Sau Deepfake, DeepNude APK lột bỏ quần áo trong vòng 1 giây

Thế giới vẫn chưa hết bàng hoàng sau biết được sự thật một số video lan truyền trên mạng Internet là giả mạo do công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) như video người lớn của một nữ nghệ sĩ nổi tiếng, hay video giả mạo phát biểu của tổng thống Mỹ và ông chủ mạng xã hội Facebook. Thì mới đây một ứng dụng mới có tên DeepNude APK có thể lột bỏ quần áo của hình ảnh trong vòng 1 giây.

Ứng dụng DeepNude
Ứng dụng DeepNude

Ứng dụng này sử dụng chung công nghệ Deep Learning của ứng dụng DeepFake và trí thông minh nhân tạo để thực hiện việc chỉnh sửa bức ảnh. Nhóm phát triển DeepNude cho biết đã tiến hành dừng hoạt động đối với ứng dụng này và tuyên bố ngừng phát triển vì họ đánh giá thấp sự quan tâm của họ đối với dự án.

Với ứng dụng này ta có thể liên tưởng dễ dàng tới những khả năng siêu nhiên mà từ nhỏ các bạn nam hằng mong ước đó là có thể nhìn xuyên qua quần áo các bạn nữ. Giờ đây thực sự nó đã trở thành hiện thực. Nhưng có những kẻ xấu sẽ lợi dụng ứng dụng này để tung tin đồn nhảm, bôi nhọ hình ảnh của một người mà không càn tốn nhiều công sức. Đó cũng là lời cảnh tỉnh việc tự bảo vệ thông tin, hình ảnh cá nhân trên Internet.

Công nghệ của DeepFake và DeepNude là một.
Công nghệ của DeepFake và DeepNude là một.

Trước đó, DeepNude được phầm phát triển và tung lên mạng Internet cho dùng miễn phí với tính năng hạn chế cũng như gắn logo thông tin đó là ảnh giả mạo. Trong khi bản trả phí thì sẽ không có logo và bức ảnh được nhận xét trông như thật.

Trí tuệ nhân tạo đứng đằng sau DeepNude APK

Nguyên lý chung của DeepNude và DeepFake là sử dụng hàng triệu bức ảnh khỏa thân trên Internet làm nguồn cho hệ thống học sâu (Deep Learning) và tiến hành ghép nối với mặt và hình dáng của bức ảnh. Đối vớ DeepNude, chưa có hậu quả nào được công bố trước khi sản phẩm bị ngừng phát triển nhưng theo đánh giá chung của các chuyên gia thì không sớm thì muộn nhiều ứng dụng tương tự sẽ được tạo ra.

Mặt trái của trí tuệ nhân tạo
Mặt trái của trí tuệ nhân tạo

Tiếp theo DeepFake, DeepNude APK là một ví dụ cho mặt trái của trí tuệ nhân tạo, nó có thể tạo ra những ứng dụng không tốt và gây hại cho mọi người. Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ Trí tuệ nhân tạo, các chuyên gia cũng đang đau đầu để nghiên cứu những biện pháp chế ngự những mặt trái của xu thế này. Việc chống tin giả mạo, các video giả mạo, hình ảnh giả mạo… ngày càng bức thiết.

Bạn có thể xem thêm về các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo:

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 12

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 12

Trong tạp chí trí tuệ nhân tạo số 12 này, ban biên tập xin giới thiệu đến bạn đọc của góc nhìn chuyên gia câu chuyện về Lê Viết Quốc – nhà khoa học người Việt đứng sau AutoML, cùng với một bài tổng kết về công việc thực sự của các nhà khoa học dữ liệu của Hugo Bowne Anderson, data scientist đang làm việc tại Data Camp. Tiếp đó, ở phần Machine learning tutorial, trong số này, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu một cách tiếp cận khác của các kỹ thuật Machine Learning, đó là họ mô hình thuật toán (algorithmic model). Cuối cùng, chúng tôi sẽ tiếp tục giới thiệu với các bạn phần tiếp theo của bài báo của Galit Shmueli “Giải thích hay dự báo”, với việc đi sâu hơn phân tích sự khác biệt của hai vấn đề này trong từng giai đoạn thực hiện dự án.

Bạn đọc có thể download tạp chí số 12 tại đây.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 11

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 11

Trong số 11 này, tạp chí xin giới thiệu đến bạn đọc của góc nhìn chuyên gia câu trả lời cho câu hỏi về sự khác biệt về vai trò của người kỹ sư (Ms) và tiến sĩ (PhD) trong một team làm sản phẩm công nghiệp trong các ngành Machine Learning.

Tiếp theo phần Machine learning tutorial về lựa chọn mô hình (Model Selection) ở số trước, trong số này, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu đến bạn đọc phương pháp thứ 2 – theo các tiêu chuẩn thốngg kê, Statistical …Criteria hay Information Criteria (IC) với các chỉ số như AIC, BIC, …

Trên thực tế, ngoài những vấn đề đã đề cập thì Model selection còn phụ thuộc khá nhiều vào tính chất của dự án. Do vậy, trong phần cuối, chúng tôi muốn giới thiệu đến bạn đọc một bài báo của Galit Shmueli xuất bản năm 2010 trên tạp chí Statistical Science với tựa đề “Giải thích hay dự báo”. Bản chất của hai vấn đề này là khác nhau và tùy vào mục đích của công việc cần giải quyết mà một data scientist khi làm model selection cần hiểu rõ để lựa chọn được statistical criteria phù hợp.

Các bạn có thể download tạp chí tại đây.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 10

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 10

Trong số này, góc nhìn chuyên gia sẽ giới thiệu với bạn đọc cuộc phỏng vấn của KDnuggets với giáo sư Yann LeCun, chuyên gia hàng đầu về Deep Learning về (deep) neural nets và kernel (support vector) machines.
Tiếp theo phần giới thiệu về vấn đề bias variance trade off và STL trong các số trước, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu trong số này các phương pháp lựa chọn model thông qua việc tìm kiếm các hệ số hyper parameters, qua đó giải thích nguồn gốc của các phương pháp sampling method (hold-out hoặc cross validation, hay Information Criteria.
Cuối cùng, tạp chí xin giới thiệu với bạn đọc một số kiến thức cần biết khi sử dụng R trong cleaning/ wrangling data để làm việc hiệu quả và khoa học hơn.
Các bạn có thể download tạp chí tại đây.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 9

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 9


Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 9

Trong số này, góc nhìn chuyên gia sẽ giới thiệu với bạn đọc những quan điểm của giáo sư Micheal I. Jordan, (người hướng dẫn của Yoshua Bengio và Francis Bach), về Intelligence Artificial, Augmented Intelligence và Infrastructure Intelligence, những gì chúng ta đang làm hiện nay thực tế là gì, và những thách thức trong ngành kỹ thuật này. Tiếp theo, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu về các khái niệm cơ bản của Statistical Learning Theory (STL) – một lý thuyết tổng quát cho phép thống nhất các khái niệm và mô hình đã được giới thiệu trong các số tạp chí trước, và giúp bạn đọc hiểu thêm về gốc rễ của sự hình thành tư duy ML hiện tại. Kiến thức cơ bản về STL trong phần này cũng giúp bạn đọc hiểu rõ hơn bài báo của Pedro Domingos về các kinh nghiệm lý thuyết và thực tiễn trong quá trình sử dụng Machine learning trong phần Special Article cuối cùng.

Các bạn có thể download tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 9 tại đây.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 8

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 8

Sự trỗi dậy của Trí tuệ Nhân tạo và Machine Learning gần đây đã thổi bùng lên sự kỳ vọng về những bước đột phát trong nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Nhưng thực tế liệu có được như kỳ vọng? Đây là chủ đề chính của bài viết được giới thiệu trong phần Góc nhìn chuyên gia số tháng 4.

Tiếp theo, tác giả Hà Đỗ sẽ tiếp tục bàn về vấn đề multi-collinearity và một số phương pháp khắc phục cổ điển cho vấn đề nghiên trọng này.

Số này chúng ta sẽ tạm gác phần Xử lý ngôn ngữ tự nhiên lại và tìm hiểu về một chủ đề khá mới nhưng đầy hứa hẹn trong Machine Learning nói riêng và Trí tuệ Nhân tạo nói chung, đó là “Learning to Learn”. Vậy nó là gì? Hãy đọc mục Special Article của số 8.

