Google giới thiệu hệ thống học máy mã mở TensorFlow

TensorFlow được phát hành mã mở sẽ tạo nên một bước nhảy quan trọng trong học máy, học sâu và công nghệ trí tuệ nhân tạo nói chung

Bất cứ nhà phát triển nào cũng có thể tiếp cận TensorFlow thông qua thư viện mã mở trực tuyến.

Lâu nay, hệ thống nền tảng học máy hiện tại của hãng có tên DistBelief vẫn chỉ được triển khai nội bộ tại Google với một số tính năng chính như xác định và tự động gắn nhãn thông tin có trong ảnh và video tải lên YouTube, cải thiện khả năng nhận diện giọng nói trong các ứng dụng do Google phát hành.

Tuy nhiên, DistBelief bị xem là còn hạn chế về tính năng, đến mức chính các nhà quản lý của hãng này cũng phải thừa nhận. Jeff Dean, một trong số các Google Fellow cao cấp, mức cao nhất trong thang danh hiệu kĩ sư của riêng hãng tìm kiếm khổng lồ và Rajat Monga, trưởng bộ phận kĩ thuật của Google chia sẻ trên blog:

“DistBelief chủ yếu nhắm tới các mạng thần kinh (xây dựng như bộ não thần kinh con người), nó khá khó để cấu hình và chỉ được kết nối trong phạm vi hẹp với nền tảng kĩ thuật nội bộ của Google”.

Về cơ bản, TensorFlow là hệ thống học máy thế hệ thứ hai mà Google khẳng định có tốc độ xử lý gấp đôi thế hệ trước cùng khả năng ứng dụng linh hoạt hơn. Thậm chí TensorFlow có thể chạy trên các smartphone của người dùng cá nhân hay các trung tâm dữ liệu.

“TensorFlow cho phép chúng ta xây dựng và huấn luyện các mạng thần kinh nhanh hơn gấp 5 lần so với hệ thống thế hệ đầu tiên, do đó chúng ta có thể sử dụng nó để cải thiện các sản phẩm một cách nhanh chóng”, CEO Google Sundar Pichai giải thích trên một bài viết khác cũng đăng trên blog của hãng.

Google đang ngày càng chú ý vào các công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI) và học sâu (deep learning) trong nỗ lực tiếp tục cải tiến các dịch vụ phục vụ đa người dùng. Chẳng hạn, tháng 10 vừa rồi, Google tiết lộ, hãng sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo vào cải tiến các ảnh hiển thị (thumbnails) của video trên YouTube.

Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cũng đang giúp Gmail chống lại thư rác, trong khi tại Google Research, kĩ thuật học sâu đã trợ giúp các nhà nghiên cứu phát hiện ra một loại thuốc mới.

Học sâu liên quan tới việc “đào tạo” các hệ thống hay còn được gọi là “các mạng thần kinh nhân tạo” xử lý dữ liệu khổng lồ tiếp nhận từ vô số kênh khác nhau và đưa ra thông tin mới để hòa trộn, nói cách khác, học sâu chính là việc “tự học” của máy móc, dựa trên nguồn dữ liệu lớn đã tiếp nhận. Hiện có khá nhiều dự án đầu tư phát triển kĩ thuật học sâu.

Chẳng hạn, tháng trước, công ty cung cấp giải pháp bàn phím thông minh SwiftKey đã tung ra một ứng dụng mới lấy dữ liệu từ các mạng trung gian để cải tiến khả năng đoán trước từ người dùng sẽ nhập liệu.

Với quyết định mở mã, Google sẽ tăng cường khả năng tiếp cận TensorFlow của các nhà phát triển và cộng đồng khoa học, từ đó cải tiến mã nguồn, giúp chính Google nâng cao chất lượng sản phẩm.

“Học máy vẫn còn đang trong giai đoạn trứng nước - các loại máy tính ngày nay vẫn không thể làm được những việc mà một đứa trẻ lên bốn dễ dàng thực hiện, chẳng hạn như nhận ra tên của một loại khủng long sau khi đã thấy chúng một vài lần, hay hiểu được câu “Tôi đã thấy Grand Canyon bay tới Chicago” không có nghĩa một cái hẻm núi (canyon) sắp đổ dầm xuống thành phố.

Chúng ta có vô số việc phải làm phía trước. Nhưng nhờ vào TensorFlow, chúng ta đã có một khởi đầu suôn sẻ, và rồi tất cả chúng ta có thể cùng nhau tham gia cùng nó”, CEO Pichai chia sẻ.

Các lập trình viên, nhà phát triển ứng dụng có thể tiếp cận TensorFlow tại địa chỉ http://tensorflow.org/

Video giới thiệu:

 

Học máy (machine learning), một dạng của công nghệ trí tuệ nhân tạo giúp các phần mềm, ứng dụng biên dịch và đưa ra dự đoán, phán đoán dựa trên khối dữ liệu khổng lồ đang trở thành một cuộc đua mới ở thung lũng Silicon.

Facebook và Microsoft đang ném rất nhiều tiền vào học máy trong khi Apple cũng âm thầm triển khai. Tuy nhiên, Google mới là “ông lớn” mở đường cho xu hướng này.

Với sự có mặt của TensorFlow, Google cũng đang tạo nên một cuộc cách mạng trong thế giới phần cứng máy tính. Khi xử lý các lệnh như nhận diện hình ảnh hay giọng nói, dịch… TensorFlow phụ thuộc vào các máy được trang bị vi xử lý đồ họa GPU, vốn được thiết kế với mục đích nguyên thủy là biên dịch đồ họa cho game, hỗ trợ xử lý đồ họa…

TensorFlow sử dụng GPU không chỉ để “dạy” cho các dịch vụ trí tuệ nhân tạo, nhưng còn để thực thi chính các dịch vụ này và chuyển phát các dịch vụ ấy tới điện thoại di động người dùng cuối. Đây chắc chắn sẽ là cú hích mới cho thị trường phần cứng, nhất là ngách sản xuất GPU.
Nguồn: https://congnghe.tuoitre.vn/nhip-song-so/google-gioi-thieu-he-thong-hoc-may-ma-mo-tensorflow-1001623.htm