mới biết thực chất mỗi nơ ron lại chính là một khối trừu tượng của các công thức toán học mà con người có thể dễ dàng tính toán đầu ra mỗi nơ ron nếu biết đầu vào và các công thức bên trong, rồi phải ngồi tính đầu ra của một mô hình nơ ron nhân tạo, vì đó là bài kiểm tra cuối kì. Hãy tưởng tượng sau khi tính được đầu ra của 2 nơ ron thì lại phải tính tiếp tới cái nơ ron nhận đầu vào là đầu ra của 2 cái vừa tính, mà làm cả chục lần như vậy =)) Kết luận: Không có gì là "con người không thể hiểu" ở đây cả, chẳng qua là bạn không tìm hiểu đủ sâu vào ngành này. Ok chưa? Đủ ngắn, đủ dân dã dễ hiểu chưa? Nói thật, đừng nóng, do những yêu cầu không đi sâu mà kênh không tìm hiểu sâu nên gần đây mới có những video mà kịch bản công nghiệp như này. Bạn hãy xem lại những video đầu tiên của kênh, nó ở một chân trời kiến thức khác.
@@vanchi9044 mình hiểu mà b, major của mk ko về AI cơ mà đồ án mk đang làm về mạng CNN nên kiến thức về deep learning cơ bản thì mk cx có, mk chỉ suggest bạn cmt kia nên tiết chế dùng thuật ngữ chuyên ngành lại, kiểu nó khiến mb bị ngợp và ko muốn đọc ý
Nếu đào tạo và vận hành AI tốn rất nhiều điện và nước làm mát do quá trình tạo ra nhiều bot rồi dùng 1 con AI đào tạo rồi cho nó làm bài kiểm tra, sau khi có kết quả thì 1 con AI quản lý sẽ dựa theo đáp án mà chừa lại những bot có kết quả kiểm tra đúng với đáp án, từ đó hình thành 1 tổ hợp bot (giống 1 mạng lưới thần kinh trong não người, có thể thể tương tác qua lại như việc sinh vật sống suy nghĩ) nhưng nó không có sự sáng tạo bức phá đặc biệt do đó các bot chỉ có thể sáng tạo nội dung dựa trên nền tảng bộ nhớ mà nó có vì thế trí thông minh mà con người có được từ "trái trí tuệ" mọc tại vườn địa đàng là không thể bị thay thế bởi AI, kết luận là để nền văn minh có thể tiến bộ thì không nên để AI thay thế hoàn toàn công việc suy nghĩ và sáng tạo trong các lĩnh vực, mà chỉ nên xem nó là 1 phát minh của đại cách mạng công nghệ 4.0 và áp dụng nó như cách con người đã áp dụng với các phát minh từ các cuộc đại cách mạng trước. Nếu dùng nước để làm mát trong quá trình đào tạo và vận hành AI thì sao ta không dùng nước đã làm mát đó để sản xuất điện như các nhà máy nhiệt điện cho đỡ tốn chi phí.
Giống như một video của VFact trước đây, mình hay tưởng tượng mọi vấn đề trên thế giới này nếu mà có dữ liệu thì đều có thể coi là sinh ra từ một phương trình ảo ma lazada nào đấy với n ẩn số. Việc train một mô hình học máy hay học sâu theo phương pháp nào đó thì đều là đi tìm ra tất cả các hệ số cho phương trình đấy. Khi này, khi có phương trình (hay mô hình) rồi thì chỉ cần có đầu vào là sẽ có kết quả đầu ra. Như vậy, nếu như dữ liệu huấn luyện càng nhiều, thì việc tìm ra hệ số của mô hình sẽ càng chính xác, và mô hình sẽ mô phỏng càng đúng, hay con AI sẽ càng khôn :)) Thế nhưng theo quan điểm của mình thì AI chỉ học theo dữ liệu huấn luyện cho nó, nên sẽ khó mà đạt được suy luận logic giống như con người, giống như video thì có thể hiểu là AI đang bắt chước con người. Nên trừ thất nghiệp ra thì vô tư đê bà con ơi :v
Đừng lo, bên cạnh mảng phát triển AI hay AI development thì các mảng như Philosophy of AI và Explainable AI cũng đang phát triển mà. Chúng ta k thể sớm biết não bộ hoạt động như thế nào nên mới sinh ra triết học và y học, nếu tiếp nhận AI là một phần của nhân loại thì nó cũng cần thời gian để phát triển, tuy vậy thứ nó phát triển vượt quá khả năng hiểu của con người hiện tại thôi
Anh đạt ơi Anh làm một clip nói về vụ một anh nông dân chế tạo UFO chạy trên nước đi a.Em đọc comment của mấy kẻ chê giáo sư tiến sĩ Việt Nam mà em cười bể bụng😂😂❤
đơn giản mún hiểu đc 1 phần của AI thì ít nhất phải hiểu thuật toán Fuzzy vs Noron. nhìu trường hiện nay đẩy rất mạnh về kiểu thuật toán này và mún sv hỉu sâu về nó trc rồi ms học về các kiểu thuật toán khác.
Một vấn đề là nếu nội dung bọn AI làm ra quá nhiều thì thì bọn nó sẽ lại tự học từ những thứ mà bọn nó tự tạo ra, và vì thế có nguy cơ là bọn nó sẽ bị thụt lùi hoặc tạo ra những thứ mà con người cũng không hiểu được, thế nên để bọn AI này ngày càng mạnh thì càng phải mớm những gì đúng cho bọn nó và càng nhiều càng tốt
Nói thì một số thằng nó lại bảo là viễn tưởng, nhất là những thằng không hiểu về công nghệ. Đã bảo là "AI nó có thể tự học thì nó sẽ có thể thông minh hơn cả con người, thông minh hơn cả người tạo ra nó. Giống như kiểu vợ chồng bạn học dốt thì không có nghĩa các con của bạn sinh ra sẽ đều học dốt". Nói thế rồi mà một số thằng nó còn cãi là "Máy móc nó không như con người, nó không thể vượt lên hơn những gì con người đã thiết kế dành cho nó". 😠 Bố cũng lậy mày, tao lậy thầy. À quên, tao lậy mày, bố lậy thầy.
Máy móc không hơn con người ở khả năng tưởng tượng và các suy luận triết học, nhưng đó là hiện tại thôi, chứ tương lai thì chẳng ai biết đâu mà lần. Nhỡ bọn AI ngay hiện tai chúng nó đang ủ mưu thôn tính trái đất nên giả vờ ngơ ngơ cũng chẳng ai biết =))
Lập trình viên mà tạo ra được code có thể tự viết ra trương trình code khác liên tục chắc cũng đỉnh cao lắm, như việc thiết kế vi mạch cho chíp z. Lúc đầu tiến sĩ hàng đầu cũng chỉ làm mạch có vài trăm bóng bán dẫn, sau qua nhiều lần tích góp của nhiều kĩ sư tiến sĩ cái mạch có hàng tỉ tỉ bóng bán dẫn, bây giờ 1 tiến sĩ nhìn vô chắc cũng bó tay.
