AI giờ đây có thể giúp viết các trang tiểu sử về các nhà khoa học trên Wikipedia

Phạm Hải

Không khó để có thể tìm thấy được tiểu sử của nhiều nhà khoa học nổi tiếng trên trang Wikipedia, nhưng việc xác định xem những tên tuổi nào vẫn chưa được cập nhật trên Wiki thì lại phức tạp hơn nhiều.

Ví dụ, nhiều người trong số chúng ta có thể chưa từng nghe nói về Christina Economos. Chưa có trang Wikipedia nào viết về cô ấy, mặc dù Christina hiện đang là giáo sư tại Đại học Tufts và là tác giả của nhiều công trình nghiên cứu nổi bật. Nhưng trong khi chưa có một trang Wikipedia nào viết về Christina Economos, một đoạn tiểu sử ngắn về cô đã được mô tả một cách chuyên nghiệp trên một trang web được gọi là Primer.ai Và từ một đoạn tiểu sử nhỏ đó, một hệ thống AI có tên là Quicksilver sẽ phát triển thành một trang Wiki đầy đủ về giáo sư Christina Economos.

Cập nhật trên Wiki

Ý tưởng của dự án là sử dụng AI để hỗ trợ việc viết các trang tiểu sử về các nhà khoa học hiện vẫn chưa được cập nhật trên Wikipedia trong khi họ hoàn toàn xứng đáng được cả thế giới biết đến. Ví dụ, trên trang Primer viết về tiểu sử Christina Economos, có một liên kết khác đến một bài báo từ trang CBS Boston viết về Christina Economos, đây là những nguồn thông tin tốt cho một biên tập viên Wikipedia - người có thể muốn viết một bài về cô ấy.

Primer ra mắt chính thức vào năm ngoái và sử dụng AI để đọc, phân tích thông tin và từ đó đưa ra các báo cáo. Nhiệm vụ chính của AI này là làm công việc mà một nhà phân tích có thể làm. Trí thông minh nhân tạo thường cần được cung cấp dữ liệu để tự học hỏi, và vì vậy, chỉ tính riêng cho dự án này, Primer đã sử dụng khoảng 30.000 trang Wikipedia về các nhà khoa học hiện có để đào tạo hệ thống machine learning này của họ.

Machine learning

Sau đó, họ đã cho hệ thống AI học hơn 200,000 tên và thông tin nghề nghiệp liên quan. Những cái tên này là của các tác giả được liệt kê trong các bài báo liên quan đến khoa học máy tính và nghiên cứu y sinh học được cung cấp cho Primer từ Viện Trí tuệ Nhân tạo Allen.

"Đó là dữ liệu đầu vào để cho Quicksilver tự học, chúng tôi chỉ cần cung cấp thông tin cho nó, sau đó Quicksilver sẽ tự làm nốt phần việc còn lại. Chúng tôi viết ra thông tin về hơn 40.000 người mới mỗi đêm", John Bohannon, giám đốc khoa học tại Primer cho biết.

“Xét trên tổng thể quy mô toàn hệ thống, mọi chuyện sẽ phức tạp hơn nhiều, tất nhiên rồi. Một là hệ thống AI cần phải được định hướng (disambiguation) (một thuật ngữ kỳ lạ mà bạn có thể tìm hiểu trên Wikipedia) trong trường hợp này có nghĩa là để đảm bảo rằng hệ thống không lẫn lộn hai người có cùng tên. Nó cũng tham khảo một loạt các nguồn tin tức khác nhau để tìm hiểu thêm về mỗi nhà khoa học, nó xây dựng cho mỗi người một mô hình riêng”. Ông John Bohannon nói thêm.

AI cũng tự phân loại các sự kiện khi quét tin tức về mỗi cái tên cụ thể, điều này đòi hỏi các tài liệu cũng như tin tức phải được tổ chức thành các cụm, trong đó mỗi cụm sẽ mô tả một sự kiện trong thực tế. Đó là các "sự kiện tin tức" có thể là khi một nhà khoa học xuất bản một nghiên cứu thu hút sự chú ý của truyền thông, do đó các thông tin này rất có giá trị đối với một bài viết trên Wikipedia.

Ông Bohannon cho biết một khía cạnh khác của dự án là giúp các nhà khoa học nữ dễ dàng có được những sự hiện diện xứng đáng trên Wikipedia, đồng thời hỗ trợ cho các biên tập viên wiki xóa bỏ khoảng cách về giới tính trong khoa học. Từ bây giờ các biên tập viên muốn tạo ra nhiều trang Wikipedia hơn cho các nhà khoa học nữ, họ có thể sử dụng dữ liệu từ Quicksilver.

“Mục tiêu của chúng tôi chắc chắn không phải là dùng AI để viết Wikipedia. Thay vào đó, AI sẽ là một trợ thủ đắc lực cho những người muốn viết các trang mới hoặc cập nhật các trang cũ trên Wiki nếu bạn tò mò muốn xem các sản phẩm mẫu của Quicksilver trông như thế nào, hãy truy cập trang quicksilver.primer.ai, trong đó có 100 ví dụ về các trang Wikipedia do AI tạo ra, được in mờ.

Xem thêm :

Thứ Ba, 04/09/2018 17:25

5 ★ 1 👨 142