Công nghệ AI là gì? Tổng quan về artificial intelligence

1. Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo AI

AI là chữ viết tắt của cụm từ Artificial intelligence đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc (hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".

Trí tuệ nhân tạo có sự khác biệt lớn so với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người có thể làm tốt hơn máy tính.

Hiểu một cách đơn giản trí tuệ nhân tạo có thể giúp máy tính có được những trí  tuệ của con người. Đo là có thể biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, biết nói, biết đọc và tự thích nghi,... Trí thông minh nhân tạo sẽ liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năng thích ứng thông minh của máy móc.

2. Cách vận hành của trí tuệ nhân tạo

Để tạo ra công nghệ nhân tạo AI, cần một cấu hình máy phù hợp với AI Machine và bắt đầu việc thực hiện các phần mềm tính toán để training, cụ thể:

  • Thông qua việc học tập: Thu thập các thông tin và quy tắc sử dụng thông tin.
  • Lập luận: Sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định.
  • Tự sửa lỗi

Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia, nhận dạng tiếng nói và thị giác máy tính (nhận diện khuôn vật thể hoặc chữ viết). Tất cả sẽ được sử dụng để khiến AI có thể học hỏi thông qua con người. Từ đó cách vận hành xử lý của Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ dựa trên các khái niệm: AI, Machine learning và Deep learning. 

AI - Artificial Intelligence chính là ý tưởng đầu tiên và lớn nhất bao gồm Machine Learning và Deep Learning. Sau đó đến Machine Learning và cuối cùng là Deep learning. Đây chính là hai yếu tố để thúc đẩy sự bùng nổ của AI hiện đại ngày nay.

Việc tạo ra Deep Learning chính là cách AI học hỏi từ các nguồn dữ liệu của con người, từ âm thanh cho đến hình ảnh và các văn bản được kết nối trên mạng Internet. Machine Learning chính là cách trí tuệ nhân tạo tự học hỏi, nâng cao kiến thức. AI chính là cách là cách nó suy nghĩ độc lập như một con người, hiểu biết thông qua logic. Dưới đây là sơ đồ để bạn hiểu thêm về mối liên hệ giữa 3 khái niệm này.

3. Lịch sử

Trí tuệ nhân tạo được thành lập như một môn học thuật vào năm 1956. Trong phần lớn lịch sử của mình, nghiên cứu AI đã được chia thành các trường con thường không liên lạc được với nhau. Các trường con này dựa trên các cân nhắc kỹ thuật, chẳng hạn như các mục tiêu cụ thể (ví dụ: " robot học " hoặc "học máy"), việc sử dụng các công cụ cụ thể ("logic" hoặc mạng lưới thần kinh nhân tạo) hoặc sự khác biệt triết học sâu sắc. Các ngành con cũng được dựa trên các yếu tố xã hội (các tổ chức cụ thể hoặc công việc của các nhà nghiên cứu cụ thể).

Đầu những năm 1980, nghiên cứu AI đã được hồi sinh nhờ thành công thương mại của các hệ chuyên gia, một dạng chương trình AI mô phỏng kiến thức và kỹ năng phân tích của các chuyên gia về con người. Đến năm 1985, thị trường cho AI đã đạt hơn một tỷ đô la. Đồng thời, dự án máy tính thế hệ thứ năm của Nhật Bản đã truyền cảm hứng cho chính phủ Hoa Kỳ và Anh khôi phục tài trợ cho nghiên cứu học thuật. Tuy nhiên, bắt đầu với sự sụp đổ của thị trường Máy Lisp vào năm 1987, AI một lần nữa rơi vào tình trạng khó khăn, và một sự gián đoạn thứ hai, kéo dài hơn đã bắt đầu.