Hôm nào giải thích về hiện tượng động vật báo hiệu thiên tai đi a Đạt? Ví dụ, Bò có thể dự báo được động đất (ở Nhật Bản), hay Cá Mập dự báo bão (ở Mỹ),... Liệu đây có phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên??
Việc động vật có thể cảm nhận thiên tai không phải lạ. Mèo có thể cảm nhận động đất, thậm chí một số loài thực vật có thể cảm nhận được hiện tượng thời tiết sắp xảy ra. Đơn giản là vì một số loài nhạy cảm với môi trường nên có thể cảm nhận những thay đổi nhỏ trong môi trường từ đó mà chúng sẽ phản hồi kịp lúc. Con người có khả năng cảm nhận giông sét, lông của bạn sẽ dựng lên khi môi trường xung quanh mang nhiều điện tích (thật ra thì loài nào có lông cũng cảm nhận được điều này)
Cách AI phân biệt chó cũng là "yes" và "no" mà. Chó thì đương nhiên có đặc điểm của chó, tấm ảnh nào có đặc điểm của chó thì nó "yes" rồi phân loại vào chó, tấm ảnh nào không có đặc điểm của chó thì nó "no" rồi loại ra. Những đặc điểm đó có thể là khoảng cách mắt, mũi, miệng hay là hình dạng hộp sọ. Người ta sẽ cho con AI một số lượng lớn hình ảnh chó để nó tự nhận ra điểm chung. Một trong những cách để con AI có hình ảnh để phân tích là qua xác minh "tôi không phải robot".
thầy tớ bảo là AI khó có thể thay thế con người được hoặc cụ thể hơn là cảm xúc hay tâm lý của con người bởi vì tâm lý con người hoạt động cực kỳ phức tạp nó ngoài dòng điện thì cũng có những tác dụng sinh lý, hóa sinh và những mã lệnh nằm ngoài 0 và 1:VV
ad có thể nói rõ hơn về cái mã captcha không ạ? khi mình chọn các bức ảnh về cái xe đạp, hoặc xe bus, ... gì đó, thì là mình đang dạy cho các con bot phân biệt xe đạp, xe máy, tức là mình đang cung cấp data để training bot, nhưng mà khi mình chọn sai ảnh thì nó vẫn báo chọn sai, vậy tức là đáp án đã có sẵn rồi chứ nhỉ, vậy tại sao họ không dùng luôn cái đáp án có sẵn đó để training cho bot?
Chê bai cho lắm, rồi vẫn phải đầu tư để phát triển AGI, vì nó sẽ tạo động lực thúc đẩy khoa học kỹ thuật phát triển mạnh mẽ. Đời con người được vài chục năm, không thể kiên nhẫn chờ đợi được đâu 😅
Mình bổ sung thêm 1 ý là đa số những người, lập trình viên AI sẽ ko hiểu cách AI phân bố các node như thế nào nhưng các giáo sư toán học thì biết nha, nói đơn giản cho mọi người dễ hình dung là chúng ta đang triệu hồi 1 thực thể từ hư không nha ( 1 cảnh phim trong WarCraft khi các pháp sư vẽ 1 vòng tròn và đọc thần trú, 1 thực thể chồi lên từ cái vòng triệu hồi - pháp sư là lập trình viên, cái vòng là các dòng code, câu thần chú chính là thuật toán) chúc các bạn bình tâm 😅
hầu như các AI mà kênh nói trong video và AI chúng ta thường nói chuyện vs nhau điều là AI hẹp, còn trí tuệ nhân tạo mà đc cho rằng sẽ thống trị loài người trong phim ma trận là AGI hay AI rộng
Hẩu như quá ít người hiểu được thế nào là trí tuệ nhân tạo. Mấy con bot kiểu như Chat GPT cũng chỉ là BOT, hiện tại chưa có 1 AI hoàn chình nào được tạo ra. AI hoàn chỉnh, trước tiên nó phải: 1. Tư duy độc lập, nghĩa là nó ko cần phải nghe lệnh ai, ko cần phải chờ con người ra lệnh nó mới làm. 2. Tự nhân bản, tự cải thiện bản thân. 3. Tự leo thang quyết định. 4. Tự tiếp nhận kiến thức và đặc biệt là tự tư duy, tạo ra các kiến thức và nhận thức mới.
Mình nghĩ AI nó phân biệt nhờ toán học về "tỉ lệ chuẩn của mỗi loài" , nó như kiểu khi mình nhìn vào một nét vẽ hay một miếng cắt, hình con vật ta có thể đoán ra được con vật đó
Mình muốn hỏi là các công ty thực phẩm, hóa chất, dược phẩm làm sao để bảo vệ công thức sản phẩm của họ khi mà thành phần sản phẩm luôn phải được in trên bao bì
nếu là sản phẩm đắt tiền thì cái ăn tiền chắc là công thức, có khi còn có cách pha chế xử lý trước khi cho ra nguyên liệu cuối cùng nữa (nếu là đồ ăn). còn nếu là sản phẩm rẻ tiền đơn giản như gói bột canh mua về để nêm gia vị thì việc mua lẻ thành phẩm rồi pha cũng chả tiết kiệm được bao nhiêu tiền, thà mua luôn của họ vừa rẻ vừa tiện lợi :))
Ví dụ trên 1 miến phô mát họ chỉ ghi là vi khuẩn lên men có lợi, nhưng trên đời có hàng tỷ con vi khuẩn, tìm ra con vi khuẩn làm ra hương vị của phô mai đó là điều gần như không thể.
Đúng là vấn đề Ai vẫn là một trong những thứ đáng quan ngại trong những năm gần đây thiệt như chatgpt hay các Ai chỉnh sửa hình ảnh vv. Nó cần nên được thảo luận sâu hơn nói trắng ra là mong ra p2 sớm :))
Chỉ là không biết dòng chảy thông tin bên trong ai cụ tỉ ra sao. Mà muốn biết cụ tỉ thì có thể tạo 1 con bot kiểm tra để làm việc đó. Cho nên nói ko biết ai hoạt động thế nào là chưa đúng.
