WEBVTT

00:00:07.052 --> 00:00:07.862
Qua mỗi năm

00:00:07.862 --> 00:00:11.482
Máy móc càng vượt qua con người
trong nhiều hoạt động

00:00:11.482 --> 00:00:14.178
mà chúng ta từng nghĩ chỉ mình có thể làm

00:00:14.848 --> 00:00:18.423
Ngày nay, máy tính có thể thắng chúng ta
trong những trò trơi cờ bàn,

00:00:18.423 --> 00:00:20.984
Chuyển thể hàng chục ngôn ngữ

00:00:21.294 --> 00:00:23.944
và có thể lập tức nhận diện 
hầu hết mọi thứ.

00:00:24.504 --> 00:00:27.176
Nhưng tương lai Robot có thể đi xa hơn thế

00:00:27.176 --> 00:00:29.732
bằng cách cố gắng tìm hiểu
cảm giác của con người.

00:00:30.482 --> 00:00:32.253
Vậy tại sao việc đó lại quan trọng?

00:00:32.253 --> 00:00:34.551
Bởi nếu máy móc
và những ai điều khiển chúng

00:00:34.551 --> 00:00:36.713
có thể đọc được cảm xúc của con người

00:00:37.173 --> 00:00:39.903
nó có thể giúp ta mà cũng có thể
điều khiển ta

00:00:40.113 --> 00:00:41.803
với quy mô chưa từng có.

00:00:42.303 --> 00:00:44.072
Nhưng trước khi bàn đến việc đó,

00:00:44.082 --> 00:00:48.724
sao thứ phức tạp như cảm xúc
có thể mã hóa thành những con số,

00:00:49.184 --> 00:00:51.823
loại ngôn ngữ duy nhất máy móc hiểu được?

00:00:52.863 --> 00:00:56.333
Về cơ bản, như cách bộ bão chúng ta
giải nghĩa những cảm xúc,

00:00:56.353 --> 00:00:58.433
bằng việc học cách phát hiện ra chúng.

00:00:58.433 --> 00:01:03.654
Nhà tâm lý học Mỹ Paul Ekman 
đã phát hiện ra những cảm xúc phổ biến

00:01:03.654 --> 00:01:08.400
mà biểu hiện của chúng được hiểu
giống nhau ở mọi nền văn hóa

00:01:09.630 --> 00:01:13.964
Ví dụ, hình mặt cười thể hiện sự vui vẻ
đối với cư dân đôi thị hiện đại.

00:01:13.964 --> 00:01:16.413
và với cả những thổ dân.

00:01:16.943 --> 00:01:18.145
Theo Ekman,

00:01:18.145 --> 00:01:18.884
tức giận,

00:01:18.884 --> 00:01:19.593
căm ghét,

00:01:19.593 --> 00:01:20.293
sợ hãi

00:01:20.293 --> 00:01:20.995
vui vẻ,

00:01:20.995 --> 00:01:21.752
buồn bã

00:01:21.752 --> 00:01:24.518
và ngạc nhiên đều
có thể nhận biết được như nhau

00:01:25.228 --> 00:01:29.603
Như ta thấy, máy tính đang phát triển 
nhanh chóng về nhận diện hình ảnh

00:01:29.603 --> 00:01:32.836
nhờ vào các thuật toán máy
như những mạng lưới thần kinh.

00:01:33.876 --> 00:01:38.005
Chúng có những nút nhân tạo
bắt chước như nơ-ron của con người

00:01:38.205 --> 00:01:40.915
bằng cách tạo hình các liên kết
và trao đổi thông tin.

00:01:41.565 --> 00:01:46.304
Để huấn luyện mạng lưới, đầu vào mẫu 
được chia trước vào các mục,


00:01:46.304 --> 00:01:49.125
như hình ảnh thể hiện vui hay buồn

00:01:49.125 --> 00:01:51.305
được đưa vào hệ thống.

00:01:51.305 --> 00:01:53.815
Sau đó, hệ thống sẽ phân loại những mẫu đó

00:01:53.815 --> 00:01:57.505
qua điều chỉnh các trọng số tương đối
thành đặc tính đặc biệt.

00:01:57.935 --> 00:01:59.945
Càng nhiều dữ liệu được huấn luyện,

00:01:59.945 --> 00:02:04.345
thuật toán càng nhận diện hình ảnh mới 
tốt hơn

00:02:04.435 --> 00:02:06.535
Điều này cũng giống như bộ não chúng ta,

00:02:06.535 --> 00:02:10.837
tích lũy kinh nghiệm 
để định hình xử lý các kích thích mới.

00:02:11.527 --> 00:02:15.265
Thuật toán nhận diện không chỉ giới hạn 
trong việc nhận diện cảm xúc trên mặt.

00:02:15.265 --> 00:02:17.766
Có nhiều cách bộc lộ cảm xúc.

00:02:17.766 --> 00:02:19.726
Qua ngôn ngữ cơ thể và thanh âm,

00:02:19.726 --> 00:02:23.386
thay đổi nhịp tim, màu da và nhiệt độ,

00:02:23.386 --> 00:02:27.347
hay thậm chí tần số từ và cấu trúc câu
trong bài viết của chúng ta

00:02:27.347 --> 00:02:31.236
Bạn có thể cho rằng huấn luyện 
nơron thần kinh để nhận biết những thứ này

00:02:31.236 --> 00:02:33.845
là một việc rất lâu và phức tạp

00:02:33.845 --> 00:02:36.927
đến khi bạn biết dữ liệu nhiều thế nào

00:02:36.927 --> 00:02:39.796
và máy tính xử lý chúng nhanh thế nào.

00:02:40.256 --> 00:02:41.775
Từ các bài viết,

00:02:41.775 --> 00:02:43.437
hình ảnh, video được đăng tải

00:02:43.437 --> 00:02:45.146
và các đoạn ghi âm điện thoại,

00:02:45.146 --> 00:02:47.187
tới camera cảm biến nhiệt

00:02:47.187 --> 00:02:49.917
và đồ mặc kiểm soát tín hiệu sinh lý,

00:02:49.917 --> 00:02:53.037
vấn đề không phải là làm sao để thu thập
đủ dữ liệu

00:02:53.037 --> 00:02:55.057
mà chúng ta sẽ làm gì với nó.

00:02:55.397 --> 00:02:59.215
Máy hóa nhận biết cảm xúc
có rất nhiều lợi ích.

00:02:59.315 --> 00:03:02.656
Robot dùng thuật toán nhận dạng nét mặt

00:03:02.656 --> 00:03:04.027
có thể giúp trẻ em học tập

00:03:04.027 --> 00:03:07.276
hay làm cho con người bớt cô đơn.

00:03:07.926 --> 00:03:10.856
Các công ty truyền thông đang xem xét
dùng thuật toán

00:03:10.856 --> 00:03:16.657
để ngăn chặn tự tử bằng cách đánh dâú
những bài có nội dung nhạy cảm.

00:03:17.447 --> 00:03:20.837
Phần mềm nhận biết cảm xúc có thể
giúp chữa trị chứng rối loạn tâm lý

00:03:21.007 --> 00:03:25.117
hay thậm chí đưa ra 
thiết bị trị liệu tự động giá rẻ.

00:03:25.417 --> 00:03:27.158
Bên cạnh những lợi ích trên,

00:03:27.158 --> 00:03:30.888
một mạng lưới to lớn
tự động quét mọi hình ảnh,

00:03:30.888 --> 00:03:32.069
giao thiệp,

00:03:32.069 --> 00:03:36.258
và tín hiệu sinh lý,
cũng khá phiền.

00:03:36.748 --> 00:03:40.577
Vậy sự riêng tư của ta ở đâu
khi có một mạng lưới như vậy

00:03:40.577 --> 00:03:44.716
đang khai phá cảm xúc của chúng ta
thông qua những biển quảng cáo.

00:03:45.186 --> 00:03:46.748
Và đâu là quyền của chúng ta

00:03:46.748 --> 00:03:50.708
nếu chính quyền cho là có thể
xác định những người có khả năng phạm tội

00:03:50.708 --> 00:03:53.947
ngay trước cả khi họ có ý định hành động?

00:03:54.647 --> 00:03:57.377
Robot hiện tại 
vẫn còn cần phải phát triển hơn

00:03:57.377 --> 00:04:00.340
để phân biệt các sắc thái cảm xúc,
như mỉa mai

00:04:00.340 --> 00:04:04.358
và mức độ xúc cảm,
một người đang vui hay buồn thế nào

00:04:04.358 --> 00:04:08.998
Tuy nhiên, cuối cùng chúng có thể
đọc được cảm xúc của ta

00:04:08.998 --> 00:04:10.528
và phản hồi lại.

00:04:11.038 --> 00:04:15.348
Nhưng việc chúng có thể hiểu được nỗi sợ
của ta vì xâm nhập ngoài ý muốn hay không

00:04:15.348 --> 00:04:17.019
thì lại là một câu chuyện khác.