Các bạn có thể download Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo số 8 ở đây.

Download tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 7

Trong số này, Mục Góc nhìn chuyên gia sẽ giới thiệu bài viết của nhà báo  Ariel Conn thảo luận về Trí tuệ Nhân tạo dưới góc nhìn an toàn và đạo đức.

Phần Machine Learning Tutorial, tác giả Hà Đỗ sẽ bàn về Multicollinearity, một vấn đề rất nghiêm trọng của Regression.

Tác giả Nguyễn Linh sẽ tiếp tục giới thiệu những bước cơ bản để xử lý dữ liệu ngôn ngữ thô. Sau đó, chúng ta sẽ đi vào tìm hiểu phương pháp tiếp cận thống kê với mô hình Ngram.

Các bạn có thể download Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo số 7 tại đây.

Nguồn: tapchiai.com

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 5

Năm 2017 khép lại với nhiều thành tự nổi bật trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo nói riêng và trong lĩnh vực công nghệ nói chung. Năm vừa qua, sự ra đời của AlphaGo, AlphaGo Zero đã chứng minh được sức mạnh tiềm tàng của công nghệ Trí tuệ Nhân tạo, mở ra nhiều cơ hội mới trong tương lai trong việc sử dụng công nghệ này để giải quyết những vấn đề của con người. Nhưng nó cũng đặt ra nhiều thách thức với chúng ta, đặc biệt là trong vấn đề việc làm, trong vấn đề sự an toàn của công nghệ tiềm năng này.

Số tháng 1 cũng sẽ đánh dấu một bước chuyển mình mới của Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo, chuyển từ việc giới thiệu những kiến thức cơ bản trong nghiên cứu và phát triển Machine Learning và Trí tuệ Nhân tạo, sang những vấn đề phức tạp nhưng cũng nhiều điều thú vị hơn. Nhưng trước tiên, hãy xem trong số này có những gì:

  • Phần Góc nhìn chuyên gia, sẽ giới thiệu về hiện trạng của việc ứng dụng công nghệ Trí tuệ Nhân tạo trong lĩnh vực Y tế và sức khỏe, một lĩnh vực nhận được nhiều sự quan tâm từ giới nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo.
  • Phần Machine Learning Tutorial sẽ tiếp tục nói về linear và logistic regression, mà cụ thể là một số phân tích ex-post đơn giản cho phép hiểu rõ hơn về cấu trúc dữ liệu và ảnh hưởng của chúng lên mô hình
  • Phần R trong Machine Learning sẽ tiếp tục giới thiệu một số thư viện R quan trọng, cần phải biết như ggplot2, shiny và R Markdown

Phần 2 pages paper số này xin khất các bạn độc giả vì Ban Biên tập khá bận bịu trong thời gian này.

Như đã nói ở trên, số thứ 5 sẽ kết thúc giai đoạn kiến thức cơ bản của Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo, sau số này tạp chí sẽ đi chuyên sâu hơn vào các lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo, mà trước mắt là Machine Learning và Natural Language Processing.

Phần Machine Learning sau khi đã giới thiệu đủ các lý thuyết cơ bản sẽ hướng tới giải quyết cách bài toán cụ thể hơn trong thực tế.

Phần Natural Languague Processing sẽ bàn về cách ứng dụng các thuật toán NLP vốn được phát triển trên nền tảng ngôn ngữ Anh, vào trong tiếng Việt.

Tạp chí cũng đang cố gắng mở rộng sang các lĩnh vực khác trong Trí tuệ Nhân tạo như Computer Vision, Speech Processing ..v.v. Vì vậy, Ban biên tập mong muốn kêu gọi sự tham gia của cách thành viên trong cộng đồng nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo cùng tham gia với bọn mình trong công cuộc phát triển Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo.

Các bạn có thể download Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo số 5 tại đây.

