Return to Video

Các phát minh khó tin của trực giác trí tuệ nhân tạo

  • 0:01 - 0:03
    Có bao nhiêu bạn ở đây
    là những nhà sáng tạo?
  • 0:03 - 0:07
    những nhà thiết kế, kỹ sư,
    doanh nhân, nghệ sĩ,
  • 0:07 - 0:09
    hay có thể bạn là người có
    trí tưởng tượng lớn?
  • 0:09 - 0:11
    Xin giơ tay lên xem nào?
  • 0:11 - 0:12
    Hầu như tất cả các bạn.
  • 0:13 - 0:16
    Tôi có vài tin cho
    những nhà sáng tạo chúng ta.
  • 0:17 - 0:19
    Trong vòng 20 năm đến,
  • 0:21 - 0:24
    Sẽ có nhiều thứ thay đổi
    về cách chúng ta làm việc
  • 0:25 - 0:28
    hơn những thứ đã xảy ra 2000 năm vừa qua.
  • 0:29 - 0:33
    Thực ra, tôi nghĩ ta đang ở buổi bình mình
    của thời đại mới trong lịch sử loài người.
  • 0:34 - 0:38
    Đến nay, đã có 4 thời kỳ lịch sử lớn được
    định nghĩa qua cách chúng ta làm việc.
  • 0:39 - 0:43
    Thời kỳ Săn bắt và Hái lượm
    kéo dài vài triệu năm.
  • 0:43 - 0:47
    và sau đó là thời kỳ Nông nghiệp
    kéo dài vài nghìn năm.
  • 0:47 - 0:51
    Thời kỳ Công nghiệp
    kéo dài vài thế kỷ.
  • 0:51 - 0:55
    Và giờ đây Kỷ nguyên thông tin đã trải
    qua được vài thập kỷ.
  • 0:55 - 1:00
    Hôm nay, chúng ta đang ở điểm bắt đầu
    một kỷ nguyên vĩ đại mới của nhân loại.
  • 1:01 - 1:04
    Chào mừng đến với Kỷ nguyên tăng cường.
  • 1:04 - 1:08
    Ở thời đại mới này, các kỹ năng tự nhiên
    của con người sẽ được tăng cường
  • 1:08 - 1:11
    bởi các hệ thống điện toán
    giúp bạn suy nghĩ,
  • 1:11 - 1:13
    các hệ thống robot giúp bạn sản xuất,
  • 1:13 - 1:15
    và hệ thần kinh kỹ thuật số
  • 1:15 - 1:18
    kết nối với con người với thế giới
    vượt xa các giác quan tự nhiên.
  • 1:19 - 1:21
    Hãy bắt đầu với sự tăng cường nhận thức.
  • 1:21 - 1:24
    Có bao nhiêu bạn ở đây
    là nửa người nửa máy?
  • 1:24 - 1:27
    (Cười)
  • 1:27 - 1:30
    Tôi thực sự muốn nói rằng
    chúng ta đã được tăng cường.
  • 1:30 - 1:32
    Tưởng tượng bạn đang dự tiệc,
  • 1:32 - 1:35
    và có ai đó hỏi bạn câu hỏi
    bạn không biết trả lời thế nào.
  • 1:35 - 1:39
    Nếu bạn có thứ này, trong vài giây,
    bạn có thể biết câu trả lời.
  • 1:40 - 1:42
    Nhưng đây mới chỉ là sự khởi đầu sơ khai.
  • 1:43 - 1:46
    Thậm chí Siri cũng chỉ là
    một công cụ thụ động.
  • 1:47 - 1:50
    Thực tế, trong 3,5 triệu năm qua,
  • 1:50 - 1:53
    những công cụ chúng ta có
    là hoàn toàn thụ động.
  • 1:54 - 1:58
    Chúng làm chính xác
    những gì ta nói, không hơn.
  • 1:58 - 2:01
    Công cụ đầu tiên của chúng ta
    chỉ cắt vào chỗ nào ta đặt.
  • 2:02 - 2:05
    Cái đục chỉ đục vào chỗ
    mà người thợ nhắm đến.
