Bài viết chuyên sâu

Hài hước một số bạn/nhóm làm AI hiện nay

Hài hước một số bạn/nhóm làm AI hiện nay

by Admin Dathoc -
Number of replies: 0
#TesterPRO

#koolj_ml

Hài hước một số bạn/nhóm làm AI hiện nay

(Đây là quan điểm cá nhân - bạn cũng có quan điểm riêng và, tôi.... ủng hộ bạn)

(bài viết nhằm hướng các bạn trẻ làm về các project AI thiết thực hơn có hiệu quả hơn)

.

.

.

1. Một số dự án AI để thông báo... có vũ lực, như phát hiện dao kiếm, súng ống, hay là.. có vụ oánh nhau, rồi cưỡng hiếp, ấu dâm trong thang máy.

👉Mục tiêu của các dự án kiểu này:

- Phòng tránh các việc: từ súng dao kiếm.....gây hậu quả tác hại. Hoặc phòng việc cưỡng hiếp, phòng việc ấu dâm.

👉Nhưng thực hiện lại là:

- Thấy súng mới ---> báo hiệu

- Thấy giơ tay sờ vùng kín ---> báo hiệu

👉Kết luận:

- Ôi như thế trái với AI, vì AI phải nhận diện và xử lý những đặc điểm trước khi nó xảy ra.

- Như vậy là đang đi sai MỤC TIÊU. Tức là bạn phải cảnh báo hành động hoặc hành vi TRƯỚC KHI NÓ XẢY RA. Đằng này xảy ra việc ..giơ súng, dao, hoặc đang xảy ra việc cưỡng hiếp... bạn mới cảnh báo ---> Vậy là sai.

👉Cái sai logic - đáng nhẽ phải làm:

- Phải phát hiện ra dự đoán trước tình huống. Chứ không phải ...có tình huống mới báo.

Thế mà nhóm vẫn được ủng hộ và ... vẫn được Giải toàn Quốc.

.

.

.

2. Một số dự án AI về nhận diện mặt... nhưng bị fail khi đưa ảnh, hoặc hình nộp mặt ra.

👉Mục tiêu của các dự án kiểu này:

- Soi mặt qua camera, và phát hiện theo tập dữ liệu cho trước. Và quyết định có ai trên ảnh CAM trong tập dữ liệu ko?

👉Nhưng thực hiện lại là:

- Lấy đống ảnh, duyệt qua pixel ảnh. Tối tân 2D, 3D

- Lấy ảnh từ cam, so với model trong xử lý

👉Kết luận:

- Không tránh được khi ng ta giơ ảnh ra thôi cũng cho vào

👉Cái sai logic - đáng nhẽ phải làm:

- Mong muốn đánh giá đặc điểm người qua camera. Chứ không phải chỉ qua ảnh nét mặt.

- Vậy nó phải là: thói quen, tác phong, dáng người, ...vì đó là visual analytic

.

.

.

3. Một số dự án AI về dự đoán tai nạn giao thông:

👉Mục tiêu của các dự án kiểu này:

- Xem xét hiện tại tốc độ các phương tiện cảnh báo với đối tượng xung quanh

- Xem xét lịch sử đi lại phương tiện trước đó 5-10 phút, cảnh báo nếu đánh võng đi chệch lộ trình

- Xem xét chở hàng quá tải

👉Nhưng thực hiện lại là:

- Xem xét hiện tại tốc độ, tình trạng phương tiện, test người vận hành qua độ cồn.

- Giám sát live GPS

- Giám sát 24/24 tình trạng xe

- Cảnh báo thời tiết, động chấn

👉Kết luận:

- Không thực hiện được: vì ng lái phương tiện không muốn lúc nào cũng có một thiết bị bên mình để giám sát mình

- Xe hàng thì chở quá tải mới...có lợi nhuận

- Các tổ chức móc nối với nhau để ...chở quá tải, đi quá số giờ, km

- Ng lái xe phải dùng chất kích thích mới lái được 48/24 được.

👉Cái sai logic - đáng nhẽ phải làm:

- Khi nào hòa đồng được kết luận sẽ làm theo đó.

.

.

.

4. Dự án dùng thuật toán tự sinh ra các câu hỏi cho...việc kiểm tra, thi cử... từ một bài báo, bài viết, cuốn luận, tiểu thuyết

(Dự án này được Giải Quốc Gia Giải NHẤT - quá to)

👉Mục tiêu của các dự án kiểu này:

- Từ một tập văn bản, tạo ra các câu hỏi ngẫu nhiên lựa chọn đáp án đúng. Hỗ trợ GV đỡ mệt trong khi soạn câu hỏi

👉Nhưng thực hiện lại là:

- Làm rất tốt và đúng mục tiêu

👉Kết luận:

- Không thực tế vì: 90% giáo viên rất thích tự ra đề, tự ra câu hỏi... và

- Nếu nó tự động sinh ra câu hỏi. GV lại mất công review từng câu một. Nên đành quay lại ..tự ra đề

👉Cái sai logic - đáng nhẽ phải làm:

- Nên đưa ra giải pháp AI về việc học, và check tiến độ học của người học (theo dõi kết quả làm bài tập, quá trình làm bài tập, hỏi han bạn khác trong nhóm....) để tạo ra những tài liệu học phù hợp với người học hơn. Hơn là đánh giá người học qua kiểm tra, và làm tối ưu việc kiểm tra.

.

.

.

5. Dự án dùng thuật toán kiểm duyệt người gửi xe (ô tô, xe máy, xe đạp...)

👉Mục tiêu của các dự án kiểu này:

- Xác định danh tính người lấy xe ra và danh tính xe là đã được gửi

- Và khi lấy xe phải đúng danh tính hoặc, có đặc tính khác để đảm bảo

👉Nhưng thực hiện lại là:

- Scan biển số

- Scan ảnh mặt qua cam, và phát hiện qua 2D, 3D

- Scan ảnh tình trạng khi đi vào và đi ra phải giống nhau. Qua một anh bảo vệ

- Check qua thẻ từ

👉Kết luận:

- Không cover hết mục tiêu vì..chẳng qua là xác nhận qua ảnh. Khả năng làm giả rất cao.

- Thẻ từ là công nghệ 40 năm về trước. Nên được thay thế mới.

👉Cái sai logic - đáng nhẽ phải làm:

- Nên đưa ra giải pháp AI về nhận diện qua.. vân tay, mẫu nhãn cầu, giọng nói, cử chỉ một hành động đặc biệt (đi lại, xoay người) để ghi nhận... sau khi nhận gửi xe. Và lấy xe ra cũng làm từng đấy cái xác nhận.

(tiếp...)