Vào cuối những năm 1990 và đầu thế kỷ 21, AI bắt đầu được sử dụng cho hậu cần, khai thác dữ liệu, chẩn đoán y tế và các lĩnh vực khác. Thành công là nhờ sức mạnh tính toán ngày càng tăng (xem định luật Moore), nhấn mạnh hơn vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể, mối quan hệ mới giữa AI và các lĩnh vực khác (như thống kê, kinh tế và toán học) và cam kết của các nhà nghiên cứu về phương pháp toán học và tiêu chuẩn khoa học. Deep Blue trở thành hệ thống chơi cờ trên máy tính đầu tiên đánh bại một nhà đương kim vô địch cờ vua thế giới, Garry Kasparov, vào ngày 11 tháng 5 năm 1997.

Cho tới nay, công nghệ AI đã đạt nhiều thành tựu nổi bật. Nổi nhất trong thời gian qua có thể kế đến công cụ ChatGPT, cùng với các công cụ khác ăn theo công cụ này. Đây là thành quả đáng kinh ngạc, cũng là ứng dụng thực tiễn lớn nhất của AI vào cuộc sống hiện đại ngày nay.

 

 

 

 

Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

4. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo AI

Trí tuệ nhân tạo có thể được phân thành ba loại hệ thống khác nhau:

  • Trí tuệ nhân tạo phân tích: AI phân tích chỉ có các đặc điểm phù hợp với trí tuệ nhận thức; tạo ra một đại diện nhận thức về thế giới và sử dụng học tập dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo các quyết định trong tương lai
  • AI lấy cảm hứng từ con người: có các yếu tố từ trí tuệ nhận thức và cảm xúc; hiểu cảm xúc của con người, ngoài các yếu tố nhận thức và xem xét chúng trong việc ra quyết định
  • AI nhân tạo hay AI nhân cách hóa: có tất cả các đặc điểm của con người, bao gồm trí tuệ nhận thức, cảm xúc và xã hội, có khả năng tự ý thức và tự nhận thức được trong các tương tác.

5. Các lĩnh vực áp dựng công nghệ AI

  • Nhận dạng mẫu
    • Nhận dạng chữ cái quang học (Optical character recognition)
    • Nhận dạng chữ viết tay
    • Nhận dạng tiếng nói
    • Nhận dang khuôn mặt
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Dịch tự động(dịch máy) và Chatterbot
  • Điều khiển phi tuyến và Robotics
  • Computer vision, Thực tại ảo và Xử lý ảnh
  • Lý thuyết trò chơi và Lập kế hoạch (Strategic planning)
  • Trò chơi Trí tuê nhân tạo và Computer game bot

Các lĩnh vực khác cài đặt các phương pháp Trí tuệ nhân tạo

  • Tự động hóa
  • Bio-inspired computing
  • Điều khiển học
  • Hệ thống thông minh lai
  • Agent thông minh
  • Điều khiển thông minh
  • Suy diễn tự động
  • Khai phá dữ liệu
  • Cognitive robotics
  • Developmental robotics
  • Evolutionary robotics
  • Chatbot

Một số ví dụ thực tế:

  • Tự động hóa: Sẽ giúp cho một hệ thống có khả năng tự xử lý. Tự động hóa quá trình robot trong các ngành công nghiệp, cơ khí để có thể được lập trình thực hiện các nhiệm lặp đi lặp lạ với khối lượng lớn.
  • Máy học: Việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để có thể giải quyết những vấn đề cụ thể. Các thiết bị có thể “học” cách phân loại để thư điện tử để loại bỏ những tin nhắn spam, tin nhắn rác và tự động xếp thư vào các mục tương ứng.
  • Thị giác máy: Công nghệ này giúp nắm bắt và phân tích thông qua hình ảnh bằng cách sử dụng máy ảnh. Sau đó chuyển đổi sang tín hiệu số và xử lý nó. Thị giác máy có thể được lập trình để nhìn xuyên tương. Ứng dụng trong việc nhận dạng chữ kỹ hay phân tích các hình ảnh y tế.
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Đây là cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người thông qua một chương trình máy tính. Ví dụ điển hình cho công nghệ này chính là việc phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề và nội dung của email và quyết định xem đó có phải là rác hay không. Nhiệm vụ của nó bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.
  • Robotics: Robot được ứng dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn của con người. Thông thường sẽ được sử dụng trong các dây chuyền lắp ráp để sản xuất xe hơi hoặc bởi NASA để di chuyển các vật thể lớn trong không gian.
  • Xe tự lái: Được sử dụng để kết hợp tầm nhìn của máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi đi trong làn đường nhất định và tránh các vật cản bất ngờ như người đi bộ.

