Chiến thắng gần đây của người chơi trước hệ thống AI chơi cờ vây nêu bật một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực dự đoán học máy: tính dễ bị tổn thương của các hệ thống này trước các cuộc tấn công đối nghịch. Sự cố này làm nổi bật những hạn chế của mô hình dự đoán học máy và nhu cầu của các nhà nghiên cứu để phát triển các giải pháp mạnh mẽ có thể chống lại các cuộc tấn công như vậy.
Khi dự đoán học máy ngày càng trở nên phổ biến trong các ngành khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính đến tiếp thị, thì nguy cơ của những lỗ hổng này ngày càng tăng lên. Khả năng các tác nhân độc hại thao túng các mô hình này để thu lợi riêng là một mối lo ngại đáng kể. Do đó, các nhà nghiên cứu đang tích cực làm việc để phát triển các phương pháp có thể khắc phục những hạn chế này và đảm bảo độ tin cậy cũng như độ chính xác của các dự đoán học máy.
Con người chiến thắng AI trong Đi cuộc thi đấu
Trong một diễn biến đáng ngạc nhiên, một người chơi đã chiến thắng hệ thống AI hàng đầu trong trò chơi cờ vây phức tạp, thể hiện một lỗ hổng chưa từng được biết đến trước đây trong các chương trình máy tính cờ vây tốt nhất, theo Thời báo tài chính.
Kellin Pelrine, một người chơi người Mỹ kém một bậc so với xếp hạng nghiệp dư hàng đầu, đã thắng 14 trong số 15 ván đấu với máy mà không cần sự hỗ trợ trực tiếp của máy tính, sử dụng chiến lược do một chương trình máy tính đề xuất để tìm ra điểm yếu của hệ thống AI.
Chương trình này được thiết kế bởi AI XAmột công ty nghiên cứu ở California, và đã chơi hơn 1 triệu trận đấu với KataGo, một trong những hệ thống chơi cờ vây hàng đầu, để tìm ra “điểm mù” mà người chơi có thể khai thác. Pelrine cho biết, chiến lược chiến thắng được phần mềm tiết lộ “không hoàn toàn tầm thường nhưng cũng không quá khó” đối với con người để học và có thể được người chơi cấp trung cấp sử dụng để đánh bại máy móc. Anh ấy cũng sử dụng phương pháp này để giành chiến thắng trước một hệ thống cờ vây hàng đầu khác, Leela Zero.
Chiến thắng này nhấn mạnh điểm yếu của các chương trình máy tính Go tốt nhất được chia sẻ bởi hầu hết các hệ thống AI được sử dụng rộng rãi hiện nay, bao gồm cả chatbot ChatGPT do OpenAI có trụ sở tại San Francisco tạo ra. Stuart Russell, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California, Berkeley, cho biết các hệ thống chỉ có thể “hiểu” những tình huống cụ thể mà chúng đã gặp phải trong quá khứ và không thể khái quát hóa theo cách mà con người dễ dàng cảm thấy.
Lỗ hổng này trong các hệ thống deep learning làm nền tảng cho AI tiên tiến nhất hiện nay có nghĩa là chúng có thể dễ bị “tấn công đối nghịch”, nơi con người có thể khai thác các lỗ hổng chưa xác định để đánh bại chúng.
Chiến thắng quyết định đến bảy năm sau khi hệ thống AI AlphaGo, do công ty nghiên cứu DeepMind thuộc sở hữu của Google phát minh, đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol với tỷ số 4-1 vào năm 2016. Sedol cho rằng việc nghỉ thi đấu cờ vây ba năm sau đó là do sự nổi lên của AI , nói rằng đó là “một thực thể không thể bị đánh bại.”
Tuy nhiên, chiến thắng của Kellin Pelrine, mặc dù có sự trợ giúp của các chiến thuật do máy tính đề xuất, đã chỉ ra một lỗ hổng cơ bản trong hệ thống học sâu làm nền tảng cho AI tiên tiến nhất hiện nay. Theo các nhà nghiên cứu, một lý do có thể khiến hệ thống chơi cờ vây thất bại là do chiến thuật do Pelrine khai thác hiếm khi được sử dụng, có nghĩa là hệ thống AI chưa được đào tạo đủ về các trò chơi tương tự để nhận ra rằng chúng dễ bị tổn thương. Mặc dù vậy, “chúng tôi đang thấy rất lớn [AI] Adam Gleave, giám đốc điều hành của FAR AI cho biết các hệ thống đang được triển khai trên quy mô lớn với rất ít xác minh.
Mang đi
Như được nhấn mạnh trong bài báo gần đây về chiến thắng của con người trước AI trong trò chơi cờ vây, những hạn chế của các mô hình dự đoán học máy đã được đặt lên hàng đầu. Mặc dù các mô hình này đã cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp khác nhau nhưng nguy cơ xảy ra các cuộc tấn công đối nghịch và lỗ hổng bảo mật đang ngày càng trở thành mối lo ngại. Khi dự đoán học máy ngày càng trở nên phổ biến, tác động của những hạn chế này sẽ ngày càng trở nên đáng kể hơn. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta hãy đi sâu vào thế giới học máy một lần nữa.