Theo mình biết thì cách hoạt động của AI cũng giống cách hoạt động của bộ não con người. Ở chỗ, nếu chúng ta chưa được dạy thì chúng ta sẽ chọn ngẫu nhiên, nhưng khi biết thế nào là đúng sai AI sẽ dựa vào kết quả lần trước để quyết định kết quả lần thứ tiếp theo và cứ lặp lại cho đến khi nó thành thạo. Hơn nữa các bot được tạo ra thực chất chỉ là một bản sao hoàn hảo của nhau chỉ là những thông số của nó bị thay đổi, điều này sảy ra để tìm được con bot tốt nhất. Giống như việc học văn trước toán, hay toán trước văn để có điểm số tốt hơn vậy
Anh Đạt trong xì hơi có khí metan, khí metan cũng làm hiệu ứng nhà kính. Vậy có phải là con người xì hơi nhiều cũng là một phần nguyên nhân gây hiệu ứng nhà kính không anh.😂😂😂
nói đơn giản thì BOT nó học theo cấp số nhân... con người thì học theo cấp số cộng. vì vậy đôi lúc con người cũng ko biết đc mình đã tạo ra nhưng những gì. nhưng con BOT lại biết nó nên làm những gì mà kko cần người dậy.
câu chuyền thần phần 1 tại một nơi nào đó có một thứ gì đây xuất hiện có vẻ là 1 sinh vật quyền năng còn được gọi là thần. vi thần đã vô tình tạo ra 1 thế giới với các định luật kì lạ thế giới đó bắt đầu có những năng lượng đặc biệt, những năng lượng này bắt đầu thành những thứ kì lạ có vẻ là ngôi sao và các thành tinh sau khoảng 1 năm thần hoặc 1000000000 năm, vi thần đó bắt đầu có ý thức. sau 3 năm thần hoặc 3000000000 năm, vi thần bắt đầu sử dụng sức mạnh của để tạo ra sinh sống. sau 1 khoảng thời gian rất lâu cũng không rõ, vi thần lúc nay đang khá tò mò về sinh vật mang tên là con người. vị thần bắt đầu tìm hiểu về con người, con người đã tạo ra rất thứ mới lạ và thú vị hơn các loài khác trong thế giới này. vị thần rất nhanh đã hiểu hết về con người và những thứ mà con người đã tạo và hiểu về thế giới này. vị thần cũng không hiểu lắm về quy luật thế giới này vì vị thần tạo ra thế giới lúc còn nhỏ từ khi tìm ra con người đã 1 năm thần đã trôi qua. đã có những sự kiện không ngờ đã xãy ra. vị thần lúc này đã rất buồn khi con người đã tuyệt chủng. sau khoảng thời gian rất dài thế giới này đã bị phá hủy vị thần lục này sử dụng sức mạnh của mình. vị thần bắt đầu tạo ra 1 không gian đặc biệt, vị thần thu nhỏ thế giới này và đặt tên nó là thế giới gốc. vị thần sau đó đặt thế giới gốc tại nơi tốt nhất không gian này. vị thần bắt đầu tạo ra rất nhiều thế giới mới và tạo ra 1 quy luật mới mang tên là vô hạn thế giới vị thần gọi chung những thế giới mới là: thế giới nguyên bản vô hạn thế giới: quy luật này sẽ chia tách 1 một thế giới nguyên bản thành hai thế giới chỉ khác nhau 1 chút, sau đó 2 thể giới lại chia tách thành 4 thế giới khác nhau 1 chút rồi lại chia tách thành 8 thế giới khác nhau 1 chút rồi chia tách, cứ thế cho đến vô cực. những thế giới được tạo từ vô hạn thế giới được gọi là thế giới ẩn vì chúng được ẩn đi do quá nhiều trong những thế giới ẩn có 1 thế giới hoàn hảo nhất sẽ hiện ra và được đặt tên là đặc biệt còn tiếp
có một luật bất thành văn trong ngành lập trình đó là: một khi chương trình đã chạy được rồi thì tốt nhất đừng nên động vào nó, chắc vì lí dó đấy nên mấy lập trình viên mới không biết con bot mà con bot của mình tạo ra nó hoạt động như nào =))
@@binhchau6036 Hiểu trong phạm vi mình dc giao task thôi, chứ chả ai rảnh đọc lại code cả project cả, mà có rảnh cũng chẳng làm dc. hàng tỷ đoạn code có viết sẵn chỉ cần bạn đọc hiểu, không cần học hỏi major liên quan cũng tốn hàng năm hoặc hàng chục năm. nên về bản chất chỉ cần nắm đầu ra là đủ. Mình nghĩ Vfact nghĩ theo hướng này nên khẳng định là con người không hiểu hết. Thực tế thì con người hiểu hết hoặc gần hết, nhưng không phải là 1 người mà thôi.
Nội dung video này nói về Thuật toán di truyền - Genetic algorithms (GAs). Nó là một thuật toán lấy cảm hứng từ các cơ chế sinh học như chọn lọc, lai ghép, đột biến và sinh sản để tạo ra các A.I nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến tối ưu hóa hoặc tìm kiếm.
Ngoài Thuật toán di truyền, còn rất nhiều thuật toán khác dùng để "chế tạo" A.I mà VFacts chưa thể liệt kê hết trong video này (vì khó vãi nồi).
Nếu video nhiều view, VFacts sẽ làm tiếp các phần sau nha ACE :D
Thuật toán đó chưa được áp dụng vào sản phẩm nào đâu AD, vì nó siêu siêu nặng: 1000 tham số có thể tạo ra 10^20 kết quả. Không có máy tính nào trên thế giới này tính toán được hết. Chừng nào có máy tính lượng tử thì may ra
@@thanhucto2275
Nó có phải là dựa trên deep learning không?
Lĩnh vực này hay, vfact làm tiếp đi ạ
Thực ra thì nếu ai đó muốn bắt đầu với AI hiện đại, hãy cho nó bắt đầu mới deep learning với mạng mlp đơn giản. Họ sẽ hiểu về AI tốt hơn.
Hay quá cảm ơn ad
Thầy mình cũng bảo thế. Thầy nói Deep Learning chính là cái hộp đen. Chúng ta bỏ data vào cho nó học chứ cũng không thực sự hiểu được cách nó học. Bỏ data vào, data biến thành các con số, chạy qua vô vàn các phép toán tính toán trong khoảng thời gian rất lâu, có khi lên đến vài ngày. Và cuối cùng ta thấy nó hoạt động tốt, nó vượt qua các bài đánh giá về độ chính xác thì tức là mô hình đó hoạt động tốt. Hay nói cách khác là chỉ khi nào triển khai thực tế và thấy nó có kết quả tốt thì ta mới biết mô hình đó hoạt động được. Còn trước đó thì nó chỉ là vô vàn phép toán trong 1 cái hộp đen. Đọc các bài báo về các mô hình ngôn ngữ hiện nay như Transformer hay BERT thì cũng chỉ thấy nó là các phép toán. Các nhà khoa học máy tính không trình bày được tại sao nó hoạt động tốt hay các động lực nào mà họ biết nó hoạt động được. Họ chỉ trình bày mô hình của họ và đưa Benchmark điểm thôi.
