Tương lai gần AI sẽ đạt đến điểm kì dị

Phân tích của Translated cho thấy điều này sẽ xảy ra trước cuối những năm 2020.
Tương lai gần AI sẽ đạt đến điểm kì dị

Một công ty của Ý đã tiết lộ một phương pháp mới để đo lường tiến độ của AI: phân tích những cải tiến trong dịch máy.

Translated, một nhà cung cấp dịch vụ dịch thuật, đã sử dụng phương pháp này để dự đoán khi nào chúng ta sẽ đạt được điểm kỳ dị, một khái niệm mơ hồ thường được định nghĩa là điểm mà máy móc trở nên thông minh hơn con người.

Doanh nghiệp có trụ sở tại Rome đặt cột mốc quan trọng này vào thời điểm AI cung cấp “một bản dịch hoàn hảo”. Theo nghiên cứu mới, điều này xảy ra khi bản dịch máy (MT) tốt hơn bản dịch hàng đầu của con người.

ADDAFFI

Phân tích của Translated cho thấy điều này sẽ xảy ra trước cuối những năm 2020.


Trombetti, một nhà khoa học máy tính và doanh nhân, đồng sáng lập Translated vào năm 1999.

Các ước tính của Translated dựa trên dữ liệu được lấy từ Matecat, một công cụ dịch thuật có sự hỗ trợ của máy tính (CAT).

Nền tảng này bắt đầu hoạt động vào năm 2011 như một dự án nghiên cứu do EU tài trợ. Ba năm sau, hệ thống này được phát hành dưới dạng phần mềm mã nguồn mở, được các chuyên gia sử dụng để cải thiện bản dịch của họ.

Translated cung cấp Matecat như một sản phẩm freemium. Đổi lại, người dùng cung cấp cho công ty dữ liệu được sử dụng để cải thiện các mô hình của công ty. 

Để lập biểu đồ đường dẫn đến điểm kỳ dị, Translated đã theo dõi thời gian người dùng dành để kiểm tra và sửa 2 tỷ đề xuất MT. Khoảng 136.000 chuyên gia trên toàn thế giới đã thực hiện những chỉnh sửa này trong suốt 12 năm hoạt động của Matecat. Các bản dịch trải rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, từ văn học đến các chủ đề kỹ thuật. Họ cũng bao gồm các lĩnh vực mà MT vẫn đang gặp khó khăn, chẳng hạn như phiên âm giọng nói.

Dữ liệu cho thấy AI đang được cải thiện nhanh chóng. Trong năm 2015, thời gian trung bình mà các dịch giả hàng đầu thế giới dành để kiểm tra và sửa các gợi ý của MT là khoảng 3,5 giây cho mỗi từ. Ngày nay, con số đó giảm xuống còn 2 giây cho mỗi từ.

Với tốc độ hiện tại, thời gian sẽ đạt 1 giây trong khoảng 5 năm nữa. Tại thời điểm đó, MT sẽ cung cấp “bản dịch hoàn hảo” mang tính thời đại. Về mặt thực tế, việc chỉnh sửa bản dịch của máy sẽ thuận tiện hơn so với của một chuyên gia hàng đầu.

Theo Trombetti, bất kỳ nhiệm vụ nào liên quan đến giao tiếp, hiểu, lắng nghe và chia sẻ kiến ​​thức sẽ trở nên đa ngôn ngữ với mức đầu tư tối thiểu.


Số liệu “Thời gian chỉnh sửa” chỉ định việc đánh giá chất lượng cho các dịch giả chuyên nghiệp.

Những tiến bộ trong MT đòi hỏi phải tăng sức mạnh tính toán, dữ liệu ngôn ngữ và hiệu quả của thuật toán. Do đó, các nhà nghiên cứu đã cho rằng tiến độ sẽ chậm lại khi điểm kỳ dị đến gần. Trước sự ngạc nhiên của họ, tốc độ phát triển rất tuyến tính.

Nếu đà này tiếp tục như dự đoán, Translated dự đoán nhu cầu về MT sẽ cao hơn ít nhất 100 lần. Người lao động có thể lo lắng rằng công việc của họ sẽ bị tự động hóa, nhưng họ cũng có thể được hưởng lợi. Bản dịch dự báo ít nhất sẽ tăng gấp 10 lần yêu cầu dịch thuật chuyên nghiệp.

Trombetti cho biết: “Tất cả các khách hàng của chúng tôi đang triển khai dịch máy trên quy mô lớn cũng đang chi tiêu nhiều hơn cho dịch thuật của con người".

Trombetti cũng kỳ vọng những dịch giả ưu tú sẽ xuất hiện những vai trò mới.

“Cần phải có một khối lượng bản dịch đáng kể để đào tạo các mô hình ngôn ngữ và sửa lỗi trong đó, vì vậy tôi đoán có khả năng chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự cạnh tranh khốc liệt để giành được những dịch giả giỏi nhất trong những năm tới.”

Theo Translated, nghiên cứu mới này là nghiên cứu đầu tiên định lượng tốc độ chúng ta tiếp cận điểm kỳ dị. Tuyên bố sẽ không thuyết phục được mọi người hoài nghi, nhưng MT là một sự tiến bộ của AI.

Ngôn ngữ của con người nổi tiếng là khó để máy móc thành thạo. Tính chủ quan của ý nghĩa ngôn ngữ, các quy ước không ngừng phát triển và các sắc thái của các tham chiếu văn hóa, cách chơi chữ và giọng điệu có thể khó nắm bắt đối với máy tính.

ADDAFFI

Trong dịch thuật, những phức tạp này phải được mô hình hóa và liên kết trong hai ngôn ngữ. Do đó, nghiên cứu thuật toán, thu thập dữ liệu và kích thước mô hình thường đi tiên phong trong lĩnh vực này. Ví dụ, mô hình Transformer đã được áp dụng cho MT nhiều năm trước khi được sử dụng trong các hệ thống GPT của OpenAI.

Trombetti nói: “MT chỉ đơn giản là một công cụ dự đoán tốt về những gì sắp tới trong AI".

Nếu điều tiếp theo là sự kỳ dị, thì doanh nhân người Ý dự đoán một kỷ nguyên mới cho truyền thông toàn cầu. Anh ấy hình dung ra các dịch giả toàn cầu, tất cả nội dung sẽ có sẵn trên toàn cầu và mọi người đều có thể nói ngôn ngữ mẹ đẻ của họ. Định nghĩa của ông về điểm kỳ dị có thể còn nhiều nghi vấn, nhưng sức hấp dẫn của nó là không thể phủ nhận.

Phạm Tuấn
Theo Thenextweb
CÙNG CHUYÊN MỤC
ĐỌC THÊM