Nguồn: tapchiai.com

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ VẤN ĐỀ GIAO THÔNG

Cùng dừng lại trước vấn đề Trí tuệ nhân tạo và giao thông, tôi xin kể lại câu chuyện sau. Khu chung cư tôi đang ở toàn người Hàn Quốc, có lẽ phải đến 80% cư dân là những người Hàn Quốc sang Việt Nam làm ăn và vợ con của họ. Có cả những anh chàng người Hàn chưa vợ ở cùng các cô gái Việt Nam. Thường thì tôi chẳng biết hàng xóm của mình là ai vì bất đồng ngôn ngữ, người Hàn cũng không thân thiện lắm.

Tối qua đang nằm đọc vẩn vơ ở nhà thì nghe thấy bên hàng xóm cãi nhau rất to, chẳng biết là chuyện gì. Họ cãi nhau bằng tiếng Việt, tôi nghe thấy người đàn ông bảo tại sao lại hỏi thế, người phụ thét lên nguyên văn như sau: “Vì tôi là người Việt Nam, nên tôi ngu. Tôi ngu nên tôi phải hỏi.”

Tôi giật mình, tại sao một người đàn bà lấy chồng Hàn Quốc lại có thể nắm giữ bí mật hệ trọng của một dân tộc như thế. Lại còn đem nó ra ngang nhiên tiết lộ với người nước ngoài. Cảm giác lo sợ cho vận mệnh dân tộc khiến tôi như bị hất cả gáo nước vào mặt. Tôi bất bình đến mức định sang bấm chuông mắng cho một trận, xong rồi lại thôi.

Một trong những vấn đề nhức nhối nhất hiện nay là tắc đường

Nhưng hôm nay, sau khi phải đứng trên xe bus suốt 3 tiếng để đi từ Phạm Hùng về Ecopark, độ 20km, thì tôi không còn bất bình nữa. Con đường cao tốc giờ tan tầm đặc kín toàn ô tô, chen nhau nhích lên từng tí một.. Có lẽ người phụ nữ kia nói không sai. Chúng ta đang làm gì với xã hội của mình thế này, liệu chúng ta có thông minh như ta vẫn tự hào hay không? Nếu ta thông minh tại sao ô tô chạy ở Việt Nam không nhanh hơn được tốc độ chạy bộ? Mấy người ngồi cùng xe với tôi mặt ai cũng ngán ngẩm. Một anh chàng cho biết chuyện này xảy ra như cơm bữa, anh ta chịu đựng quen rồi.

Với tình hình mua sắm ô tô như bây giờ của người Việt Nam thì đường xá chỉ trong vài năm nữa sẽ trở thành địa ngục thực sự.

Vẫn còn có rất nhiều người trẻ Việt trăn trở

Công ty tôi có một thằng bé vừa tốt nghiệp lớp 12 ở Singapore. Nó xin mẹ về Việt Nam thực tập. Thằng bé có vẻ rất cố gắng và quyết tâm học AI, ước mơ của nó là một ngày được sử dụng AI để giải quyết vấn đề tắc đường ở Việt Nam. Tôi cười bảo nó rằng giao thông ở Việt Nam quá tải rồi, khó dùng công nghệ mà giải quyết lắm, hãy đọc lí thuyết hàng đợi đi bla bla… Nhưng nó không nghe, vẫn tin có thể dùng AI để làm cho giao thông Việt Nam tốt lên. Có khi nó đúng, trí tuệ nhân tạo và giao thông có thể giải quyết ở nhiều khía cạnh.

Bản chất đường xá là tài nguyên sử dụng chung của cả xã hội, nhưng ở Việt Nam có nhiều người chiếm dụng các tài nguyên ấy nhiều hơn rất nhiều người khác. Những cái ô tô gia đình đa phần chỉ chở một người lái xe nhưng chiếm diện tích bằng nhiều chiếc xe đạp, 3 cái ô tô nối đuôi nhau đã dài bằng một chiếc xe bus chở vài chục con người. Rồi thì những chiếc xe dịch vụ chạy suốt ngày trên đường, không phải lúc nào cũng có khách ngồi. Đấy có thể là một sự bất công mà khi chưa có công nghệ tốt, người ta không biết phải giải quyết sao cho ổn thỏa.

Liệu trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết vấn đề?