Đến A.I nó còn phải học, thế nên là học đi các em, các cháu ei..
Nó học hộ rồi mà
:)
@@khaitamdaosau khi hết pin thì cháu sẽ dẹo
@@khaitamdao khác nào nói không cần học toán vì đã có máy tính?
@@Haridtoon
Hẳn là chưa tưng dậy AI, hay theo dõi sự hình thành và phát triển của AI nên mới nói câu ngốc nghếch như vậy.
Con người vẫn có lợi thế hơn nhiều, nhưng lại không biết tận dụng thôi.
Video này còn phần 2 nha ACE ei :D
Em có thắc mắc nếu thả 1 quả bom có sức công phá 1 megaton vào tâm bảo thì nó có thể thổi bay cơn bảo không
Bải AI nó là chó hoặc mèo là hết nguy hiểm luôn mà 😂
cho e VF học machine learning đâu z ạ; đoạn 8:09 và "con người không biết chính xác AI hoạt đông như nào"nghe cấn cấn mong phần 2 có thêm thông tin ạ 🗯
@@Haoang-fk3uu có video liên qua rồi đó mà lâu lắm rồi
@@Haoang-fk3uubão ở ngoài khơi nằm ở trên mây á.
Rồi bom thả như thế nào mà để có thể có điểm để bom nổ!
Chưa kể bão gàn đất liền mà ông chơi quả bom cỡ đó thì sức công phá của nó là bao nhiêu.
Còn bão ngoài biển k gần đất liền thì k tính rồi.
Thật may vì bố mẹ chúng ta không "loại bỏ" chúng ta khi chúng ta học n.g.u :)))))
Thật ra mấy con ko học ngu thì cũng bị thay thế nó có còn là nó đâu
Nếu ko muốn bị loại bỏ thì hãy loại bỏ thứ loại bỏ mình.
@@IsMeKain….
Có khi Vfacts cũng chính là AI 🐧
Có khi thế thật :)))
Dịch lại từ 1 trang nước ngoài mà bạn.
Mình góp ý chút, về việc tạo ra AI phân biệt chó mèo, và phương pháp evolutionary computation.
Đầu tiên là về AI phân biên biệt cho mèo nó thuộc vào computer vision, ở các task như này thì tập dữ liệu có đủ input và output, nên sẽ thường dùng supervised learning, vd bài toán gán nhãn cho ảnh thì thường chỉ có 1 AI để học, sử dụng các tính chất của gradient để học hay hội tụ một hàm f sao cho hàm loss giảm, và phải thêm các can thiệp con người để đảm bảo metrics đạt kết quả tốt
Còn về AI là đưa ra trong video thì mình nghĩ nó thuộc vào ML kết hợp với EC trong giải quyết các bài toán tổ hợp. Thông thường thì những task mà số tham số quá nhiều thì sử dụng EC để chỉnh tham số trong một bot thì sẽ dẫn đến việc hội tụ rất rất lâu và gần như không thể.
Trong thực tế thì các bài toán mà có không gian dữ liệu lớn và không thể thu được dạng dữ liệu kiểu input, output để dùng supervised learning. VD bài toán điều khiển robot, thì có thể dùng đến reinforcement learning. Dạng này thì họ cơ bản sẽ có 3 thành phần: Giả lập môi trường, Value model, Policy model. Ở đây Value model đóng vai trò là học một hàm để đánh giá một hành động vào môi trường là tốt hay tệ, còn Policy model thì sẽ từ gradient của value model để học một hàm với đầu ra là các hành động điều khiển robot sao cho value model đánh giá tốt nhất. Như vậy AI sẽ học tự cải tiến một cách tự động, nhưng trong thực tế thì việc đảm bảo value model học được cũng là vấn đề. Và thường dẫn tới model bị phân kỳ và chả học được gì cả. Các phương pháp dạng multi agent cũng rất tốt tài nguyên và thời gian training.
Có một dạng là LLM kết hợp với EC để giải bài toán tối ưu tổ hợp thì cái này cũng khá giống mô tả trong video, họ sẽ dùng các LLM để code và tự cải tiến thuật toán bot cho đầu ra cuối. Tuy nhiên thì hạn chế cũng nhiều vì LLM nó không thật sự sáng tạo được.
Còn một dạng nữa là dạng GAN, dạng này thì cũng có 2 model. Dạng này dùng để tạo model tạo sinh, một model sinh dữ liệu và một model đánh giá dữ liệu được sinh ra. Model tạo sinh sẽ học tìm cách để qua mặt của model đánh giá, còn model đánh giá sẽ học để đảm bảo phân biệt được dữ liệu mẫu và dữ liệu được sinh ra. Từ đây 2 model tự học tự động và cải tiến, nhưng trong thực tế thì model kiểu này ra kết quả khá kém so với các phương pháp mới. VD model sinh ảnh, âm thanh, .. thì họ sẽ dùng Stable Diffusion, cũng chỉ cần 1 dữ liệu mục tiêu và được học trực tiếp.
Đa số các bài toán thì sẽ ưu tiên tạo ra bot trực tiếp hơn vì nó dễ kiểm soát hơn và tốn ít tài nguyên hơn
@@sonnguyenhoang5953 Ờm, nói hết mấy cái này chắc cũng long não à @@
bạn viết thế này thì ai mà hiểu đc, ví dụ như mấy cái thuật ngữ như vector gradient, hàm mất mát (loss) ,... Mấy cái đó nặng về toán và chỉ mấy người đúng chuyên ngành ms hiểu và cần tìm hiểu thôi, kênh này thuộc dạng tổng hợp nhiều nd khoa học nên chỉ đi ở bề nổi dc thôi, với lại làm video sâu như thế chắc cx chả có ai thèm xem đâu. Dù sao thì cx respect 1 cmt rất chất lượng về chuyên môn !
