AI nhìn thấy chúng ta như thế nào?
20/06/25
Nhận diện biểu cảm
Hãy tưởng tượng một khuôn mặt người: chân mày nhíu lại, mắt mở to, môi ép chặt, một góc môi hơi rủ xuống. Khi AI nhìn khuôn mặt này, nó sẽ phân tích theo bộ biểu hiện: nếp nhăn ở mũi, độ hẹp của mắt, độ nghiêng của hàm,… Sau đó, AI đối chiếu với cơ sở dữ liệu lớn để kết luận: biểu cảm này liên quan đến cảm xúc tức giận, buồn bã và ngạc nhiên.
Không chỉ đúng giống con người, AI có thể phân tích hàng triệu khuôn mặt trong tích tắc. Siêu năng lực của AI nằm ở khả năng nhận diện và phân tích mô hình – tìm ra xu hướng, mối liên hệ và bất thường từ dữ liệu thô.
Con người luôn tạo ra vô vàn dấu vết: từ chuỗi gene, nhịp tim, chuyển động cơ bắp… Tất cả trở thành dữ liệu cho AI khai thác, đặc biệt là những chức năng mang tính cảm nhận về cơ thể, hành vi và tinh thần.
Theo dõi đôi mắt
AI hiện nay có thể theo dõi mắt cực kỳ tinh vi. Các chuyển động nhỏ như giãn đồng tử, chớp mắt được phân tích tới mức độ có thể dự đoán nơi chúng ta sẽ nhìn tới trước cả khi chúng ta biết.
Trong xe khách và xe tải, AI phân tích dữ liệu mắt để cảnh báo tài xế khi họ mất tập trung. Trong game, kết quả từ theo dõi thị giác giúp điều chỉnh tầm ngắm bằng mắt – không cần dùng chuột.
AI còn được dùng cho công nghệ phát hiện nói dối tiên tiến hơn. Thay vì đo nhịp tim hay độ ẩm da như máy lie‑detector truyền thống, AI sử dụng camera hồng ngoại để theo dõi đồng tử và chuyển động mắt trong suốt buổi thẩm vấn. Dữ liệu được xử lý để đưa ra “mức độ tin cậy”. Công nghệ này đã được sử dụng để tuyển dụng nhân sự ở Liên Hợp Quốc và điều tra tội phạm.
Phân tích hình ảnh y khoa
AI đang cách mạng hóa cách y bác sĩ chẩn đoán qua ảnh X‑quang. Ví dụ, bác sĩ khi xem phim X‑quang có thể phát hiện hạch bạch huyết phì đại hay dịch quanh phổi. Nhưng AI có thể phát hiện các tín hiệu vi mô như khối u nhỏ, thậm chí dự đoán là ung thư hay không, hiệu quả hơn mắt thường.
AI còn có thể phân biệt các dấu hiệu như tổn thương do lao hoặc viêm phổi, cũng như phát hiện các triệu chứng bệnh tim khi dấu hiệu ban đầu khó nhận ra. Một số mô hình AI có khả năng chỉ định bệnh nhân cần nhập viện ngay thay vì về nhà, giúp can thiệp sớm khi bệnh dễ bị bỏ sót.
Phân tích máu
Dữ liệu xét nghiệm máu là kho tàng tri thức khổng lồ. Rất nhiều startup y tế tận dụng AI để phát hiện sớm bệnh ung thư, tim mạch. AI giúp tối ưu hóa quy trình truyền máu bằng cách dự đoán chính xác nguồn cung từ ngân hàng máu và nhu cầu từ bệnh nhân.
Hệ miễn dịch lưu lại bằng chứng về mầm bệnh dưới dạng kháng thể và receptor. Một mô hình AI chuyên biệt đã được huấn luyện để phân biệt receptor nào phản ứng với bệnh tetanus, cúm, hoặc chính cơ thể – trong trường hợp bệnh tự miễn như lupus. Mục tiêu là đẩy nhanh chẩn đoán, thay vì qua chuỗi xét nghiệm dài và phức tạp.
Phân tích Biomechanics – Chuyển động cơ thể
Cơ thể con người tạo ra vô số mô hình chuyển động. AI được ứng dụng để tối ưu hóa huấn luyện cho vận động viên, cải thiện chân tay giả, chỉnh động tác phục hồi chức năng, thậm chí giám sát đám đông để đánh giá lưu lượng và mật độ người.
Tuy nhiên, lĩnh vực để AI phát huy sáng tạo nhất có thể là lĩnh vực hoạt hình. Trước đây, animator phải dựng khung xương rồi lần lượt chỉnh các pose. Giờ đây, với AI, chỉ cần chỉnh một phần như bàn chân, phần còn lại sẽ tự động sinh pose tương ứng – phù hợp chuyển động tự nhiên như con người.
AI còn áp dụng vật lý như trọng tâm, tốc độ, động lực học. Ví dụ, khi một nhân vật nhảy lên cao hơn, AI sẽ tính toán lực cần thiết để tạo ra chuyển động chân thật cho cú nhảy – giảm gánh nặng cho animator, tiết kiệm thời gian và chi phí.
Não bộ và khả năng đọc ý
Khác với nhận diện bên ngoài, AI còn đang được phát triển để kết nối trực tiếp với những hoạt động bên trong não bộ, như phát ngôn của bệnh nhân ALS mất khả năng nói, hay đo lường mức độ đau đớn, điều trị Parkinson bằng “cấy ghép não” (brain pacemaker).
Trong một nghiên cứu năm 2024, AI đã được đào tạo xử lý dữ liệu từ fMRI – hình ảnh phản ánh dòng chảy của máu trong não. Khi người tham gia nhìn ảnh con mèo, AI tái tạo lại hình ảnh tương tự. Dù vẫn còn hạn chế, nhưng kết quả cho thấy AI có thể dùng fMRI như một dạng “bộ dịch chuyển ký ức”: giúp tái tạo hình ảnh của suy nghĩ, ký ức, thậm chí giấc mơ.
Máy học cho thấy khả năng khám phá bản chất con người theo cách chúng ta chưa từng nghĩ. Bộ não vẫn là "hộp đen" khó giải mã, nhưng AI dần hé lộ các mẫu mô hình bên trong nó – từ đó, mở ra các hướng tiếp cận mới cho hiểu biết về trí thông minh nhân tạo và nội tại của chúng ta.
shared via nytimes,