Học máy có thể đưa ra dự đoán không?
Chắc chắn rồi, học máy đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để đưa ra dự đoán trong nhiều ngành và ứng dụng. Bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, các thuật toán học máy có thể xác định các mô hình và mối quan hệ mà con người khó hoặc không thể tự mình nhận ra. Điều này cho phép họ đưa ra dự đoán chính xác về các sự kiện, hành vi và kết quả trong tương lai.
Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe, các mô hình học máy có thể được đào tạo để dự đoán khả năng bệnh nhân mắc một căn bệnh cụ thể dựa trên tiền sử bệnh và các yếu tố lối sống của họ. Trong tài chính, thuật toán học máy có thể được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu và các chỉ số tài chính khác. Và trong tiếp thị, học máy có thể giúp doanh nghiệp dự đoán hành vi và sở thích của khách hàng để tối ưu hóa chiến lược quảng cáo và bán hàng của mình.
Tất nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào, học máy không phải là không thể sai lầm. Có những hạn chế đối với những gì nó có thể dự đoán và nó chỉ tốt khi có dữ liệu mà nó được đào tạo. Tuy nhiên, khi các nhà nghiên cứu tiếp tục phát triển các kỹ thuật và thuật toán mới, các ứng dụng tiềm năng của dự đoán học máy sẽ tiếp tục mở rộng.
Sức mạnh của dự đoán học máy
Dự đoán học máy đã nổi lên như một công cụ thay đổi cuộc chơi trong nhiều ngành công nghiệp nhờ khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và xác định các mẫu mà con người có thể bỏ lỡ. Về cơ bản, dự đoán học máy liên quan đến việc đào tạo các thuật toán máy tính để học từ dữ liệu lịch sử và sử dụng kiến thức đó để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.
Cách mạng hóa các ngành công nghiệp với dự đoán học máy
Dự đoán học máy đã biến đổi nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính đến tiếp thị. Trong chăm sóc sức khỏe, các mô hình dự đoán học máy đã được sử dụng để chẩn đoán bệnh, xác định các nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn và phát triển kế hoạch điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân.
Khám phá những khả năng thú vị của học máy nhúng cho người tiêu dùng
Trong tài chính, dự đoán học máy được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu, phát hiện gian lận và phân tích rủi ro tín dụng. Trong tiếp thị, các mô hình dự đoán học máy có thể giúp doanh nghiệp phân tích hành vi và sở thích của khách hàng để đưa ra các đề xuất và khuyến mãi có mục tiêu.
Ví dụ dự đoán học máy thành công
Có rất nhiều ví dụ về các mô hình dự đoán học máy thành công đã được các công ty lớn triển khai. Ví dụ;
- AmazonHệ thống đề xuất sản phẩm của Google là một trong những ví dụ nổi tiếng nhất vì nó phân tích hành vi của khách hàng và đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng và sở thích của họ.
- Thuật toán xếp hạng tìm kiếm của Google là một ví dụ khác về mô hình dự đoán học máy thành công vì nó sử dụng phân tích dữ liệu để cung cấp kết quả tìm kiếm có liên quan cho người dùng.
- Hệ thống đề xuất phim của Netflix và hệ thống đề xuất âm nhạc của Spotify cũng rất thành công.
Những sai sót của dự đoán học máy
Mặc dù dự đoán học máy đã biến đổi nhiều ngành công nghiệp khác nhau nhưng nó không phải là không có những hạn chế. Một trong những thách thức lớn nhất của các mô hình dự đoán học máy là không có khả năng khái quát hóa ngoài dữ liệu mà chúng đã được đào tạo. Nói cách khác, họ có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra dự đoán chính xác khi được cung cấp dữ liệu khác biệt đáng kể so với dữ liệu huấn luyện.
Làm thế nào để giải thích bất kỳ dự đoán học máy nào?
Việc diễn giải các dự đoán của máy học có thể là một nhiệm vụ khó khăn nhưng đó là một kỹ năng quan trọng cần phát triển để sử dụng hiệu quả các mô hình mạnh mẽ này. Đầu tiên, điều quan trọng là phải hiểu bản chất của dữ liệu mà mô hình đã được đào tạo và bối cảnh sử dụng dữ liệu đó. Điều này có thể giúp bạn xác định mức độ tin cậy phù hợp để đặt vào dự đoán.
Tiếp theo, việc kiểm tra đầu vào và đầu ra của mô hình sẽ rất hữu ích. Dữ liệu nào được sử dụng làm đầu vào để tạo dự đoán và đầu ra có dạng gì? Hiểu những chi tiết này có thể giúp bạn xác định bất kỳ sai lệch hoặc hạn chế nào trong mô hình.
Cuối cùng, điều quan trọng là phải xem xét những hậu quả tiềm tàng của việc hành động theo dự đoán. Bạn có thể thực hiện những hành động nào dựa trên dự đoán và những rủi ro cũng như lợi ích của những hành động đó là gì? Việc xem xét cẩn thận những yếu tố này có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên những dự đoán của máy học.
Nói tóm lại, việc diễn giải các dự đoán của máy học đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật, kỹ năng tư duy phê phán và sự hiểu biết thấu đáo về dữ liệu và bối cảnh cơ bản. Bằng cách tiếp cận những dự đoán này với tư duy chu đáo và đầy đủ thông tin, bạn có thể khai thác sức mạnh của máy học để đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn trong nhiều bối cảnh khác nhau.
Dễ bị tấn công bởi kẻ thù
Một điểm yếu khác của các mô hình dự đoán học máy là tính dễ bị tấn công của đối thủ. Những cuộc tấn công này liên quan đến việc cố tình thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa các dự đoán của thuật toán. Ví dụ: việc thêm nhiễu vào hình ảnh có thể khiến thuật toán nhận dạng hình ảnh xác định nhầm nó hoàn toàn là một thứ khác.
Gần đây chúng ta đã thảo luận về các cuộc tấn công đối nghịch, nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về chủ đề này, hãy xem: “Học máy đối nghịch 101: Biên giới an ninh mạng mới.”
Những hạn chế được minh họa: Trường hợp hệ thống AI chơi cờ vây
Các sự cố như việc người chơi con người đánh bại hệ thống AI chơi cờ vây đã minh họa cho những hạn chế của mô hình dự đoán học máy. Mặc dù các hệ thống AI này từng được cho là không thể đánh bại nhưng các sự kiện gần đây đã cho thấy chúng dễ mắc phải các lỗ hổng mà con người có thể khai thác. Khi các nhà nghiên cứu tiếp tục phát triển các mô hình dự đoán học máy tiên tiến hơn, điều quan trọng là họ phải tính đến những hạn chế này và nỗ lực khắc phục chúng.
Khắc phục những hạn chế của dự đoán học máy
Các nhà nghiên cứu đang tích cực làm việc để giải quyết những hạn chế của dự đoán học máy và cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của nó. Một cách tiếp cận thu hút được sự chú ý là học chuyển giao, bao gồm việc sử dụng các mô hình được đào tạo trước để cải thiện hiệu suất thực hiện các nhiệm vụ mới.
Một cách tiếp cận khác là huấn luyện đối nghịch, bao gồm các mô hình đào tạo về các ví dụ đối nghịch để khiến chúng trở nên mạnh mẽ hơn trước các cuộc tấn công.
Những đột phá gần đây
Trong những năm gần đây, đã có một số phát triển mang tính đột phá trong lĩnh vực dự đoán học máy. Một bước đột phá như vậy là dự đoán gấp protein của AlphaFold, sử dụng công nghệ học sâu để dự đoán cấu trúc 3D của protein. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với việc khám phá thuốc và các lĩnh vực nghiên cứu y sinh khác.
Một bước đột phá khác là GPT-3tạo ngôn ngữ tự nhiên, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra văn bản giống con người. Điều này có tiềm năng biến đổi các ngành như sáng tạo nội dung và dịch vụ khách hàng. Những đột phá này chứng minh tiềm năng của dự đoán học máy trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và vượt qua ranh giới của những gì có thể.
Từ cuối cùng
Nhìn về tương lai của dự đoán học máy, rõ ràng sẽ có cả cơ hội và thách thức phía trước. Sự cố con người đánh bại hệ thống AI chơi cờ vây nêu bật những hạn chế của các mô hình học máy hiện tại cũng như nhu cầu về độ bền và khả năng phục hồi cao hơn trong các hệ thống này. Học máy đối nghịch sẽ đóng một vai trò quan trọng trong vấn đề này khi các nhà nghiên cứu nỗ lực tạo ra các mô hình ít bị tấn công hơn và có thể thích ứng với các tình huống mới trong thời gian thực.
Đồng thời, chúng ta có thể mong đợi được thấy những tiến bộ đáng kể trong các mô hình dự đoán học máy. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể dự đoán sẽ có nhiều đột phá hơn trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Những mô hình này sẽ có tiềm năng mở ra những hiểu biết và giải pháp mới trong nhiều ngành, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính đến tiếp thị.
Tuy nhiên, đi kèm với những tiến bộ này là những cân nhắc về mặt đạo đức. Khi dự đoán học máy ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, chúng ta phải đảm bảo rằng nó được triển khai một cách có trách nhiệm và minh bạch. Điều này bao gồm việc giải quyết các vấn đề như thành kiến và quyền riêng tư, đồng thời đảm bảo rằng lợi ích của những công nghệ này được phân bổ công bằng trên toàn xã hội.
AI và Đạo đức: Cân bằng giữa tiến bộ và bảo vệ
Tóm lại, tương lai của dự đoán học máy vừa thú vị vừa đầy thách thức. Bằng cách tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, đồng thời giải quyết các ý nghĩa đạo đức của những công nghệ này, chúng tôi có thể đảm bảo rằng chúng được sử dụng để mang lại lợi ích cho toàn xã hội.