@@namtraninh4505
Bạn cứ hiểu như này. AI trong video là loại phân lớp, tức là nó đóng vai trò như một nhà trường, sẽ phân từng học sinh đăng ký nhập học vào các lớp khác nhau dựa vào những gì họ đã được học trước từ bộ giáo dục (hoặc chỗ nào đó). Còn cái con "bot giáo viên" mà clip nói, thật ra là một tập hợp rất nhiều những công thức toán học chứ chưa phải là học sâu, nên bot này đầu ra của nó là gì, người ta tính được hết (có điều là nó lâu hơn để máy tự làm nhiều :V). Học sâu đúng là sử dụng mạng nơ ron nhân tạo để đóng vai "bot học sinh", tuy nhiên bạn phải học ngành khoa học máy tính thì mới biết thực chất mỗi nơ ron lại chính là một khối trừu tượng của các công thức toán học mà con người có thể dễ dàng tính toán đầu ra mỗi nơ ron nếu biết đầu vào và các công thức bên trong, rồi phải ngồi tính đầu ra của một mô hình nơ ron nhân tạo, vì đó là bài kiểm tra cuối kì. Hãy tưởng tượng sau khi tính được đầu ra của 2 nơ ron thì lại phải tính tiếp tới cái nơ ron nhận đầu vào là đầu ra của 2 cái vừa tính, mà làm cả chục lần như vậy =))
Kết luận: Không có gì là "con người không thể hiểu" ở đây cả, chẳng qua là bạn không tìm hiểu đủ sâu vào ngành này. Ok chưa? Đủ ngắn, đủ dân dã dễ hiểu chưa? Nói thật, đừng nóng, do những yêu cầu không đi sâu mà kênh không tìm hiểu sâu nên gần đây mới có những video mà kịch bản công nghiệp như này. Bạn hãy xem lại những video đầu tiên của kênh, nó ở một chân trời kiến thức khác.
Bạn giỏi thật chắc bạn học ngành khoa học máy tính-kỹ thuật máy tinh phải chứ.
@@vanchi9044 mình hiểu mà b, major của mk ko về AI cơ mà đồ án mk đang làm về mạng CNN nên kiến thức về deep learning cơ bản thì mk cx có, mk chỉ suggest bạn cmt kia nên tiết chế dùng thuật ngữ chuyên ngành lại, kiểu nó khiến mb bị ngợp và ko muốn đọc ý
Nếu đào tạo và vận hành AI tốn rất nhiều điện và nước làm mát do quá trình tạo ra nhiều bot rồi dùng 1 con AI đào tạo rồi cho nó làm bài kiểm tra, sau khi có kết quả thì 1 con AI quản lý sẽ dựa theo đáp án mà chừa lại những bot có kết quả kiểm tra đúng với đáp án, từ đó hình thành 1 tổ hợp bot (giống 1 mạng lưới thần kinh trong não người, có thể thể tương tác qua lại như việc sinh vật sống suy nghĩ) nhưng nó không có sự sáng tạo bức phá đặc biệt do đó các bot chỉ có thể sáng tạo nội dung dựa trên nền tảng bộ nhớ mà nó có vì thế trí thông minh mà con người có được từ "trái trí tuệ" mọc tại vườn địa đàng là không thể bị thay thế bởi AI, kết luận là để nền văn minh có thể tiến bộ thì không nên để AI thay thế hoàn toàn công việc suy nghĩ và sáng tạo trong các lĩnh vực, mà chỉ nên xem nó là 1 phát minh của đại cách mạng công nghệ 4.0 và áp dụng nó như cách con người đã áp dụng với các phát minh từ các cuộc đại cách mạng trước. Nếu dùng nước để làm mát trong quá trình đào tạo và vận hành AI thì sao ta không dùng nước đã làm mát đó để sản xuất điện như các nhà máy nhiệt điện cho đỡ tốn chi phí.
Video hay quá ad ơi
AI chính là Asian Intelligence 🤓🤓☝️
Cảm ơn vfact . Mình túm cái clip của kênh lại theo góc nhìn của mình là . Một con AI hữu cơ đang làm clip nói về con AI vô cơ .
Giống như một video của VFact trước đây, mình hay tưởng tượng mọi vấn đề trên thế giới này nếu mà có dữ liệu thì đều có thể coi là sinh ra từ một phương trình ảo ma lazada nào đấy với n ẩn số. Việc train một mô hình học máy hay học sâu theo phương pháp nào đó thì đều là đi tìm ra tất cả các hệ số cho phương trình đấy. Khi này, khi có phương trình (hay mô hình) rồi thì chỉ cần có đầu vào là sẽ có kết quả đầu ra. Như vậy, nếu như dữ liệu huấn luyện càng nhiều, thì việc tìm ra hệ số của mô hình sẽ càng chính xác, và mô hình sẽ mô phỏng càng đúng, hay con AI sẽ càng khôn :))
Thế nhưng theo quan điểm của mình thì AI chỉ học theo dữ liệu huấn luyện cho nó, nên sẽ khó mà đạt được suy luận logic giống như con người, giống như video thì có thể hiểu là AI đang bắt chước con người. Nên trừ thất nghiệp ra thì vô tư đê bà con ơi :v
Đừng lo, bên cạnh mảng phát triển AI hay AI development thì các mảng như Philosophy of AI và Explainable AI cũng đang phát triển mà. Chúng ta k thể sớm biết não bộ hoạt động như thế nào nên mới sinh ra triết học và y học, nếu tiếp nhận AI là một phần của nhân loại thì nó cũng cần thời gian để phát triển, tuy vậy thứ nó phát triển vượt quá khả năng hiểu của con người hiện tại thôi
Chúc Ad mạnh khỏe
Dân IT chuyên mảng AI và cảm thấy video này Vfacts đọc chat gpt ❤
May quá, tôi đến với Video này của Vfact trong hơn 3 năm trời mà không cần AI 😂
thích vfacts dùng các nhân vật hoặc hình hay những sticker ngộ nghĩnh dễ thương để có thể thu hút trẻ em xem kênh hơn ạ
"Xin chào,rất vui khi được gặp lại các bạn*🗣️🗣️🗣️
4 năm trước mình vô tình xem được 1 video của VFacts từ đề xuất video của RUclips và từ lần đó tôi đã xem không chừa 1 video nào 😂
Bên Late cũng có học nè. Đề phòng AI tấn công thì tìm đến Late nha😅
Em xin lỗi ad nhưng mà ad có thể bật tải vd được không ạ....
Video này phải like mạnh lên ae ey 💋
Anh đạt ơi Anh làm một clip nói về vụ một anh nông dân chế tạo UFO chạy trên nước đi a.Em đọc comment của mấy kẻ chê giáo sư tiến sĩ Việt Nam mà em cười bể bụng😂😂❤
mình làm về Computer Vision từ 2014 cả ở academia và industry lab mà bạn nói mình cũng k hiểu bạn đang nói cái gì?
đơn giản mún hiểu đc 1 phần của AI thì ít nhất phải hiểu thuật toán Fuzzy vs Noron. nhìu trường hiện nay đẩy rất mạnh về kiểu thuật toán này và mún sv hỉu sâu về nó trc rồi ms học về các kiểu thuật toán khác.