  • 2:05 - 2:11
    Và ngay những công cụ tiên tiến nhất cũng
    không làm gì nếu không được điều khiển.
  • 2:11 - 2:14
    Thực ra, cho đến giờ, đây là điều
    làm tôi thấy thất vọng,
  • 2:14 - 2:16
    chúng ta luôn bị giới hạn
  • 2:16 - 2:19
    bởi nhu cầu đưa ý chí vào công cụ
    một cách thủ công
  • 2:19 - 2:22
    giống như phải dùng chính tay của mình,
  • 2:22 - 2:23
    ngay cả với máy tính.
  • 2:24 - 2:27
    Nhưng tôi giống với Scotty trong
    "Du hành giữa các vì sao" hơn.
  • 2:27 - 2:28
    (Cười)
  • 2:28 - 2:31
    Tôi muốn nói chuyện với một máy tính.
  • 2:31 - 2:34
    Khi tôi nói, "Máy tính,
    chúng ta hãy thiết kế một chiếc ô tô,"
  • 2:34 - 2:35
    và nó cho tôi xem chiếc ôtô.
  • 2:35 - 2:38
    Và tôi nói, "Không, trông nhanh hơn,
    và ít phong cách Đức hơn,"
  • 2:38 - 2:40
    và bùm, nó đưa ra cho tôi một tùy chọn.
  • 2:40 - 2:42
    (Cười)
  • 2:42 - 2:45
    Buổi nói chuyện đó có thể
    sắp thành hiện thực,
  • 2:45 - 2:47
    có thể nhanh hơn
    nhiều người chúng ta nghĩ,
  • 2:47 - 2:49
    nhưng ngay lúc này,
  • 2:49 - 2:50
    ta đang thực hiện nó.
  • 2:50 - 2:54
    Các công cụ đang thực hiện bước nhảy từ
    kiểu thụ động sang kiểu sản sinh.
  • 2:55 - 2:58
    Các công cụ thiết kế kiểu sản sinh
    sử dụng máy tính và các thuật toán
  • 2:58 - 3:01
    để tổng hợp hình học
  • 3:01 - 3:04
    cho ra các thiết kế mới
    tất cả đều do chính nó tự làm.
  • 3:04 - 3:07
    Mọi thứ nó cần là các mục tiêu của bạn
    và các ràng buộc.
  • 3:07 - 3:08
    Tôi sẽ cho một ví dụ.
  • 3:08 - 3:11
    Lấy trường hợp về
    khung máy bay không người lái,
  • 3:11 - 3:14
    bạn chỉ cần nói cho nó biết
    những thứ kiểu như,
  • 3:14 - 3:15
    máy bay có 4 cánh quạt,
  • 3:15 - 3:17
    bạn muốn nó
    nhẹ nhất có thể,
  • 3:17 - 3:19
    và muốn nó hiệu quả về khí động học.
  • 3:19 - 3:24
    Máy tính sẽ tìm và đưa ra
    toàn bộ không gian giải pháp:
  • 3:24 - 3:28
    Từng khả năng có thể giải quyết
    và đáp ứng các điều kiện của bạn--
  • 3:28 - 3:30
    hàng triệu giải pháp.
  • 3:30 - 3:32
    Cần các máy tính lớn để thực hiện.
  • 3:32 - 3:34
    Nhưng nó trả về cho ta những thiết kế
  • 3:34 - 3:37
    mà chính chúng ta không bao giờ
    tưởng tượng được.
  • 3:37 - 3:40
    Máy tính cho ra kết quả này
    hoàn toàn do nó tự làm--
  • 3:40 - 3:42
    chưa ai từng vẽ bất cứ thứ gì,
  • 3:42 - 3:44
    và nó bắt đầu hoàn toàn từ đầu.
  • 3:45 - 3:47
    Nhân tiện, không phải ngẫu nhiên mà
  • 3:47 - 3:51
    cái khung máy bay trông giống
    xương chậu của một con sóc bay.
  • 3:51 - 3:53
    (Cười)
  • 3:54 - 3:56
    Đó là vì các thuật toán
    được thiết kế để làm việc
  • 3:56 - 3:58
    giống như cách
    sự tiến hóa diễn ra.
