Lý giải con người
Nhiều quyết định phức tạp và được dự đoán dựa trên sự đánh giá khó mã
hóa. Tuy nhiên, điều này không đảm bảo rằng con người vẫn sẽ là một phần
quan trọng của những quyết định này. Thay vào đó, như với những chiếc xe
tự động, máy có thể học cách dự đoán sự đánh giá của con người thông qua
việc quan sát những ví dụ. Vấn đề dự đoán trở thành: “Nếu được cho dữ
liệu đầu vào, con người sẽ làm gì?”
Công ty Grammarly là một ví dụ. Thành lập vào năm 2009 bởi Alex
Shevchenko và Max Lytvyn, Grammarly tiên phong trong việc sử dụng
máy tự học để cải thiện cấu trúc những tài liệu viết có văn phong trang
trọng. Sự tập trung chính của nó là vào việc cải thiện ngữ phép và chính tả
trong câu. Ví dụ, đặt câu vừa rồi vào Grammarly, và nó sẽ nói cho bạn biết
rằng “Sự tập trung của nó” nên sửa thành “Nó tập trung” và “ngữ phép” đã
bị đánh vần sai (nó nên là “ngữ pháp” mới đúng). Nó cũng sẽ nói cho bạn
biết rằng từ “chính” thường bị sử dụng quá đà.
Grammarly đã có được những sự chỉnh sửa này bằng việc nghiên cứu một
kho tài liệu mà những biên tập viên có tay nghề cao đã chỉnh sửa và thông
qua việc học hỏi từ những phản hồi của người dùng chấp nhận hay từ chối
những đề xuất. Trong cả hai trường hợp, Grammarly đã dự đoán việc một
người biên tập sẽ làm. Nó vượt xa những ứng dụng cơ học của những quy
tắc ngữ pháp để đánh giá được rằng những sự sai lệch ngữ pháp nào được
ưa thích hơn bởi người đọc.
Ý tưởng rằng con người có thể đào tạo AI mở rộng trong nhiều tình huống.
AI trung tâm của Lola, một công ty khởi nghiệp tự động hóa quá trình đặt
phòng du lịch, bắt đầu bằng việc tìm kiếm những lựa chọn khách sạn tốt.
Nhưng, như New York Times đưa tin:
Nó không thể cùng đẳng cấp về mặt chuyên môn, ví dụ, của một đại diện
với nhiều năm kinh nghiệm đặt phòng nghỉ cho gia đình tới Disney World.