6:58 phụ huynh ko làm thì xã hội làm 😂
Một vấn đề là nếu nội dung bọn AI làm ra quá nhiều thì thì bọn nó sẽ lại tự học từ những thứ mà bọn nó tự tạo ra, và vì thế có nguy cơ là bọn nó sẽ bị thụt lùi hoặc tạo ra những thứ mà con người cũng không hiểu được, thế nên để bọn AI này ngày càng mạnh thì càng phải mớm những gì đúng cho bọn nó và càng nhiều càng tốt
Literally Vfact vừa trigger thuật toán AI ytb bằng cách nói về AI
Ad ơi, chúng ta đăng nhập youtube rồi thì app sẽ đề xuất video theo cách trong video nói. Vậy nếu mình ko đăng nhập acc thì youtube đề xuất kiểu gì ạ?
Theo địa chỉ ip thì phải
Nói thì một số thằng nó lại bảo là viễn tưởng, nhất là những thằng không hiểu về công nghệ.
Đã bảo là "AI nó có thể tự học thì nó sẽ có thể thông minh hơn cả con người, thông minh hơn cả người tạo ra nó. Giống như kiểu vợ chồng bạn học dốt thì không có nghĩa các con của bạn sinh ra sẽ đều học dốt".
Nói thế rồi mà một số thằng nó còn cãi là "Máy móc nó không như con người, nó không thể vượt lên hơn những gì con người đã thiết kế dành cho nó". 😠
Bố cũng lậy mày, tao lậy thầy. À quên, tao lậy mày, bố lậy thầy.
Kỹ sư AI nào bảo bạn AI thông minh hơn con người thế😂
Máy móc không hơn con người ở khả năng tưởng tượng và các suy luận triết học, nhưng đó là hiện tại thôi, chứ tương lai thì chẳng ai biết đâu mà lần. Nhỡ bọn AI ngay hiện tai chúng nó đang ủ mưu thôn tính trái đất nên giả vờ ngơ ngơ cũng chẳng ai biết =))
Lập trình viên mà tạo ra được code có thể tự viết ra trương trình code khác liên tục chắc cũng đỉnh cao lắm, như việc thiết kế vi mạch cho chíp z. Lúc đầu tiến sĩ hàng đầu cũng chỉ làm mạch có vài trăm bóng bán dẫn, sau qua nhiều lần tích góp của nhiều kĩ sư tiến sĩ cái mạch có hàng tỉ tỉ bóng bán dẫn, bây giờ 1 tiến sĩ nhìn vô chắc cũng bó tay.
Ad cho em hỏi là có những người ngủ không ngáy nhưng khi đi làm mệt về tối họ lại ngáy , thậm chí còn ngáy rất to.
ê video này hay v, ad lm đúng khi tổ em đang cần lm về cách mạng công nghiệp 4 luôn
nghe ad kể chuyện học của AI mà cười k ngậm đc mồm 🤣🤣🤣
Hôm nào giải thích về hiện tượng động vật báo hiệu thiên tai đi a Đạt? Ví dụ, Bò có thể dự báo được động đất (ở Nhật Bản), hay Cá Mập dự báo bão (ở Mỹ),... Liệu đây có phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên??
Việc động vật có thể cảm nhận thiên tai không phải lạ. Mèo có thể cảm nhận động đất, thậm chí một số loài thực vật có thể cảm nhận được hiện tượng thời tiết sắp xảy ra. Đơn giản là vì một số loài nhạy cảm với môi trường nên có thể cảm nhận những thay đổi nhỏ trong môi trường từ đó mà chúng sẽ phản hồi kịp lúc. Con người có khả năng cảm nhận giông sét, lông của bạn sẽ dựng lên khi môi trường xung quanh mang nhiều điện tích (thật ra thì loài nào có lông cũng cảm nhận được điều này)
@@Wandering_Weeb ❤️👍
Này có video rồi bác :v, nhưng cũng khá lâu rồi
@@hoanghiep360Chắc bạn nhớ nhầm kênh rồi đấy, bởi vì hôm nay a Đạt mới làm chủ đề này :v
@@rong1377 trước có rồi mà bạn mình vừa tìm lại xong, này làm làm lại thôi =))
Càng tìm hiểu sâu về vấn đề ta càng thấy AI đáng sợ 😅
thảo nào tìm mãi mà không ra vì sao con a.i hoạt động được, thì ra là chủ nó cũng không biết :))))))
Mà t cũng nghi ngờ mấy video nay của a ĐẠT cũng là AI nói chứ ko phải chính a đạt nói đâu :))
Video chỉ mang tính chất tham khảo... Khà khà khà, thông minh lắm..
A Đạt có thể nói về chủ đề nón ánh sáng ko ạ?
Cách AI phân biệt chó cũng là "yes" và "no" mà. Chó thì đương nhiên có đặc điểm của chó, tấm ảnh nào có đặc điểm của chó thì nó "yes" rồi phân loại vào chó, tấm ảnh nào không có đặc điểm của chó thì nó "no" rồi loại ra. Những đặc điểm đó có thể là khoảng cách mắt, mũi, miệng hay là hình dạng hộp sọ.
Người ta sẽ cho con AI một số lượng lớn hình ảnh chó để nó tự nhận ra điểm chung. Một trong những cách để con AI có hình ảnh để phân tích là qua xác minh "tôi không phải robot".
thầy tớ bảo là AI khó có thể thay thế con người được hoặc cụ thể hơn là cảm xúc hay tâm lý của con người bởi vì tâm lý con người hoạt động cực kỳ phức tạp nó ngoài dòng điện thì cũng có những tác dụng sinh lý, hóa sinh và những mã lệnh nằm ngoài 0 và 1:VV
Nói về top 5 người có ảnh hưởng nhất đến lịch sử nhân loại đi ạ
Anh có thể giải thích cho em mấy cái video mà phần phía ngoài của điều hoà nổ chết người ko ạ anh hãy cho em biết vì sao nó lại nổ
một ông trong cty tôi vừa bị đuổi vì lạm dụng chatgpt
Ad xem thử series neural nework của 3Blue1Browns đi ạ.
Vfact giải thích cách dập lửa bằng nguyên lý bernoulli đi ạ hoặc đơn giản hoá nguyên lý này❤❤
vậy khi xác nhận capcha làm sao nó lại biết là mình chọn đúng hay sai ???
phải chăng nó biết đâu là vạch qua đường và capcha chỉ là bịp
ad có thể nói rõ hơn về cái mã captcha không ạ? khi mình chọn các bức ảnh về cái xe đạp, hoặc xe bus, ... gì đó, thì là mình đang dạy cho các con bot phân biệt xe đạp, xe máy, tức là mình đang cung cấp data để training bot, nhưng mà khi mình chọn sai ảnh thì nó vẫn báo chọn sai, vậy tức là đáp án đã có sẵn rồi chứ nhỉ, vậy tại sao họ không dùng luôn cái đáp án có sẵn đó để training cho bot?
ad ơi sẵn sau video về mấy cái nhà máy điện hạt nhân kia thì sẵn mình làm một cái video về quá trình khuếch đại sinh học luôn đi ạ
Hèn gì chị Google toàn chỉ đường sai ..là do con người sử dụng ứng dụng cho A.I học hỏi 😂😂😂
ông Ngô Bảo Châu cũng bảo thế không thực sự hiểu cách AI vận hành chỉ biết nó rất work
Là một người học về trí tuệ nhân tạo, lần đầu tiên tôi xem Vfacts mà không hiểu video đang nói về cái gì
Chê bai cho lắm, rồi vẫn phải đầu tư để phát triển AGI, vì nó sẽ tạo động lực thúc đẩy khoa học kỹ thuật phát triển mạnh mẽ.
Đời con người được vài chục năm, không thể kiên nhẫn chờ đợi được đâu 😅
ad ơi e sắp niềng răng rồi mong ad làm 1vd về niềng răng đi ạ❤❤❤ yêu a đạt cực 9 nhiều nhiều❤❤
Thế là kể cả AI hay con người đều phân biệt và làm việc đều dựa trên hàng loạt các câu lệnh if else với hàng tá điều kiện khác nhau
những gì con người hiểu về bộ não rất ít. Ta lại cố tạo ra 1 bộ não mới là AI, và rồi tất nhiên ta cũng sẽ không hiểu cách nó hoạt động
Mình bổ sung thêm 1 ý là đa số những người, lập trình viên AI sẽ ko hiểu cách AI phân bố các node như thế nào nhưng các giáo sư toán học thì biết nha, nói đơn giản cho mọi người dễ hình dung là chúng ta đang triệu hồi 1 thực thể từ hư không nha ( 1 cảnh phim trong WarCraft khi các pháp sư vẽ 1 vòng tròn và đọc thần trú, 1 thực thể chồi lên từ cái vòng triệu hồi - pháp sư là lập trình viên, cái vòng là các dòng code, câu thần chú chính là thuật toán) chúc các bạn bình tâm 😅
@@Blackderrzorz Rồi bình tâm dữ chưa :)))
lý do thực sự khiên IT là vua của mọi nghề :))
@@kae9139 Đó là những người biết IT họ làm những gì, chứ ai không biết thì sẽ bắt dân IT đi sửa điều hoà, tivi, tủ lạnh, bực không thể đỡ nổi
Mở bài quá chất
Khi chọn ra đc thuật toán cuối cùng có độ chính xác nhất thì có thể dịch ngược để xem code nó chớ ku ad!
hầu như các AI mà kênh nói trong video và AI chúng ta thường nói chuyện vs nhau điều là AI hẹp, còn trí tuệ nhân tạo mà đc cho rằng sẽ thống trị loài người trong phim ma trận là AGI hay AI rộng
bệnh whitmore là j v a đạt?
Từ cái minh họa vận động não người tự nhiên cảm thấy cái vũ trụ chúng ta đang sống na ná như bộ não khổng lồ😂😂😂
Hẩu như quá ít người hiểu được thế nào là trí tuệ nhân tạo. Mấy con bot kiểu như Chat GPT cũng chỉ là BOT, hiện tại chưa có 1 AI hoàn chình nào được tạo ra.
AI hoàn chỉnh, trước tiên nó phải:
1. Tư duy độc lập, nghĩa là nó ko cần phải nghe lệnh ai, ko cần phải chờ con người ra lệnh nó mới làm.
2. Tự nhân bản, tự cải thiện bản thân.
3. Tự leo thang quyết định.
4. Tự tiếp nhận kiến thức và đặc biệt là tự tư duy, tạo ra các kiến thức và nhận thức mới.
AI thì tùy quan điểm, còn như bạn nói thì người ta giới thiệu khái niệm AGI trí tuệ nhân tạo tổng quát
Mình nghĩ AI nó phân biệt nhờ toán học về "tỉ lệ chuẩn của mỗi loài" , nó như kiểu khi mình nhìn vào một nét vẽ hay một miếng cắt, hình con vật ta có thể đoán ra được con vật đó
Mình muốn hỏi là các công ty thực phẩm, hóa chất, dược phẩm làm sao để bảo vệ công thức sản phẩm của họ khi mà thành phần sản phẩm luôn phải được in trên bao bì
Ông cứ đọc thành phần, ví dụ chai tương ớt, xong cố gắng làm ra món tương tự thử xem 😂
nếu là sản phẩm đắt tiền thì cái ăn tiền chắc là công thức, có khi còn có cách pha chế xử lý trước khi cho ra nguyên liệu cuối cùng nữa (nếu là đồ ăn). còn nếu là sản phẩm rẻ tiền đơn giản như gói bột canh mua về để nêm gia vị thì việc mua lẻ thành phẩm rồi pha cũng chả tiết kiệm được bao nhiêu tiền, thà mua luôn của họ vừa rẻ vừa tiện lợi :))
Thế có thấy vv... Vân vân và mây mây ko😂
Ví dụ trên 1 miến phô mát họ chỉ ghi là vi khuẩn lên men có lợi, nhưng trên đời có hàng tỷ con vi khuẩn, tìm ra con vi khuẩn làm ra hương vị của phô mai đó là điều gần như không thể.
Chúng ta ko phải ko biết nó hoạt động thế nào, chúng ta chỉ khó kiếm soát nó nếu ko đặt ra các giới hạn thôi.
Đừng để AI học lặp trình thế là song chúng ta có thể tại ra chúng nhưng chúng lại ko tự tạo ra chúng
Đúng là vấn đề Ai vẫn là một trong những thứ đáng quan ngại trong những năm gần đây thiệt như chatgpt hay các Ai chỉnh sửa hình ảnh vv. Nó cần nên được thảo luận sâu hơn nói trắng ra là mong ra p2 sớm :))
Thế tức là khi chọn hình ảnh vv của google là mi hf đang dạy nó luôn mà :)
Chưa thấy Ai nó tạo ra thứ mới, những gì nó làm chỉ là những thứ con người đã và đang làm mà thôi
Chỉ là không biết dòng chảy thông tin bên trong ai cụ tỉ ra sao. Mà muốn biết cụ tỉ thì có thể tạo 1 con bot kiểm tra để làm việc đó. Cho nên nói ko biết ai hoạt động thế nào là chưa đúng.
Nói con ng ko hiểu cách Ai hoạt động là sai. Bởi con ng dùng toán xác suất thống kê để giúp các phần mêm Ai đưa ra quyết định.
