Machine Learning hiện diện trong các bộ lọc thư rác (spam) mà các hệ thống email sử dụng để phân loại email hữu ích và email rác. Để thực hiện việc lọc thư, các bộ lọc sẽ được các lập trình viên trang bị những quy tắc ban đầu, sau đó trong quá trình hoạt động nó sẽ tự động “học” để thêm vào các quy tắc khác mà nó nghĩ sẽ giúp lọc ra được những email hữu ích cho người dùng.
Động thái trên của Facebook diễn ra sau khi trang mạng BuzzFeed đăng bài viết về các cảnh báo giả mạo như thông báo của Facebook Messenger khiến người dùng khó chịu.
Để giảm những khó chịu mà hệ thống thông báo của Messenger mang lại, Facebook cho biết họ sẽ đơn giản hóa ứng dụng dịch vụ này. “Chúng tôi đang làm việc để làm cho các thông báo này hữu ích hơn nữa bằng cách sử dụng học máy để gửi ít thông tin hơn theo thời gian cho những người thích nhận chúng ít hơn”, một quan chức cấp cao của Facebook chia sẻ.
Machine learning là một phương tiện được kỳ vọng sẽ giúp con người đạt được mục tiêu đó. Và thực tế thì machine learning đã mang nhân loại đi rất xa trên quãng đường chinh phục AI. Nhưng vẫn còn một quãng đường xa hơn rất nhiều cần phải đi. Machine learning và AI có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nhưng không hẳn là trùng khớp vì một bên là mục tiêu (AI), một bên là phương tiện (machine learning).
Messenger được tách ra khỏi dịch vụ Facebook chính vào năm 2011. Ứng dụng này ban đầu chỉ là ứng dụng gửi nhận tin nhắn tức thời (chat). Nhưng sau, Facebook tích hợp thêm các trình bot cho phép hiển thị các nội dung quảng cáo hay thông báo cho người dùng bất cứ khi nào họ thêm một người bạn mới trên Facebook. Và điều này đã khiến hệ thống thông báo của Messenger trở nên bận rộn với số “thông báo thừa” không mong muốn tăng nhanh.
Phong Linh (t/h)
