Trí tuệ nhân tạo [ Đăng ngày (28/02/2026) ]
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.

Hình minh họa. Nguồn: Internet
Mục tiêu lâu dài là tạo ra một nguồn tri thức toàn diện, đa năng, gợi nhớ đến dự án Cyc năm 1984, vẫn tiếp tục được duy trì trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo. Mặc dù các nguồn tri thức như WordNet, ConceptNet, Wolfram|Alpha và các đồ thị tri thức thương mại khác đã đạt được nhiều thành công, nhưng các nguồn tri thức có thể kiểm chứng, đa năng và dễ tiếp cận vẫn là một thiếu sót nghiêm trọng trong cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo. Các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn gặp khó khăn do khoảng trống tri thức; Lập kế hoạch bằng robot thiếu kiến thức cần thiết về thế giới thực; và việc phát hiện thông tin sai lệch phụ thuộc rất nhiều vào chuyên môn của con người. Loại nguồn tri thức nào cần thiết nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện nay? Công nghệ hiện đại có thể định hình sự phát triển và đánh giá của nó như thế nào? Một hội thảo gần đây của AAAI đã quy tụ hơn 50 nhà nghiên cứu để cùng nhau tìm hiểu những câu hỏi này.


Bài báo này tổng hợp các phát hiện của chúng tôi và phác thảo một tầm nhìn dựa trên cộng đồng về một cơ sở hạ tầng tri thức mới. Ngoài việc tận dụng những tiến bộ đương đại trong biểu diễn và suy luận tri thức, một ý tưởng đầy hứa hẹn là xây dựng một khung kỹ thuật mở để khai thác các mô-đun tri thức một cách hiệu quả trong bối cảnh các ứng dụng thực tiễn. Khuôn khổ như vậy nên bao gồm các quy ước và cấu trúc xã hội được các bên đóng góp chấp nhận.

ctngoc
Theo Tạp chí AI, Tập 46 Số 4 (2025) DOI: 10.1002/aaai.70035
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
86.000 trận động đất bí ẩn được AI tiết lộ ở Yellowstone
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Khám phá ra protein quan trọng đằng sau sức mạnh chống lão hóa của việc tập thể dục
4 triệu chứng chính của ung thư đại tràng
Bộ não bị lão hóa nhanh là do ảnh hưởng từ 64 gene
Ứng dụng di động hỗ trợ phục hồi chức năng liệt nửa người do đột quỵ
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Đại học Harvard công bố 4 loại trái cây giúp hỗ trợ sống 'trường thọ' nên ăn thường xuyên
Siêu thị số  
 
Thuật toán học tăng cường cải tiến dựa trên xu hướng dữ liệu ứng dụng trong ra quyết định giao dịch thị trường tiền điện tử
Sự phát triển nhanh chóng của thị trường tiền điện tử đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với các phương pháp ra quyết định giao dịch có khả năng thích ứng với tính biến động cao và phi tuyến của dữ liệu giá. Trong bối cảnh đó, học tăng cường được xem là một hướng tiếp cận tiềm năng nhờ khả năng học trực tiếp thông qua tương tác với môi trường mà không cần dữ liệu gán nhãn. Tuy nhiên, việc chỉ sử dụng học tăng cường thuần túy thường gặp hạn chế trong việc kiểm soát rủi ro và tối ưu lợi nhuận khi áp dụng vào thị trường tài chính thực tế.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một nghệ sĩ AI đã kiếm được hàng triệu đô la
Tại Art Basel Hong Kong, hội chợ nghệ thuật lớn nhất châu Á, một trợ lý AI bí ẩn lặng lẽ quan sát người qua lại thông qua hai camera theo dõi. Ngay cả người tạo ra nó cũng không biết chính xác nó đang tìm kiếm điều gì.


 
Điện tử  
 
NVIDIA bỏ xa đối thủ 9 lần trong bài kiểm tra AI Jensen Huang gọi là "khắt khe nhất", và lý do không phải chip Blackwell mới
Trong kỳ MLPerf Inference v6.0, NVIDIA là nhà sản xuất duy nhất nộp kết quả DeepSeek-R1 — đồng thời ghi nhận mức tăng 2,7 lần thông lượng token chỉ nhờ cập nhật phần mềm, không thay đổi phần cứng.


 
Tin học  
 
Thuật toán học tăng cường cải tiến dựa trên xu hướng dữ liệu ứng dụng trong ra quyết định giao dịch thị trường tiền điện tử
Sự phát triển nhanh chóng của thị trường tiền điện tử đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với các phương pháp ra quyết định giao dịch có khả năng thích ứng với tính biến động cao và phi tuyến của dữ liệu giá. Trong bối cảnh đó, học tăng cường được xem là một hướng tiếp cận tiềm năng nhờ khả năng học trực tiếp thông qua tương tác với môi trường mà không cần dữ liệu gán nhãn. Tuy nhiên, việc chỉ sử dụng học tăng cường thuần túy thường gặp hạn chế trong việc kiểm soát rủi ro và tối ưu lợi nhuận khi áp dụng vào thị trường tài chính thực tế.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này