  • 3:59 - 4:01
    Điều thú vị là chúng ta
    bắt đầu thấy công nghệ này
  • 4:01 - 4:03
    có mặt ở đời sống thực.
  • 4:03 - 4:05
    Chúng tôi làm việc với Airbus
    đã được vài năm
  • 4:05 - 4:07
    về kiểu máy bay này trong tương lai.
  • 4:07 - 4:09
    Vẫn còn phải chờ.
  • 4:09 - 4:13
    Nhưng gần đây chúng tôi đã sử dụng một
    trí thông minh nhân tạo thiết kế sản sinh
  • 4:13 - 4:15
    để giải quyết vấn đề này.
  • 4:16 - 4:21
    Đây là một vách ngăn cabin được in 3D
    được thiết kế bởi máy tính.
  • 4:21 - 4:24
    Nó mạnh hơn thiết kế vách gốc
    nhưng nhẹ bẳng một nửa,
  • 4:24 - 4:27
    và nó sẽ được dùng cho
    máy bay Airbus 320 cuối năm nay.
  • 4:27 - 4:29
    Máy tính giờ đây có thể kiến tạo,
  • 4:29 - 4:34
    nó có thể tự đưa ra các giải pháp
    cho các vấn đề được định nghĩa tốt.
  • 4:35 - 4:36
    Nhưng nó không có trực giác.
  • 4:36 - 4:39
    Chúng sẽ phải bắt đầu lại từ đầu
    mỗi lần thực hiện,
  • 4:39 - 4:42
    đó là bởi vì chúng không bao giờ học.
  • 4:42 - 4:44
    Không giống như Maggie.
  • 4:44 - 4:46
    (Cười)
  • 4:46 - 4:49
    Maggie thực sự thông minh hơn các
    công cụ tiên tiến nhất của chúng ta.
  • 4:49 - 4:51
    Ý tôi muốn nói là gì?
  • 4:51 - 4:53
    Nếu chủ nó nhặt dây xích,
  • 4:53 - 4:55
    Maggie biết gần như chắc chắn
  • 4:55 - 4:56
    đã đến lúc đi dạo.
  • 4:56 - 4:57
    Vậy nó đã học thế nào?
  • 4:57 - 5:01
    Vâng, mỗi lúc chủ của nó
    nhặt dây xích, họ đi dạo.
  • 5:01 - 5:02
    Và Maggie làm ba việc:
  • 5:03 - 5:04
    Nó phải chú ý,
  • 5:04 - 5:06
    nó phải ghi nhớ những thứ xảy ra
  • 5:07 - 5:11
    và nó phải giữ lại và tạo ra
    một hình mẫu trong đầu nó.
  • 5:11 - 5:14
    Thật thú vị, đó chính xác là cách mà
  • 5:14 - 5:17
    các nhà khoa học máy tính đang cố gắng
    bắt các trí tuệ nhân tạo làm
  • 5:17 - 5:18
    từ khoảng 60 năm nay.
  • 5:19 - 5:20
    Trở lại năm 1952,
  • 5:20 - 5:24
    Người ta tạo ra máy tính
    có thể chơi Tic-Tac-Toe.
  • 5:25 - 5:26
    Một thành tựu lớn.
  • 5:27 - 5:30
    45 năm sau, năm 1997,
  • 5:30 - 5:33
    Siêu máy tính Deep Blue
    đánh cờ vua thắng Kasparov.
  • 5:34 - 5:39
    Năm 2011, Watson thắng hai người
    trong trò chơi Jeopardy,
  • 5:39 - 5:42
    đối với máy tính trò này còn khó chơi
    hơn nhiều so với chơi cờ vua.
  • 5:42 - 5:46
    Thực ra, thay vì làm việc trên
    những công thức định nghĩa sẵn,
  • 5:46 - 5:49
    Watson đã phải sử dụng suy luận
    để chiến thắng các đối thủ.
  • 5:50 - 5:53
    Cách đây vài tuần,
  • 5:53 - 5:57
    AlphaGo của DeepMind đã thắng người chơi
    giỏi nhất thế giới ở môn Go,
  • 5:57 - 5:59
    đây là trò chơi khó nhất chúng ta có.