Các trường phái tư duy trí tuệ nhân tạo AI 

Trí tuệ nhân tạo (AI) chia thành hai trường phái tư duy: Trí tuê nhân tạo truyền thống và trí tuệ tính toán.

1. Trí tuệ nhân tạo truyền thống

Trí tuê nhân tạo truyền thống hầu như bao gồm các phương pháp hiện được phân loại là các phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với các tên Trí tuê nhân tạo biểu tượng, Trí tuê nhân tạo logic, Trí tuê nhân tạo ngăn nắp (neat AI) và Trí tuê nhân tạo cổ điển (Good Old Fashioned Artificial Intelligence) Các phương pháp gồm có:

  • Hệ chuyên gia: áp dụng các khả năng suy luận để đạt tới một kết luận. Một hệ chuyên gia có thể xử lý các lượng lớn thông tin đã biết và đưa ra các kết luận dựa trên các thông tin đó. Clippy chương trình trợ giúp có hình cái kẹp giấy của Microsoft Office là một ví dụ. Khi người dùng gõ phím, Clippy nhận ra các xu hướng nhất định và đưa ra các gợi ý.
  • Lập luận theo tình huống.
  • Mạng Bayes.

2. Trí tuệ tính toán

Trí tuệ tính toán nghiên cứu việc học hoặc phát triển lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist). Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và có quan hệ với Trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, Trí tuê nhân tạo lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:

  • Mạng neural: các hệ thống mạnh về nhận dạng mẫu (pattern recognition).
  • Hệ mờ (Fuzzy system): các kỹ thuật suy luận không chắc chắn, đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống công nghiệp hiện đại và các hệ thống quản lý sản phẩm tiêu dùng.
  • Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng các khái niệm sinh học như quần thể, biến dị và đấu tranh sinh tồn để sinh các lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán. Các phương pháp này thường được chia thành các thuật toán tiến hóa (ví dụ thuật toán gene) và trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence) (chẳng hạn hệ kiến).
  • Trí tuê nhân tạo dựa hành vi (Behavior based AI): một phương pháp module để xây dựng các hệ thống Trí tuê nhân tạo bằng tay.

Người ta đã nghiên cứu các hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong đó kết hợp hai trường phái này. Các luật suy diễn của hệ chuyên gia có thể được sinh bởi mạng neural hoặc các luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo thường được dùng trong các công trình nghiên cứu khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành cố gắng tạo ra mô hình nhận thức của con người (việc này khác với các nghiên cứu Trí tuê nhân tạo, vì Trí tuê nhân tạo chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra mô hình về hoạt động của bộ óc con người).

Phân loại các công nghệ AI hiện nay

Hiện nay trí tuệ nhân tạo AI được chia làm 4 loại chính dưới đây:

Loại 1: Công nghệ AI phản ứng

Công nghệ AI phản ứng có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của chính mình và các đối thủ. Qua đó đưa ra những giải pháp tối ưu nhất. Ví dụ điển hình cho công nghệ này chính là Deep Blue. Đây là một chương trình chơi cờ vua tự động, được tạo ra bởi IBM, nó có khả năng xác định các nước cờ đồng thời dự đoán được những bước đi tiếp theo của đối thủ. Thông qua đó, Deep Blue có thể đưa ra những nước đi thích hợp nhất.

Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế

Điểm đặc biệt trong công nghệ này chính là sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra những quyết định trong tương lai. Theo đó AI được kết hợp với cảm biến môi trường xung quanh nhằm mục đích dự đoán những trường hợp có thể xảy ra và đưa ra những quyết định tốt nhất cho thiết bị.

Ví dụ cụ thể cho công nghệ này chính là những chiếc xe không người lái. Các cảm biến xung quanh xe và đầu xe có thể tính toán được khoảng cách với các xe phía trước. Khi đó công nghệ AI sẽ dự đoán được khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ phù hợp để giữ an toàn.

Loại 3: Lý thuyết trí tuệ nhân tạo

Đối với công nghệ này có thể tự học hỏi cũng như tự suy nghĩ. Sau đó sẽ áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Hiện nay lý thuyết trí tuệ nhân tạo vẫn chưa có thể trở thành một phương án khả thi.

Loại 4: Tự nhận thức

Trí tuệ nhân tạo có thể tự nhận thức được về bản thân. Nó có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí nó có thể tự bộc lộc cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người. Đây được xem là bước phát triển cao nhất của một công nghệ AI và đến thời điểm hiện đại, công nghệ này vẫn chưa khả thi.

Phân loại công nghệ trí tuệ nhân tạo

Đặc điểm của công nghệ nhân tạo AI

Mạng lưới thần kinh nhân tạo và công nghệ nhân tạo với khả năng học tập sâu đang phát triển nhanh chóng. Do đó nó có thể giúp xử lý được lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều và đưa ra những dự đoán chính xác hơn khả năng của con người. Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày sẽ gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu. Khi đó AI sử dụng học máy để có thể lấy những dữ liệu đó và nhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được.

Dưới đây là những ưu điểm nổi bật của công nghệ trí tuệ nhân tạo:

Gia tăng năng suất, hiệu quả lao động: Mục đích hàng đầu của trí tuệ nhân tạo đó là giúp con người tối ưu hiệu quả công việc, giảm sức lao động. Đặc biệt công nghệ này có khả năng kết nối, tương tác, có thể thực hiện các thao tác như con người. Điều này đã giúp con người chinh phục được những thành tựu vĩ đại mới trong xã hội.

Tạo ra cơ hội việc làm mới: mang đến cho thị trường hàng ngàn việc làm mới như:

  • Ethics controller – Kiểm soát viên đối với AI
  • Vị trí môi giới, quản lý AI – trung gian giữa sản phẩm trí tuệ nhân tạo với khách hàng (doanh nghiệp, đại diện công chúng,…)
  • Vị trí lập trình viên AI
  • Bên cạnh đó là các mảng liên quan đến như data scientist và data engineer

Mở ra những tiềm năng mới: Khoa học công nghệ nói chung và AI nói riêng đều là nền tảng để nhân loại hướng đến những giấc mơ chinh phục thế giới như: Khám phá và làm chủ vũ trụ, tạo ra các nguồn năng lượng sạch.

Nhược điểm của trí tuệ nhân tạo - Tiềm ẩn những rủi ro gì?

  • Khó làm chủ và kiểm soát
  • Tăng tỷ lệ thất nghiệp ở một mức nhất định
  • AI có thể bị lợi dụng
  • Gia tăng khoảng cách xã hội

Và tiềm ẩn một số rủi ro như:

  • Dễ xảy ra nguy cơ vượt quá khả năng kiểm soát của con người, gây ra những vấn đề chính trị, kinh tế, đạo đức.
  • Khi bị sử dụng sai mục đích, nó có thể bị lạm dụng trở thành công cụ cho các cuộc khủng bố, xung đột, chiến tranh hay các hành vi phạm tội

Ngoài ra còn nguy cơ cho loài người:

  • Stephen Hawking khẳng định “Trí tuệ nhân tạo có thể là dấu chấm hết cho nhân loại khi nó phát triển đến mức hoàn thiện nhất”.
  • Theo Bill Joy, người đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của Sun Microsystems: "Có một vấn đề rất lớn đối với xã hội loài người khi AI trở nên phổ biến, đó là chúng ta sẽ bị lệ thuộc. Khi AI trở nên hoàn thiện và thông minh hơn, chúng ta sẽ cho phép mình nghe theo những quyết định của máy móc, vì đơn giản là các cỗ máy luôn đưa ra quyết định chính xác hơn con người."
  • Theo Andrew Maynard, nhà vật lý và là người giám đốc Trung tâm nghiên cứu rủi ro khoa học tại đại học Michigan: "Khi AI kết hợp với công nghệ nano có thể là bước tiến đột phá của khoa học, nhưng cũng có thể là mối đe dọa lớn nhất đối với con người. Trong khi Bộ quốc phòng Mỹ đang nghiên cứu dự án Autonomous Tactical Robot (EATR), trong đó các robot sẽ sử dụng công nghệ nano để hấp thụ năng lượng bằng những chất hữu cơ có thể là cơ thể con người. Đó thực sự là mối đe dọa lớn nhất, khi các robot nano tự tạo ra năng lượng bằng cách ăn các chất hữu cơ từ cây cối và động vật, có thể là cả con người. Nghe có vẻ giống như trong các bộ phim viễn tưởng, nhưng đó là điều hoàn toàn có thể xảy ra. Có lẽ chúng ta nên bắt đầu cẩn thận ngay từ bây giờ."

Tích hợp nhiều công nghệ khác nhau

Ứng dụng của AI trong cuộc sống ở hiện tại và tương lai

Dưới đây là những ứng dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong thực tế:

1. Chăm sóc sức khỏe 

Sử dụng công nghệ AI trong y tế sẽ giúp cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí. Ví dụ nổi bật cho công nghệ này chính là IBM Watson. Nó có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể trả lời các câu hỏi. Hệ thống dữ liệu bệnh nhân kết hợp AI sẽ giúp cung cấp chính xác hơn về thông tin bệnh nhân và chuẩn đoán sức khỏe.

2. Trong kinh doanh

Tự động hóa robot hóa chính là ứng dụng nổi bật nhất, được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại được thực hiện bởi con người. Các thuật toán máy học được tích hợp vào các nền tảng phân tích và tìm hiểu thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn.

3. Trong giáo dục

AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, từ đó tiết kiệm thời gian cho các giáo viên. Công nghệ này có thể đánh giá sinh viên và cải thiện hiệu quả học tập của từng cá nhân.

4. Tài chính

AI trong các ứng dụng tài chính cá nhân như Intuit’s Mint đang phá vỡ các tổ chức tài chính. Các ứng dụng thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính. Hiện nay phần mềm trí tuệ nhân tạo được thực hiện phần lớn giao dịch trên phố Wall.

5. Sản xuất

Trong ngành sản xuất, người ta ứng dụng AI để tạo ra những robot vào quy trình làm việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện những công việc lặp đi lặp lại và khó khăn hay nguy hiểm với con người.

6. Ngân hàng

Các ngân hàng đã tìm thấy kết quả tốt trong việc sử dụng chatbot để làm cho khách hàng của họ biết về các dịch vụ và dịch vụ bổ sung. Họ cũng đang sử dụng AI để cải thiện việc ra  quyết định cho vay, giới hạn tín dụng và xác định cơ hội đầu tư. 

Ứng dụng của AI

Trên đây là toàn bộ thông tin hữu ích xoay chủ đề công nghệ AI là gì và các đặc điểm khác của trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence. Mong rằng bài viết sẽ đem lại cho bạn những kiến thức bổ ích. HanoiMobile tin rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ giúp ích rất nhiều trong cuộc sống của chúng ta.

Đọc thêm các chia sẻ khác của Hanoimobile:

Có thể bạn quan tâm đến dịch vụ thay/ép kính iPhone tại HanoiMobile: