Khi nghĩ về hộp đen, chúng ta thường nghĩ đến các thiết bị ghi dữ liệu chủ yếu được sử dụng trong máy bay. Tuy nhiên, hộp đen AI lại là một khái nhiệm hoàn toàn khác.

Hộp đen AI không phải là một thiết bị vật lý. Hộp đen AI là thực thể ảo. Chúng chỉ tồn tại trong các thuật toán, dữ liệu và hệ thống tính toán.

Hộp đen AI là một khái niệm đề cập đến việc ra quyết định tự chủ trong các hệ thống AI. Hãy xem xét chi tiết về hộp đen AI, cách chúng hoạt động và những mối lo ngại xung quanh chúng.

Hộp đen AI là gì?

Hộp đen AI là một hệ thống độc lập có thể đưa ra quyết định mà không cần giải thích cách thức đạt được những quyết định này. Đó là một định nghĩa đơn giản về hộp đen AI.

Tuy nhiên, định nghĩa này gói gọn bản chất của trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống AI được thiết kế để tìm hiểu, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên những mẫu và mối tương quan mà chúng học được. Tuy nhiên, định nghĩa cũng gói gọn những mối quan tâm xung quanh AI.

Chúng ta sẽ tạm gác những lo ngại sang một bên khi xem xét cách thức hoạt động của các hộp đen AI.

Hộp đen AI hoạt động như thế nào?

Có 3 thành phần chính tích hợp để tạo hộp đen AI. Những thứ này kết hợp để tạo ra framework cấu thành một hộp đen:

Thuật toán Machine Learning: Các thuật toán Deep Learning hoạt động bằng cách cho phép AI học hỏi từ dữ liệu, xác định mẫu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên các mẫu đó. 

Sức mạnh tính toán: Hộp đen AI cần sức mạnh tính toán đáng kể để xử lý lượng lớn dữ liệu cần thiết. 

Dữ liệu: Cần có các kho dữ liệu khổng lồ, đôi khi lên đến hàng nghìn tỷ từ, để hỗ trợ việc ra quyết định.

Nguyên tắc là các hộp đen AI sử dụng 3 yếu tố này để nhận dạng các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên chúng. Hộp đen AI cũng có thể được đào tạo bằng cách tinh chỉnh các thuật toán và tùy chỉnh dữ liệu.

Các hệ thống được tiếp xúc với những bộ dữ liệu có liên quan và những truy vấn ví dụ trong quá trình đào tạo để tối ưu hóa hiệu suất của chúng. Điều này có thể được tập trung vào các số liệu như hiệu quả và độ chính xác.

Sau khi hoàn thành giai đoạn đào tạo, các hộp đen có thể được triển khai để đưa ra những quyết định độc lập dựa trên các thuật toán và mẫu đã học. Tuy nhiên, sự thiếu minh bạch về cách đưa ra quyết định là một trong những mối quan tâm chính xung quanh hộp đen AI.