Hiện tại bà Clinton vẫn đang dẫn điểm trước ông Trump trong cuộc chạy đu vào Nhà Trắng. Nhưng nước Mỹ luôn có những điều bất ngờ xảy ra, 30 chưa phải là Tết. Biết đâu ông Trump lại trúng cử Tổng thống Mỹ? Đó cũng là dự đoán của Hệ thống AI.
Một hệ thống thông minh nhân tạo (AI) đă xếp ứng cử viên Đảng cộng hoà Donald Trump lên trên ứng viên Đảng dân chủ Hillary Clinton trong cuộc đua vào Nhà Trắng.
Ứng viên Tổng thống Mỹ của Đảng cộng hoà - Donald Trump.
Một hệ thống thông minh nhân tạo (AI) từng dự đoán chính xác kết quả 3 cuộc bầu cử tổng thống Mỹ gần đây nhất đă xếp ứng cử viên Đảng cộng hoà Donald Trump lên trên ứng viên Đảng dân chủ Hillary Clinton trong cuộc đua vào Nhà Trắng.
MogIA được phát triển bởi Sanjiv Rai, người sáng lập công ty khởi nghiệp Ấn Độ - Genic.ai. Máy đă lấy 20 triệu điểm dữ liệu từ mạng xă hội như Google, Facebook, Twitter và YouTube tại Mỹ và sau đó phân tích thông tin để dự đoán.
Hệ thống AI này có từ năm 2004 và ngày một thông minh hơn. Nó đă từng dự đoán chính xác kết quả 3 cuộc bầu cử tổng thống trước đây.
SkipAdAd finishes in 04 seconds
Các dữ liệu như tỷ lệ tương tác bằng một ḍng trạng thái trên Twitter hay video trên Facebook Live cũng được tính. Và kết quả là Trump đă vượt quá số tương tác dành cho Barack Obama năm 2008 – năm mà ông này đắc cử Tổng thống – 25%.
Rai nói hệ thống AI của anh cho thấy ứng viên dẫn đầu về dữ liệu tương tác cuối cùng sẽ là người đắc cử.
“Nếu Trump thất cử, th́ hệ thống sẽ lần đầu tiên đi ngược với xu hướng dữ liệu trong ṿng 12 năm qua, kể từ khi tỷ lệ tương tác trên Internet bắt đầu trở thành một dấu hiệu báo trước chính xác”, Rai nói với CNBC.
Hiện tại hầu hết các cuộc khảo sát quốc gia đều xếp Clinton vượt trên Trump một khoảng khá xa. Rai th́ nói dữ liệu của anh lại chỉ ra rằng bà Clinton không nên tự măn.
Nhưng nhà doanh nghiệp này cũng thừa nhận có một số hạn chế với dữ liệu này là cảm xúc từ những ǵ được post lên các trang truyền thông xă hội là rất khó để hệ thống này phân tích. Chỉ bởi v́ có người để lại tương tác bằng một ḍng trạng thái về Trump, không có nghĩa là họ ủng hộ ông ta. Và bây giờ, số người thường xuyên ở trên các trang mạng xă hội cũng nhiều hơn so với thời của 3 cuộc bầu cử trước.
“Bạn có thể thấy có vô số những cuộc đối thoại bất lợi cho Trump. Tuy nhiên, khi Trump t́m lại được sức mạnh từ chính những cuộc đối thoại này, trong những ngày cuối cùng, sẽ là một cơ hội lớn cho Trump và ông ấy sẽ vượt lên”, Rai nói với CNBC.
Sử dụng mạng xă hội để dự đoán kết quả bầu cử đang ngày một trở nên phổ biến bởi số lượng lớn dữ liệu có sẵn và được công bố công khai. Tháng 9 vừa qua, Nick Beauchamp, một phó giáo sư về chính trị học tại Đại học Northeastern, đă công bố một báo cáo về thử nghiệm của ông khi áp dụng AI cho hơn 100 triệu mẩu tin nhỏ (tweet) trên Twitter trong cuộc bầu cử năm 2012. Ông phát hiện ra rằng, kết quả cũng giống với kết quả điều tra ở cấp độ bang.
“Những kết quả này không chỉ cung cấp một công cụ tạo ra dữ liệu như thu thập được qua khảo sát, mà c̣n là phương pháp điều tra mọi người nói và nghĩ ǵ, có thể ảnh hưởng đến dự định bỏ phiếu của họ”, Beauchamp nhận định.
Rai nói hệ thống của anh sẽ được cải thiện khi có nhiều dữ liệu dạng hạt hơn. Anh nói, nếu Google cho phép anh truy cập vào các địa chỉ Internet mà mỗi một thiết bị số thường hay ghé thăm anh có thể thu thập dữ liệu một cách chính xác xem mọi người đang nghĩ ǵ.
Ví dụ, nếu ai đó t́m kiếm một video YouTube về cách thức đi bỏ phiếu và sau đó t́m kiếm một video về cách thức bỏ phiếu cho Trump, th́ sẽ là một gợi ư hữu ích cho AI về dự định của cử tri đó. Rai nói thêm không nên lo ngại về quyền riêng tư v́ các địa chỉ Internet này đều được giấu kín.
“Dữ liệu dạng hạt sẽ loại bỏ đáng kể sự thiên vị cho dù tồn tại những trọng số của các cuộc đối thoại tích cực hoặc tiêu cực”, Rai nói.
MogIA dựa trên Mowgli, nhân vật đứa trẻ trong tiểu thuyết “The Jungle Book” của nhà văn Rudyard Kipling. Rai cho biết điều này là bởi v́ mô h́nh AI của anh đă học được nhiều điều từ đây.
“Trong khi hầu hết các thuật toán hiện đại đều mắc phải sự thiên vị theo ư của nhà phát triển hay lập tŕnh, th́ MogIA hướng tới học hỏi từ môi trường của nó, tự phát triển các nguyên tắc của ḿnh và hệ thống dự đoán chuyên gia mà không bỏ qua bất cứ một dữ liệu nào”, Rai kết luận.
Vietbf @ sưu tầm.