😂😂 sợ nhất là lòng ng không tốt như những gì họ nói chứ 😂😂 sợ thiệt chứ không đùa
Dù phức tạp hay ntn thì tui chỉ biết AI là future
Theo mình biết thì cách hoạt động của AI cũng giống cách hoạt động của bộ não con người. Ở chỗ, nếu chúng ta chưa được dạy thì chúng ta sẽ chọn ngẫu nhiên, nhưng khi biết thế nào là đúng sai AI sẽ dựa vào kết quả lần trước để quyết định kết quả lần thứ tiếp theo và cứ lặp lại cho đến khi nó thành thạo. Hơn nữa các bot được tạo ra thực chất chỉ là một bản sao hoàn hảo của nhau chỉ là những thông số của nó bị thay đổi, điều này sảy ra để tìm được con bot tốt nhất. Giống như việc học văn trước toán, hay toán trước văn để có điểm số tốt hơn vậy
Vấn đề là biến số quá nhiều và luôn thay đổi.
@@khaitamdaonhưng với con bot có thể thực hiện hàng tỷ tỷ tỷ phép tính 1 lúc thì biến số không còn là vấn đề
Nó gọi là tư duy logic
chỉ cần rút phích cắm điện ra là AI xong đời :3
Anh Đạt trong xì hơi có khí metan, khí metan cũng làm hiệu ứng nhà kính. Vậy có phải là con người xì hơi nhiều cũng là một phần nguyên nhân gây hiệu ứng nhà kính không anh.😂😂😂
nói đơn giản thì BOT nó học theo cấp số nhân... con người thì học theo cấp số cộng. vì vậy đôi lúc con người cũng ko biết đc mình đã tạo ra nhưng những gì. nhưng con BOT lại biết nó nên làm những gì mà kko cần người dậy.
anh giải thích ứng dụng geforce now đi em cần á
Khi t xem video này miễn phí t cũng hơi hoang mang 🤐
câu chuyền thần phần 1
tại một nơi nào đó có một thứ gì đây xuất hiện có vẻ là 1 sinh vật quyền năng còn được gọi là thần. vi thần đã vô tình tạo ra 1 thế giới với các định luật kì lạ thế giới đó bắt đầu có những năng lượng đặc biệt, những năng lượng này bắt đầu thành những thứ kì lạ có vẻ là ngôi sao và các thành tinh
sau khoảng 1 năm thần hoặc 1000000000 năm, vi thần đó bắt đầu có ý thức.
sau 3 năm thần hoặc 3000000000 năm, vi thần bắt đầu sử dụng sức mạnh của để tạo ra sinh sống.
sau 1 khoảng thời gian rất lâu cũng không rõ, vi thần lúc nay đang khá tò mò về sinh vật mang tên là con người.
vị thần bắt đầu tìm hiểu về con người, con người đã tạo ra rất thứ mới lạ và thú vị hơn các loài khác trong thế giới này. vị thần rất nhanh đã hiểu hết về con người và những thứ mà con người đã tạo và hiểu về thế giới này.
vị thần cũng không hiểu lắm về quy luật thế giới này vì vị thần tạo ra thế giới lúc còn nhỏ
từ khi tìm ra con người đã 1 năm thần đã trôi qua. đã có những sự kiện không ngờ đã xãy ra. vị thần lúc này đã rất buồn khi con người đã tuyệt chủng.
sau khoảng thời gian rất dài thế giới này đã bị phá hủy
vị thần lục này sử dụng sức mạnh của mình.
vị thần bắt đầu tạo ra 1 không gian đặc biệt, vị thần thu nhỏ thế giới này và đặt tên nó là thế giới gốc. vị thần sau đó đặt thế giới gốc tại nơi tốt nhất không gian này. vị thần bắt đầu tạo ra rất nhiều thế giới mới và tạo ra 1 quy luật mới mang tên là vô hạn thế giới
vị thần gọi chung những thế giới mới là: thế giới nguyên bản
vô hạn thế giới: quy luật này sẽ chia tách 1 một thế giới nguyên bản thành hai thế giới chỉ khác nhau 1 chút, sau đó 2 thể giới lại chia tách thành 4 thế giới khác nhau 1 chút rồi lại chia tách thành 8 thế giới khác nhau 1 chút rồi chia tách, cứ thế cho đến vô cực.
những thế giới được tạo từ vô hạn thế giới được gọi là thế giới ẩn vì chúng được ẩn đi do quá nhiều
trong những thế giới ẩn có 1 thế giới hoàn hảo nhất sẽ hiện ra và được đặt tên là đặc biệt
còn tiếp
Vậy sau này chúng ta có thể xem dc phim terminator phiên bản real life ? Yeeee
:skull:
❤️❤️
"căn phòng trắng" version của AI
Ađ đẹp zai ơi cho em hỏi hình như Trái Đất sắp tòm tem với thêm 1 chị Hằng nữa từ ngày 29.9 - 25.11 ạ ???
Chuẩn luôn
có một luật bất thành văn trong ngành lập trình đó là: một khi chương trình đã chạy được rồi thì tốt nhất đừng nên động vào nó, chắc vì lí dó đấy nên mấy lập trình viên mới không biết con bot mà con bot của mình tạo ra nó hoạt động như nào =))
Đấy là IT tầm trung sẽ thấy vậy thôi bạn, chứ IT bậc cao họ đã tưởng tượng, code xong trong đầu và biết là nó chạy được trước khi họ gõ phím.
Nói vui thôi chứ không đúng lắm đâu. Nghề code bây giờ là đọc hiểu code mà
@@binhchau6036 Hiểu trong phạm vi mình dc giao task thôi, chứ chả ai rảnh đọc lại code cả project cả, mà có rảnh cũng chẳng làm dc. hàng tỷ đoạn code có viết sẵn chỉ cần bạn đọc hiểu, không cần học hỏi major liên quan cũng tốn hàng năm hoặc hàng chục năm. nên về bản chất chỉ cần nắm đầu ra là đủ. Mình nghĩ Vfact nghĩ theo hướng này nên khẳng định là con người không hiểu hết. Thực tế thì con người hiểu hết hoặc gần hết, nhưng không phải là 1 người mà thôi.
Al bây gio đang tiến hoá thành Skynet trong tương lai và rồi .....
Có số liệu thống kê số người sinh ra vào các năm không anh🤔🤔
Vfacts chính là AI khi cái j cũng bt🤯🤯
Nội dung trong video đã được kiểm chứng chưa?
Chưa
Giống google bắt ta xác nhận 1 cái gi đó
Đầu video VF bảo ko có gì là miễn phí, cuối thì lại bảo ae like video này vì nó miễn phí?:)))
Nếu ngay cả chúng ta không hiểu cách nó hoạt động thì hãy hỏi nó cách nó hoạt động☠️☠️
Chúng ta là box giáo viên
Thế có phải có một thế lực nào đó giống như con người đang tạo ra các con bot động vật không
ⓘ Bình luận này đã bị xóa vì tài khoản của người dùng này quá đẹp trai
6 quảng cáo trong 1 video😅
xem vfact ít nhất khôn người ra