NHÂN TẠO VÀO CHÓNG GIAN LẬN THỊ CỬ
CHƯƠNG 3: CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ CÔNG NGHỆ HIỆN TẠI VÀ NHẬN ĐỊNH
TƯƠNG LAI 3.1. Đánh giá công nghệ.
Một số thành tựu lớn mà công nghệ AI đã đạt được tính tới thời điểm hiện tại:
- Nhận diện giọng nói:
Nhận diện giọng nói phát triển trong năm 2020 với độ chính xác cao hơn và trải nghiệm người dùng tốt hơn. Một số thách thức cần vượt qua trong lĩnh vực này bao gồm:
ô Tiếp cận với nhiều kiờu giọng đọc hơn.
ô Nõng cao khả năng nhận dạng cỏc từ ngữ cụ thế.
ô Giảm thiờu sự hạn chế đối với cỏc thiết bị shi õm kộm.
+ Loại bỏ tạp âm.
ô Phõn tớch video va Thị giỏc mỏy tớnh.
Những tiến bộ về Al/Deep Learning làm cho việc phân tích hình ảnh và video trở nên khả thi hơn với chỉ phí thấp. Công nghệ thị giác máy tính đang ảnh hướng lớn đến ngành sản xuất trong việc đưa ra các kỹ thuật quản lý an toàn và kiểm soát chất lượng
tự động.
- Nhận diện khuôn mặt:
Xử lý ảnh và nhận diện vật thế là một trong những thành tựu lớn về AI trong
năm 2020. Các ứng dụng AI về xác thực bằng khuôn mặt dần quen thuộc với những người sử dụng smartphone. Facebook và Google là những đơn vị đi đầu trong việc
phát triển nhận dạng khuôn mặt, tìm kiếm vật thẻ.
17
Hinh 11: Nhén dang khuén mat [ CITATION bka23 \l 1033 ]
- Chuyén động và Cử chỉ:
Robot nắm và đi chuyên vật thé:
Covid-L9 khiến người người nhà nhà phải mua hàng hóa online, điều này đặt vẫn
đề cho các nhà bán lẻ cần phải đảm bảo an toàn cho nhân viên của họ. Đây là cơ hội
dé phat triên robot với đủ kỹ năng và tốc độ nhăm mục đích hỗ trợ công nhân trong các nhà xưởng.
Các nhà nghiên cứu tai Dai hoc California, Berkeley phat triển một phần mềm giúp nắm và di chuyển đồ vật. Sản phẩm có tên Grasp-Optimized Motion Planner. Họ thiết lập một mạng nơ-ron cho robot, giúp chúng học, sau đó phân quyền bắt chúng di chuyến các đồ vật cụ thê. Cả nhóm đã kết hợp mạng nơ-ron với hoạch định chuyên động, giúp tốc độ tính toán của robot có thê đạt mức 80 mili giây so với tốc độ trung bình là 29 giây. Đây cũng là một thành tựu nỗi bật về AI trong năm 2020.
- Nhận diện cử chỉ:
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Nanyang (Singapore) đã tạo ra một
hệ thống tông hợp dữ liệu sinh học sử dụng cảm biến stretchable strain kết hợp với AI. Các ống nano carbon được sử dụng đề tạo cảm biến, trong khi AI giúp xử lý (cảm nhận và hình dung) các quá trình trong não. Họ kết hợp 3 mạng nơ-ron đề nhận diện
cử chỉ tay, bao gồm: Convolutional Neural Network, Multilayer Neural Network, va Spare Neural Network. Két qua mang lai độ chính xác cao kế cả trong điều kiện ban đầu không tốt. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Nanyang đang tìm
18
cách đề đưa công nghệ Thực tế ảo và Thực tế tăng cường vảo trong lĩnh vực giải trí và phục hồi chức năng, nơi đòi hỏi độ chính xác cao.[ CITATION job23 \I 1033 ]
Nhờ sự phát triển của cách mạng khoa học và công nghệ có tác động mạnh mẽ tới quá trình toàn cầu hóa, là động lực phát triển ngành trí tuệ nhân tạo. Những tiễn bộ của khoa học - kỹ thuật và công nghệ được áp dụng vào thực tiễn sản xuất, kinh doanh và các lĩnh vực khác trong đời sống tạo thành vô số thành tựu giúp cải thiện chất lượng cuộc sống. Trong đó phải kế đến lĩnh vực giáo dục, một trong những thành tựu quan trọng nhất được áp dụng trí tuệ nhân tạo. Tận dụng những khả năng của trí tuệ nhân tạo đề tạo ra I hệ thống giám sát với độ chính xác cao trong quá trình thị cử, không chỉ ứng dụng trong thi theo dõi thi trực tiếp mà có thể tích hợp vào các thiết bị theo dõi thi trực tuyến. Hơn nữa phần mềm còn hỗ trợ một số công đoạn khác như cho phép chấm tự động. Tất cả những điều này giúp giảm bớt không chỉ công sức của giáo viên, mà còn trở thành I sản phẩm hữu ích cho xã hội, góp phần chuyên đối số trong giáo dục.
Công nghệ này cảng hoàn thiện thì việc đánh giá năng lực một con người là hoàn toàn có thể, đảm bảo tính minh bạch, năng lực bản chất. Trí tuệ nhân tạo không có tỉnh cảm nên nó sẽ đưa ra một kết quả công tâm và thuyết phục nhất, giảm thiểu được tình trạng ở lại của giới trẻ hiện nay.
3.2. Nhận dịnh tương lai.
Trong tương lai, ngành trí tuệ nhân tạo đang hướng tới mục tiêu:.
- Thi giac may tinh (computer vision) có thể chứa một hoặc nhiều kỹ thuật trí tuệ khác nhau.
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo theo lĩnh vực (AI Application field ): là việc sử dụng các kỹ thuật hoặc ứng dụng trí tuệ nhân tạo chức năng trong các lĩnh vực, ngành nghề
cụ thể như giao thông vận tải, nông nghiệp, khoa học đời sống, y tế
19
Hình 12: Trí tuệ nhân tạo là sự hiểu biết và phát triển liên tục của các hệ thống may
tinh [ CITATION med23 \I 1033 ] Trí tuệ nhân tạo là sự hiểu biết và phát triển liên tục của các hệ thống máy tính. Những dự đoán về ứng đụng công nghệ AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau, các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, khởi nghiệp và chính phủ có thế định hướng mục tiêu phát triển trong tương lai:
- Hỗ trợ hệ thống công thông tin chính phủ:
Với lượng đữ liệu không lồ lưu trữ trong cơ sở đữ liệu của chính phủ, AI có khả năng tô chức và kết hợp nhiều bộ đữ liệu đề rút ra thông tin, cũng như tóm tắt một loạt các dạng đữ liệu. Tuy nhiên đề triển khai được tốt hiệu quả, vấn để an ninh mạng và bảo mật thông tin cũng cần được hệ thông AI quan tâm và vá kín.
- Nhận dạng khuôn mặt:
Nhận diện khuôn mặt bằng AI là ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc xác minh đặc tính gương mặt, máy tính tự động xác định, nhận dạng một người nào đó từ một bức hình ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình trong video. Nhận diện khuôn mặt bằng công nghệ AI thuộc một nhánh của thị giác máy tính, mà thị giác máy tính tốt hơn rất nhiều so với mắt thường của con người. Một trong những cách xác định là dựa vào những điểm nút của khuôn mặt. Công nghệ AI có thể đo tới 80 điểm nút (khoảng cách giữa các điểm trên một khuôn mặt giúp cơ chế nhận dạng khuôn mặt (FR) trở nén dé dang hon.
20
Hình 13: Công nghệ 41 có thê nhận dạng với hơn S0 điểm nút giúp nhận dạng khuôn mặt được đê dàng, nhanh chóng hơn. [ CITATION med23 \l 1033 ] Hiện nay ứng dụng này được tích hợp tại nhiều với các hệ thông giám sát như tại công chấm công của công ty, các hệ thống giám sát tại sân bay, ga tàu, nơi công cộng; nhận diện khuôn mặt trong hệ thông an ninh quốc gia; trong hệ thống bảo an ngân hàng, tòa nhà...
- Trong ngành vận tải:
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trên những phương tiện vận tải tự lái, điển hình
là ô tô. Sự ứng dụng này góp phần mang lại lợi ích kinh tế cao hơn nhờ khả năng cắt giảm chỉ phí cũng như hạn chế những tai nạn nguy hiểm đến tính mạng. Tuy nhiên việc ứng dụng này vẫn chưa được phổ biến vì vẫn trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng với sự hỗ trợ của thuật toán Deep Learning (học sâu) với hàng hoạt các chức năng như nhận dạng và xử lý hình ảnh; nhận đạng và điều khiển bằng giọng nói, xử lý ngôn ngữ
tự nhiên; phát hiện vật cản, giải quyết bài toán điều khiến thời gian thực (real time) và xây dựng được một cơ cở dữ liệu không lỗ về hệ thống giao thông và các tình huỗng giao thông... thi ứng dụng này trong tương lai sẽ sớm được đưa vào sử dụng.
21
Hình 14: Xe tự lái ứng dụng công nghệ All học sdu. [ CITATION www23 \I 1033 ]
Xe tự lái sẽ an toàn và xử lý thông minh các tình huồng vì chúng được tích hợp nhiều tính năng tự động, các bộ cảm biến xung quanh xe luôn được phát tín hiệu phủ
đủ rộng và đủ xa đề phát hiện vật cản giúp phát hiện nhanh chóng các chướng ngại vật, các camera nhận đạng các tín hiệu ảnh đề phân tích xử lý kịp thời theo các thuật toán với dữ liệu có sẵn (biến báo, chi dẫn giao thông, theo dõi phương tiện, người đi đường...) [ CTTATION www23 \ 1033 ]
Công nghệ đang dần được hoàn thiện và phát triển hơn trong tương lai, việc phát hiện ra con người có biểu hiện gian lận sẽ được máy đánh giá qua phân tích thống kê của các thuật toán. Hiện tại công nghệ vẫn đang được nghiên cứu thì vẫn phải dùng đến sức của con người, mỗi phòng thi sẽ phải có đến 2,3 người giám sát, tuy nhiên cũng không thế chắc chăn 100% sẽ phát hiện được hết tất cả. Về vấn đề này thì trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thế thay thế con người, người có biểu hiện gian lận hay đã gian lận sẽ được hệ thống chuyến về cho máy chủ một cách chính xác nhất. Từ đó có thể giảm đối ưu được số lượng nguồn nhân lực và vẫn đưa được ra kết quả đúng nhất.
22