Có công nghệ thì sao? Ví dụ những chiếc camera trên đường chỉ cần được trang bị thêm hệ thống nhận dạng biển số tự động, tất cả mọi chiếc xe chạy khắp nơi sẽ được ghi lại 24/24. Người ta sẽ dễ dàng biết ngay những chiếc xe nào chiếm dụng tài nguyên của xã hội nhiều nhất. Giả dụ 50 nghìn chiếc xe chạy nhiều nhất trên đường ở Hà Nội mỗi tháng sẽ bị thu thêm phí, người ta sẽ không dám lạm dụng tài nguyên của xã hội thoải mái như hiện nay nữa. Hoặc tài xế lái xe nếu có những hệ thống trợ giúp, phát hiện buồn ngủ, trò chuyện liên tục, cập nhật tình hình giao thông và tương tác với điện thoại bằng giọng nói, thì số vụ tai nạn có thể giảm bớt. Đấy chỉ là một vài ví dụ nhỏ, nếu ai quan tâm tới chủ đề ứng dụng trí tuệ nhân tạo và giao thông xin để lại lời nhắn ở dưới, ta sẽ cùng tổ chức một buổi brainstorming.

Nhân tiện, công ty tôi hồi trước đã làm xong một engine nhận dạng biển số xe cho một doanh nghiệp lớn nhưng bị doanh nghiệp đó bùng mất. Trị giá dự án outsource đó khoảng 1 tỉ đồng. Nếu doanh nghiệp nào muốn ứng dụng công nghệ này phục vụ lợi ích của xã hội, bọn tôi xin tặng lại.

FB: https://www.facebook.com/lezomeo

Có thể bạn quan tâm:

Hội nghị Trí tuệ nhân tạo cho cuộc sống

Toán học và trí tuệ nhân tạo (AI)

Trong tất cả các ngành khoa học, toán học đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ngành kho học đặc thù. Ví dụng toán học xác xuất thống kê trong sinh học, toán học trong vật lý, toán học trong hóa học…
Đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ thông tin, toán học luôn đi trước mở đường cho ngành công nghệ thông tin. Một số lĩnh vực của toán học là tiền đề, xương sống trong sự phát triển của công nghệ thông tin. Ngược lại, công nghệ thông tin cũng tác động ngược trở lại toán học.
Trong thời gian học đại học, mình có tiếp xúc và nhận thấy bộ môn Toán rời rạc ứng dụng trong tin học là vô cùng quan trọng. Không chỉ thế còn có khoa riêng về Toán tin ứng dụng, các cuộc thi về thuật toán đều cần những hiểu biết nhất định về toán học…
Sau này đi làm, mặc dù không chuyên về nghiên cứu cũng như làm về thuật toán nhưng tôi vẫn luôn đi sâu thêm, tìm hiểu về các thuật toán thì càng thấy rằng ý nghĩa, tầm quan trọng của toán học với tin học rất lớn và ngày càng lớn. Gần đây ta nghe thấy nhiều về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và từ ngữ này rất hot hiện nay nhưng thực tế Trí tuệ nhân tạo đã được nhắc đến và được các nhà nghiên cứu trên thế giới quan tâm rất nhiều năm về trước.
Nhưng đối với Trí tuệ nhân tạo thì toán học càng đóng vai trò quan trọng và không thể thiếu được. Các thuật toán, quy trình đưa ra ngày càng phức tạp. Việc ứng dụng các nghiên cứu tiên tiến trong toán học được ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo cần nhiều hơn bao giờ hết và tiếp tục cần nhiều hơn nữa. Trí tuệ nhân tạo thường đi liền với dữ liệu lớn(big data) vì trí tuệ nhân tạo muốn việc máy tính suy nghĩ và ra quyết định càng giống với con người càng tốt vì hiện tại trí óc của con người vẫn chưa có cái gì vượt qua được.
Do vậy, để đi theo con đường trí tuệ nhân tạo để đào sâu cũng như ứng dụng một cách triệt để, tốt nhất có thể thì việc học tập và hiểu biết về toán học là bức thiết.
Đối với Việt Nam có nhiều thành tích trong việc đào tạo toán học cho lớp trẻ(bằng chứng là đạt nhiều thành tích trong các cuộc thi Olypic toán học quốc tế) sẽ là tiền đề và cơ hội quan trọng cho đất nước ta phát triển ngành công nghệ thông tin nói chung và trí tuệ nhân tạo nói riêng.