  • 5:59 - 6:02
    Thực ra, ở Go, số lượng
    các bước di chuyển có thể có
  • 6:02 - 6:04
    còn nhiều hơn số nguyên tử trong vũ trụ.
  • 6:06 - 6:08
    Do vậy để chiến thắng,
  • 6:08 - 6:11
    AlphaGo cần phải phát triển trực giác.
  • 6:11 - 6:15
    Thực ra, ở một số thời điểm, những
    người lập trình ra AlphaGo cũng không hiểu
  • 6:15 - 6:18
    tại sao AlphaGo lại làm như vậy.
  • 6:19 - 6:21
    Mọi thứ đang chuyển động rất nhanh
  • 6:21 - 6:24
    Ý tôi là, hãy xem xét
    trong khoảng thời gian một đời người,
  • 6:24 - 6:27
    máy tính đã phát triển từ
    một trò chơi trẻ con
  • 6:28 - 6:31
    đến khi đạt đến mức được xem như
    đỉnh cao của tư duy chiến lược.
  • 6:32 - 6:34
    Về căn bản điều đang xảy ra
  • 6:34 - 6:38
    là máy tính đang phát triển
    từ thứ giống như Spock
  • 6:38 - 6:40
    đến thứ giống như Kirk nhiều hơn.
  • 6:40 - 6:43
    (Cười)
  • 6:43 - 6:47
    Đúng chứ?
    Từ logic thuần túy đến trực giác.
  • 6:48 - 6:50
    Bạn sẽ đi qua chiếc cầu này chứ?
  • 6:51 - 6:53
    Hầu hết các bạn sẽ nói "Ồ không!"
  • 6:53 - 6:54
    (Cười)
  • 6:54 - 6:57
    Và bạn đã đưa ra quyết định
    trong tích tắc.
  • 6:57 - 6:59
    Ở mức độ nào đó
    bạn biết chiếc cầu đó không an toàn.
  • 6:59 - 7:01
    Và đó chính xác là loại trực quan
  • 7:01 - 7:05
    mà các hệ thống học tập đào sâu
    ngay lúc này đang bắt đầu phát triển.
  • 7:06 - 7:07
    Sẽ nhanh thôi, bạn sẽ có thể
  • 7:07 - 7:10
    cho máy tính xem những thứ
  • 7:10 - 7:11
    bạn làm, bạn thiết kế,
  • 7:11 - 7:12
    và máy tính sẽ nhìn qua và nói,
  • 7:12 - 7:15
    "Xin lỗi bạn, nó sẽ không
    hoạt động đâu. Bạn phải thử lại."
  • 7:16 - 7:19
    Hay bạn có thể hỏi nó liệu người ta
    có thích bài hát mới của bạn
  • 7:20 - 7:22
    hoặc hương vị của cây kem tiếp theo.
  • 7:24 - 7:26
    Hay, quan trọng hơn,
  • 7:26 - 7:29
    bạn có thể cùng với máy tính
    giải quyết một vấn đề
  • 7:29 - 7:30
    mà bạn chưa từng gặp trước đó.
  • 7:30 - 7:32
    Chẳng hạn, biến đổi khí hậu.
  • 7:32 - 7:34
    Tự chúng ta không làm tốt lắm,
  • 7:34 - 7:36
    chúng ta có thể sử dụng
    mọi sự trợ giúp có thể.
  • 7:36 - 7:37
    Đó là điều tôi đang nói đến,
  • 7:37 - 7:40
    công nghệ đang tăng cường khả năng
    nhận thức cho ta
  • 7:40 - 7:44
    nhờ đó ta có thể nghĩ đến và thiết kế
    những thứ mà trước đây là ngoài tầm
  • 7:44 - 7:46
    khi vẫn là những con người
    chưa được tăng cường.
  • 7:48 - 7:51
    Thế còn việc tạo ra tất cả
    những thứ mới mẻ điên rồ
  • 7:51 - 7:53
    mà chúng ta đang phát minh
    và thiết kế là gì?
  • 7:54 - 7:58
    Tôi nghĩ kỷ nguyên tăng cường con người
    hướng đến thế giới vật chất
  • 7:58 - 8:01
    nhiều như hướng đến lĩnh vực trí tuệ ảo.
  • 8:02 - 8:04
    Công nghệ sẽ tăng cường chúng ta ra sao?
  • 8:04 - 8:07
    Trong thế giới vật chất,
    các hệ thống robot.
  • 8:08 - 8:09
    Vâng, chắc chắn có sự sợ hãi rằng
  • 8:09 - 8:12
    robot sẽ tước đoạt
    việc làm của con người,
  • 8:12 - 8:14
    và điều đó đúng ở một số lĩnh vực.
  • 8:14 - 8:17
    Nhưng tôi quan tâm nhiều hơn đến ý tưởng
  • 8:17 - 8:21
    rằng con người và robot làm việc cùng nhau
    sẽ tăng cường lẫn nhau,
  • 8:21 - 8:23
    và bắt đầu sống trong một không gian mới.
  • 8:24 - 8:27
    Đây là 1 phòng nghiên cứu thực nghiệm
    ở San Francisco,
  • 8:27 - 8:30
    Nơi đây, một trong những lĩnh vực được
    tập trung là robot cao cấp,
  • 8:30 - 8:32
    cụ thể là cộng tác robot và người.
  • 8:33 - 8:36
    Đây là Bishop, một robot của chúng tôi.
  • 8:36 - 8:38

    Chúng tôi làm thí nghiệm cài đặt nó
  • 8:38 - 8:41
    để giúp một người làm xây dựng
    làm những công việc lặp lại--
  • 8:42 - 8:46
    các công việc như cắt các lỗ trên vách
    thạch cao để gắn ổ cắm và công tắc điện.
  • 8:46 - 8:49
    (Cười)
  • 8:50 - 8:53
    Và, đối tác người của Bishop bảo nó cần
    phải làm gì bằng tiếng Anh
  • 8:53 - 8:54
    và với các cử chỉ đơn giản,
  • 8:54 - 8:56
    giống như nói với một con chó,
  • 8:56 - 8:58
    và Bishop thực hiện theo những chỉ dẫn đó
  • 8:58 - 9:00
    với độ chính xác hoàn hảo.
  • 9:00 - 9:03
    Ta đang sử dụng con người vào những
    việc mà con người làm tốt:
  • 9:03 - 9:05
    sự hiểu biết, cảm nhận và ra quyết đinh.
  • 9:05 - 9:08
    Ta dùng robot vào những việc
    mà robot làm tốt:
  • 9:08 - 9:09
    chính xác và lặp lại.
  • 9:10 - 9:13
    Đây là một dự án thú vị nữa
    mà Bishop đã thực hiện
  • 9:13 - 9:16
    Chúng ta gọi dự án này là HIVE,
    mục tiêu của dự án
  • 9:16 - 9:20
    là tạo ra một hình mẫu về sự trải nghiệm
    gồm con người, máy tính và robot
  • 9:20 - 9:23
    làm việc cùng nhau để giải quyết
    một vấn đề thiết kế phức tạp.
  • 9:24 - 9:25
    Con người đóng vai công nhân.
  • 9:25 - 9:29
    Họ đi tuần quanh công trường,
    họ thao tác với cây tre--
  • 9:29 - 9:32
    cũng cần nói thêm,
    bởi vì tre là vật liệu phi đẳng cấu,
  • 9:32 - 9:33
    rất khó để robot thao tác với nó.
  • 9:33 - 9:35
    Nhưng robot đã cuốn các sợi chỉ này,
  • 9:35 - 9:38
    việc này gần như
    con người không thể làm.
  • 9:38 - 9:42
    Và chúng tôi đã có một trí tuệ nhân tạo
    kiểm soát mọi thứ.
  • 9:42 - 9:45
    nó nói cho con người biết cần phải làm gì,
    robot cần phải làm gì
  • 9:45 - 9:48
    và theo dõi hàng nghìn phần tử riêng lẻ.
  • 9:48 - 9:49
    Điều thú vị là,
  • 9:49 - 9:52
    việc xây dựng căn lều này đơn giản
    là không thể làm được
  • 9:52 - 9:57
    mà không có sự tăng cường lẫn nhau giữa
    con người, robot và trí tuệ nhân tạo.
  • 9:58 - 10:01
    Tôi sẽ chia sẻ thêm về một dự án.
    Dự án này có phần điên rồ.
  • 10:01 - 10:04
    Chúng tôi làm việc với
    nghệ sỹ Joris Laarman ở Amsterdam
  • 10:04 - 10:06
    và nhóm của ông ở MX3D
  • 10:06 - 10:09
    để thiết kế sản sinh
    và in bằng robot
  • 10:09 - 10:12
    chiếc cầu tự động xây đầu tiên
    trên thế giới.
  • 10:12 - 10:15
    Và, khi chúng ta đang nói,
    thì Joris và một trí tuệ nhân tạo
  • 10:15 - 10:17
    đang thiết kế chiếc cầu này ở Amsterdam.
  • 10:17 - 10:20
    Và khi nó hoàn thành,
    chúng ta sẽ ấn phím "Chạy,"
  • 10:20 - 10:23
    và các robot sẽ tiến hành in 3D
    bằng thép không gỉ,
  • 10:23 - 10:26
    và sau đó nó sẽ tự in mà không cần
    sự can thiệp của con người,
  • 10:26 - 10:28
    cho đến khi
    chiếc cầu hoàn thành.
  • 10:29 - 10:32
    Vậy, máy tính đang tăng cường
    cho chúng ta khả năng
  • 10:32 - 10:34
    tưởng tượng và thiết kế những cái mới,
  • 10:34 - 10:37
    các hệ thống robot đang giúp chúng ta
    xây và làm những thứ
  • 10:37 - 10:39
    mà trước đây chúng ta không thể làm được.
  • 10:40 - 10:45
    Nhưng thế còn khả năng cảm nhận và điều
    khiển những thứ đó của con người thì sao?
  • 10:45 - 10:49
    Thế còn một hệ thần kinh cho những vật
    chúng ta tạo ra thì sao?
  • 10:49 - 10:51
    Hệ thần kinh của chúng ta,
    hệ thần kinh con người,
  • 10:51 - 10:53
    cho ta biết những thứ
    đang diễn ra xung quanh ta.
  • 10:54 - 10:58
    Nhưng hệ thần kinh của những vật chúng ta
    tạo ra là thô sơ nhất.
  • 10:59 - 11:01
    Ví dụ, ôtô không nói cho Sở công trình
    thành phố biết
  • 11:01 - 11:04
    rằng nó vừa lọt ổ gà ở góc đường
    Broadway và Morrison.
  • 11:05 - 11:07
    Tòa nhà không nói cho
    người thiết kế biết
  • 11:07 - 11:09
    những người trong đó có thích ở đó không,
  • 11:09 - 11:12
    và những người sản xuất đồ chơi không biết
  • 11:12 - 11:14
    là món đồ chơi có thực sự được chơi,
  • 11:14 - 11:17
    chơi ra sao, ở đâu và có vui hay không.
  • 11:18 - 11:21
    Nhìn kìa, Tôi chắc rằng những nhà thiết
    kế đã nghĩ đến cuộc sống này của Barbie
  • 11:21 - 11:23
    khi họ thiết kế cô ấy.
  • 11:23 - 11:24
    (Cười)
  • 11:24 - 11:27
    Và điều gì xảy ra nếu thực ra
    Barbie đang rất cô đơn?
  • 11:27 - 11:30
    (Cười)
  • 11:31 - 11:33
    Nếu nhà thiết kế biết trước
  • 11:33 - 11:35
    điều gì thực sự xảy ra trong thế giới thực
  • 11:35 - 11:37
    với các thiết kế của họ--
    con đường, tòa nhà, Barbie--
  • 11:37 - 11:40
    họ đã có thể dùng thông tin đó để
    tạo ra sự trải nghiệm
  • 11:40 - 11:41
    tốt hơn cho người dùng.
  • 11:41 - 11:43
    Cái đang thiếu là một hệ thần kinh
  • 11:43 - 11:47
    kết nối chúng ta với những thứ do chúng ta
    thiết kế, tạo ra và sử dụng.
  • 11:48 - 11:51
    Điều gì xảy ra nếu các bạn có thông tin đó
    nó chảy đến với bạn
  • 11:51 - 11:54
    từ những thứ bạn tạo ra
    trong thế giới thật?
  • 11:55 - 11:57
    Với mọi thứ chúng ta tạo ra,
  • 11:57 - 11:59
    chúng ta tiêu tốn một lượng lớn
    tiền và năng lượng
  • 11:59 - 12:02
    thực ra, năm ngoái,
    khoảng 2 nghìn tỷ USD--
  • 12:02 - 12:05
    để thuyết phục mọi người mua đồ do
    chúng ta sản xuất ra.
  • 12:05 - 12:08
    Nhưng nếu bạn có mối liên kết đó với những
    thứ bạn thiết kế và tạo ra
  • 12:08 - 12:10
    sau khi nó đã có mặt
    ở thế giới thực,
  • 12:10 - 12:13
    sau khi nó đã được bán
    hoặc được giới thiệu.
  • 12:13 - 12:15
    Chúng ta đã có thể thay đổi nó.
  • 12:15 - 12:18
    và chuyển từ làm cho mọi người
    muốn đồ của ta,
  • 12:18 - 12:22
    sang làm ra những thứ
    mà mọi người muốn, ngay từ đầu.
  • 12:22 - 12:24
    Tin tốt là, chúng ta đang triển khai
    các hệ thần kinh số
  • 12:24 - 12:27
    để kết nối chúng ta
    đến những thứ mà ta thiết kế.
  • 12:28 - 12:30
    Chúng tôi đang triển khai
    một dự án
  • 12:30 - 12:34
    với một vài người ở Los Angeles
    được gọi là Bandito Brothers
  • 12:34 - 12:35
    và nhóm của họ.
  • 12:35 - 12:39
    Và một trong những thứ mà họ làm
    là sản xuất những chiếc xe điên rồ
  • 12:39 - 12:42
    để thực hiện những việc cực kỳ điên rồ.
  • 12:43 - 12:44
    Họ là những người điên rồ--
  • 12:44 - 12:45
    (Cười)
  • 12:45 - 12:47
    theo cách tốt nhất.
  • 12:49 - 12:51
    Và cái mà chúng tôi đang làm với họ
  • 12:51 - 12:53
    là sử dụng một bộ khung
    xe đua truyền thống
  • 12:53 - 12:55
    và gắn cho nó một hệ thần kinh.
  • 12:55 - 12:58
    Và chúng tôi đã trang bị cho nó
    hàng tá bộ cảm biến,
  • 12:58 - 13:01
    đặt một tài xế đẳng cấp thế giới
    đằng sau vô lăng,
  • 13:01 - 13:04
    đưa nó ra sa mạc và chạy một cách điên rồ
    trong một tuần.
  • 13:04 - 13:06
    Và hệ thần kinh của chiếc xe
    đã ghi lại mọi thứ
  • 13:06 - 13:08
    xảy ra với chiếc xe.
  • 13:08 - 13:11
    chúng tôi đã ghi lại 4 tỷ điểm dữ liệu;
  • 13:11 - 13:13
    toàn bộ các tác động mà mà nó đã trải qua.
  • 13:13 - 13:15
    Và chúng tôi đã làm điều điên rồ.
  • 13:15 - 13:17
    Chúng tôi lấy toàn bộ
    dữ liệu đó
  • 13:17 - 13:21
    và nạp vào một trí tuệ nhân tạo
    thiết kế sản sinh, tên là Dreamcatcher.
  • 13:21 - 13:25
    Chúng ta nhận được gì khi gắn cho
    công cụ thiết kế một hệ thần kinh,
  • 13:25 - 13:28
    và bạn bảo nó làm cho bạn một cái
    khung xe tốt nhất?
  • 13:29 - 13:31
    Bạn nhận được cái này.
  • 13:32 - 13:36
    Đây là cái mà con người có thể
    chưa bao giờ thiết kế được.
  • 13:37 - 13:39
    Ngoại trừ một người đã thiết kế nó,
  • 13:39 - 13:43
    nhưng là một người được tăng cường bởi
    một trí tuệ nhân tạo thiết kế sản sinh,
  • 13:43 - 13:44
    một hệ thần kinh số
  • 13:44 - 13:47
    và các robot có thể chế tạo ra
    cái giống như vậy.
  • 13:48 - 13:51
    Vậy nếu đây là tương lai,
    kỷ nguyên được tăng cường,
  • 13:51 - 13:56
    và chúng ta đang được tăng cường về
    nhận thức, thể chất và giác quan,
  • 13:56 - 13:57
    thì nó sẽ trông như thế nào?
  • 13:58 - 14:01
    Thiên đường đó sẽ giống như thế nào?
  • 14:01 - 14:03
    Tôi nghĩ ta sẽ thấy một thế giới
  • 14:03 - 14:06
    ở đó, chúng ta sẽ
    chuyển từ đồ dùng được chế tạo
  • 14:06 - 14:07
    sang đồ dùng được nuôi trồng.
  • 14:08 - 14:12
    Ở đó, chúng ta sẽ chuyển
    từ đồ dùng được xây dựng
  • 14:12 - 14:13
    sang những thứ được nuôi lớn.
  • 14:14 - 14:16
    Chúng ta đang chuyển từ chỗ bị cách ly
  • 14:16 - 14:18
    sang chỗ được kết nối.
  • 14:19 - 14:21
    Và chúng ta sẽ từ giã việc khai thác
  • 14:21 - 14:23
    để chuyển sang việc cùng chung sống.
  • 14:24 - 14:28
    Tôi cũng nghĩ chúng ta sẽ dịch chuyển
    từ chỗ muốn đồ dùng biết vâng lời
  • 14:28 - 14:29
    sang đề cao sự tự chủ động.
  • 14:31 - 14:32
    Nhờ vào các khả năng tăng cường,
  • 14:32 - 14:35
    thế giới của chúng ta sẽ thay đổi
    một cách đáng kể.
  • 14:36 - 14:39
    Chúng ta sẽ có một thế giới
    đa dạng hơn, kết nối hơn,
  • 14:39 - 14:41
    năng động hơn, phức tạp hơn,
  • 14:41 - 14:43
    thích nghi hơn và, tất nhiên,
  • 14:43 - 14:45
    tươi đẹp hơn.
  • 14:45 - 14:47
    Việc định hình đồ vật mới ra đời
  • 14:47 - 14:49
    sẽ không giống bất kỳ thứ gì
    mà ta đã từng thấy.
  • 14:49 - 14:50
    Tại sao?
  • 14:50 - 14:54
    Bởi vì cái sẽ định hình đồ vật đó
    là mối quan hệ đối tác mới
  • 14:54 - 14:58
    giữa công nghệ, tự nhiên và con người.
  • 14:59 - 15:03
    Theo tôi, đó là một tương lai
    đáng để chờ đợi.
  • 15:03 - 15:04
    Cám ơn rất nhiều.
  • 15:04 - 15:06
    (Vỗ tay)
Title:
Các phát minh khó tin của trực giác trí tuệ nhân tạo
Speaker:
Maurice Conti
Description:

Bạn sẽ nhận được gì khi gắn thêm vào công cụ thiết kế một hệ thần kinh kỹ thuật số? Máy tính tăng cường cho chúng ta khả năng suy nghĩ và tưởng tượng, các hệ thống robot có thể đưa ra (và xây dựng) các thiết kế mới triệt để cho những cây cầu, xe ôtô, máy bay không người lái và nhiều thứ khác nữa-- tất cả đều do chính chúng tự làm. Hãy làm một chuyến tham quan đến Kỷ nguyên Tăng cường với nhà tương lai học Maurice Conti và xem trước cảnh robot và con người sát cánh bên nhau để hoàn thành những đồ vật mà chỉ một trong hai không thể tự làm được.

more » « less
Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:23

Vietnamese subtitles

Revisions