Facebook AI Research (FAIR): Tương lai của nghiên cứu và phát triển AI

Facebook AI Research đã nổi lên như một lực lượng hàng đầu trong thế giới nghiên cứu và phát triển AI. Thông qua công việc đột phá trong các lĩnh vực như deep-learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học tăng cường, FAIR đang định hình tương lai của AI và vượt qua ranh giới của những gì có thể.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị
• AI cho Marketer: Đột phá trong thời đại Marketing số

Với trọng tâm là phát triển các công nghệ AI tiên tiến, Facebook AI Research (FAIR) sẵn sàng đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của nghiên cứu và phát triển AI.

Facebook AI Research (FAIR) đã đi đầu trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) kể từ khi thành lập vào năm 2013. Là một trong những phòng thí nghiệm nghiên cứu AI hàng đầu trên toàn cầu, FAIR cam kết thúc đẩy lĩnh vực AI thông qua nghiên cứu mở và hợp tác với cộng đồng khoa học rộng lớn hơn. Với trọng tâm là phát triển các công nghệ AI tiên tiến, FAIR sẵn sàng đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của nghiên cứu và phát triển AI.

Các ưu thế của Facebook AI Research (FAIR)

Cùng tìm hiểu thêm về các ưu thế của Facebook AI Research (FAIR):

Kỹ thuật deep-learning tiên tiến

Một trong những đổi mới quan trọng tại FAIR là phát triển các kỹ thuật deep-learning tiên tiến. Deep-learning, một tập hợp con của machine learning (học máy), liên quan đến việc đào tạo các mạng thần kinh nhân tạo để nhận dạng các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên lượng lớn dữ liệu. FAIR đã đạt được những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực này, phát triển các mô hình và thuật toán tiên tiến nhất giúp vượt qua ranh giới của những gì có thể trong AI.

Chẳng hạn, FAIR đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển kiến trúc Transformer, kiến trúc đã cách mạng hóa quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Mô hình Transformer, được giới thiệu trong một bài báo năm 2017 của các nhà nghiên cứu FAIR, kể từ đó đã trở thành nền tảng cho nhiều mô hình NLP, bao gồm GPT-3 của OpenAI và BERT của Google. Các mô hình này đã thể hiện hiệu suất chưa từng có trong các tác vụ như dịch máy, phân tích cảm tính và trả lời câu hỏi, cho phép tương tác liền mạch và tự nhiên hơn giữa con người và AI.

Phát triển thị giác máy tính

Ngoài NLP, FAIR đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong thị giác máy tính, một lĩnh vực tập trung vào việc cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh từ thế giới. Một ví dụ đáng chú ý là sự phát triển của framework Detectron2, một nền tảng nguồn mở để phát hiện và phân đoạn đối tượng. Detectron2 đã được các nhà nghiên cứu và nhà phát triển áp dụng rộng rãi, cho phép nhận dạng đối tượng nhanh hơn và chính xác hơn trong hình ảnh và video. Công nghệ này có rất nhiều ứng dụng, từ cải thiện chất lượng kết quả tìm kiếm hình ảnh đến tăng cường khả năng của các phương tiện tự lái.

Hỗ trợ học tăng cường

Một lĩnh vực khác mà FAIR đã đạt được tiến bộ đáng kể là học tăng cường, một loại máy học trong đó tác nhân AI học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường của nó. Nghiên cứu của FAIR trong lĩnh vực này đã dẫn đến sự phát triển của các thuật toán tiên tiến cho phép các tác nhân AI học hỏi hiệu quả và hiệu quả hơn. Một ví dụ như vậy là thuật toán Tối ưu hóa chính sách tiệm cận (PPO), đã trở thành một lựa chọn phổ biến để đào tạo các tác nhân AI trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả rô-bốt và chơi game.

Cam kết nghiên cứu mở và hợp tác

Cam kết của FAIR đối với nghiên cứu mở và hợp tác đã là động lực đằng sau thành công của nó. Bằng cách xuất bản nghiên cứu và chia sẻ mã của họ, các nhà nghiên cứu của FAIR đã cho phép cộng đồng AI rộng lớn hơn phát triển dựa trên công việc của họ, đẩy nhanh tốc độ đổi mới trong lĩnh vực này. Cách tiếp cận hợp tác này cũng đã dẫn đến quan hệ đối tác với các tổ chức học thuật và các tổ chức nghiên cứu khác, thúc đẩy một hệ sinh thái sôi động về nghiên cứu và phát triển AI.

Các tiêu chuẩn về đạo đức

Hơn nữa, nghiên cứu của FAIR không chỉ nâng cao trình độ nghệ thuật về AI mà còn đặt ra những câu hỏi quan trọng về ý nghĩa đạo đức của công nghệ AI. Khi các hệ thống AI trở nên có khả năng hơn và được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng chúng được phát triển một cách có trách nhiệm và phù hợp với các giá trị của con người. FAIR đã tích cực tham gia nghiên cứu về đạo đức, sự công bằng và minh bạch của AI, làm việc để phát triển các hướng dẫn và phương pháp hay nhất để phát triển và triển khai các hệ thống AI một cách có trách nhiệm.

Kết luận

Tóm lại, Facebook AI Research đã nổi lên như một lực lượng hàng đầu trong thế giới nghiên cứu và phát triển AI. Thông qua công việc đột phá trong các lĩnh vực như deep-learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học tăng cường, FAIR đang định hình tương lai của AI và vượt qua ranh giới của những gì có thể. Bằng cách thúc đẩy văn hóa hợp tác và nghiên cứu mở, FAIR không chỉ thúc đẩy sự đổi mới trong AI mà còn góp phần phát triển các công nghệ AI có trách nhiệm và đạo đức sẽ mang lại lợi ích cho toàn xã hội.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/facebook-ai-research-fair-the-future-of-ai-research-and-development/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả