Trong những năm gần đây, một số ít cột mốc quan trọng đã được ghi nhận trong sự tăng trưởng của trí tuệ nhân tạo ( AI ), đã giúp thông dụng thoáng rộng các giải pháp AI để tự động hóa các tác vụ do con người triển khai ở một Lever mới về chất lượng. Hầu hết chúng đều tương quan đến sự tăng trưởng của hiệu suất phần cứng và việc đạt được các tác dụng ứng dụng đáng kể trong nghành nghề dịch vụ AI. Một số được trình diễn dưới đây :
Deepfake: sự kết hợp của deep learning (học sâu) và fake (giả mạo). Dù mới phát triển vài năm gần đây, nhưng công nghệ deepfake đã trở nên ngày càng phổ biến, có thể gây ra những tác hại khôn lường đến đời sống xã hội. Những video giả, được tạo ra nhờ công nghệ deepfake nhằm mục đích phát tán thông tin sai lệch, gây hoang mang cho cộng đồng hoặc chỉ đơn thuần vì mục đích giải trí. Hiện nay, công nghệ này đang được ngành điện ảnh tích cực ứng dụng. Đồng thời, hướng ngược lại, các nhà nghiên cứu đang đưa ra các giải pháp phát hiện và chống Deepfake (AntiDeepFake), ví dụ, Phòng thí nghiệm An ninh mạng của PJSC Sberbank đã phát triển một công nghệ dựa trên AI để phát hiện tự động DeepFake với độ chính xác lên đến 98%.
Robot Dactyl của công ty OpenAI và robot nhảy múa của công ty Boston Dynamics : năm 2019, công ty R&D AI – OpenAI – đã tạo ra robot Dactyl, hoàn toàn có thể học được cách để giải quyết và xử lý và xếp khối rubik chỉ bằng một tay. OpenAI xem đây là một kỳ tích và là một bước nhảy vọt cả về sự khôn khéo của robot và năng lực giải quyết và xử lý của mạng lưới hệ thống AI trên robot, các nhà khoa học đã cho Dactyl học các trách nhiệm mới bằng cách sử dụng mô phỏng ảo trước khi vượt qua thử thách bằng khối rubik thực sự. Do đó, năng lực của robot được huấn luyện và đào tạo trọn vẹn dựa trên tài liệu tổng hợp để tương tác với các vật thể trong quốc tế thực đã được chứng tỏ. Một sự kiện mang tính bước ngoặt khác là việc Hyundai mua 80 % CP của công ty Boston Dynamics, nổi tiếng với các robot nhảy múa, có kế hoạch tạo ra các phương tiện đi lại cá thể cho các địa hình khó khăn vất vả, ghi lại một quá trình mới trong sự tăng trưởng của thị trường robot dành cho cá thể .
AlphaFold 2 : năm 2020, công ty DeepMind thông tin rằng thuật toán mà họ tạo ra đã thực thi được trách nhiệm mà các nhà sinh vật học đã nỗ lực xử lý trong nửa thế kỷ – đó là khám phá cách Dự kiến cấu trúc khoảng trống của protein từ thành phần hóa học của chúng và do đó hoàn toàn có thể Dự kiến hoạt động giải trí sinh học của chúng. Thuật toán được “ đào tạo và giảng dạy ” dựa trên tài liệu có sẵn công khai minh bạch từ 170.000 protein có cấu trúc đã biết. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng khoảng chừng 128 lõi TPUv3 ( tương tự với 100 – 200 GPU ). Một trong những hiệu quả là Dự kiến 1 số ít cấu trúc chưa từng được biết đến trước kia của virus SARS-CoV-2 ( các protein ORF3a, ORF8 ) .
GPT-3 : ngày 28 tháng 5 năm 2020, một nhóm các nhà nghiên cứu từ OpenAI đã xuất bản một bài báo diễn đạt thuật toán giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên tiên tiến và phát triển nhất ( GPT-3 ). Với năng lực giải quyết và xử lý 175 tỷ tham số so với 1,5 tỷ của GPT-2, GPT-3 mưu trí hơn và có năng lực tạo ra văn bản không khác gì con người. Nó hoàn toàn có thể được sử dụng để xử lý hầu hết các yếu tố kiến thiết xây dựng văn bản bằng tiếng Anh. Khi đưa vào GPT-3 bất kể tham số rời rạc nào, nó cũng sẽ tạo ra một văn bản triển khai xong, tương thích nhất với những gì đưa ra. GPT-3 hoàn toàn có thể tạo ra các tin tức mà tất cả chúng ta không hề phân biệt được là do con người viết hay máy móc tạo ra. Bên cạnh rủi ro tiềm ẩn bị tận dụng cho mục tiêu xấu, GPT-3 cũng khiến nhiều người thấp thỏm khi nó hoàn toàn có thể lấy mất việc làm của nhiều người, đặc biệt quan trọng là người viết ngữ cảnh, các biên tập viên báo chí truyền thông, nhân viên cấp dưới dịch thuật … Ngoài ra, các nhà tăng trưởng AI còn thấy 1 số ít ứng dụng đáng kinh ngạc của GPT-3. Microsoft hiện giữ giấy phép thương mại độc quyền cho GPT-3 .
DALL-E của OpenAI: năm 2021, một trong những thành tựu quan trọng là việc tạo ra công nghệ tạo hình ảnh từ mô tả văn bản. Được phát triển bởi OpenAI, mạng nơ-ron DALL-E cho phép tạo hình ảnh chất lượng cao về các đối tượng trừu tượng và không tồn tại bằng cách kết hợp các đặc điểm không liên quan và áp dụng chúng vào các hình ảnh hiện có. Hình ảnh trực quan được tạo bằng mạng nơ-ron dựa trên thuật toán GPT-3. Mô hình AI này đã được huấn luyện dựa trên 650 triệu hình ảnh và chú thích văn bản. DALL-E 2 có thể thể kết hợp các khái niệm, thuộc tính và phong cách khác nhau, chỉnh sửa thực tế đối với hình ảnh người dùng cung cấp. Ngoài ra, hệ thống có thể nhận hình ảnh và tạo ra các phiên bản khác nhau lấy cảm hứng từ ảnh gốc.
Trong tương lai, các mạng lưới hệ thống AI hoàn toàn có thể hiểu được những yếu tố phức tạp nhất của khoa học ( ví dụ, yếu tố đổi khác khí hậu ). Tuy nhiên, để triển khai các trách nhiệm quan trọng bằng AI, cần bảo vệ năng lực diễn giải AI, trong đó một người hiểu được hàng loạt quy trình ra quyết định hành động của thuật toán. Điều này sẽ cải tổ độ đáng tin cậy, tính minh bạch, cũng như cải tổ các đặc tính kỹ thuật và sử dụng của các mạng lưới hệ thống AI .Xu hướng công nghệ tiên tiếnĐến nay, các cuộc tranh luận vẫn liên tục trên quốc tế về các giải pháp tiếp cận cấu trúc nghành AI. Thông thường, các nghành nghề dịch vụ ứng dụng được sử dụng như một tín hiệu của phân nhóm công nghệ tiên tiến gồm : thị giác máy tính, giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên, nhận dạng và tổng hợp giọng nói, mạng lưới hệ thống khuyến nghị và mạng lưới hệ thống tương hỗ quyết định hành động. Sự thành công xuất sắc của các giải pháp AI trong các nghành ứng dụng được thôi thúc bởi những tân tiến trong các giải pháp tiên tiến và phát triển. Đổi lại, các chiêu thức tiên tiến và phát triển và toán học cơ bản lại dựa trên kiến trúc cơ sở thống kê giám sát. Cơ sở vật lý cho toàn bộ các công nghệ tiên tiến AI là cơ sở linh phụ kiện điện tử .
Các công nghệ AI khác nhau đáng kể về mức độ sẵn sàng. Đường cong về sự trưởng thành công nghệ (đường cong công nghệ), được xây dựng bằng cách sử dụng hệ thống khai thác dữ liệu lớn iFORA, phản ánh các giai đoạn phát triển của các nhóm công nghệ AI chính (Hình 4). Các phương pháp AI đầy hứa hẹn, với tư cách là những phương pháp đột phá nhất, thực tế lại ít phổ biến. Do tốc độ thay đổi cao, các công bố khoa học trong lĩnh vực AI đầy hứa hẹn có thể trở nên lỗi thời trong vòng 6 tháng đến 2 năm.
Khi tính đến cường độ nghiên cứu và điều tra và tăng trưởng, có bốn quá trình được phân biệt : Giai đoạn I – sự Open của công nghệ tiên tiến ( hoạt động giải trí xuất bản cao ) ; Giai đoạn II – thời kỳ hoàng kim của công nghệ tiên tiến ( tăng trưởng về cấp văn bằng bản quyền trí tuệ và khối lượng nghiên cứu và phân tích thị trường ) ; Giai đoạn III – sự trưởng thành về công nghệ tiên tiến ( lợi thế của nghiên cứu và phân tích thị trường ) ; Giai đoạn IV – bình nguyên ( giảm số lượng công bố xuất bản và bằng bản quyền sáng tạo, không có đổi khác hoặc giảm nhẹ trong nghiên cứu và phân tích thị trường ) .
