Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Nó được ứng dụng như thế nào trong thực tế? Và tại sao AI lại là chủ đề đang “hot” tại các diễn đàn công nghệ hiện nay? Hãy cùng IOTLink giải đáp các thắc mắc về Trí tuệ nhân tạo (AI) qua các câu hỏi thường gặp dưới đây.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo chính là công nghệ khoa học máy tính. Công nghệ này nhấn mạnh việc tạo ra các máy móc thông minh – Là những cỗ máy có thể cư xử, suy nghĩ như con người, cũng có khả năng ra quyết định.
Với công nghệ AI, ta có thể tạo ra các máy móc với thuật toán được lập trình sẵn để nó có thể hoặc động thay gì phải lập trình trước.
Trí tuệ nhân tạo có cần thiết không?
AI với mục tiêu tạo ra các máy móc thông mình phục vụ đời sống con người hiện nay. Giải quyết các vấn đề phức tạp. Giúp cuộc sống tự động hóa hơn, tiết kiện thời gian, nhân lực…để hoàn thành nhiều việc khác.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đời sống
Ta có thể kế đến những ứng dụng bởi AI trong thực tế hằng ngày như:
- Công cụ tìm kiếm bằng Google: Khi muốn tìm kiếm nội dung nào đó trên Google, ta sẽ nhận ngay những kết quả có liên quan đến nội dung muốn tìm kiếm.
- Ứng dụng bản đồ số: Map4D được xây dựng trên nền tảng bản đồ số chuẩn quốc gia. Mang đến sự tối ưu lộ trinh cho người dùng, đường đi ngắn nhất trong thời gian nhanh nhất.
- Mạng xã hội: Các trang mạng xã hội như Facebook, Instagram, Pinterest… Sử dụng công nghệ AI với nhiều mục đích khác nhau. Như đăng tải hình ảnh, đề xuất bạn bè, tìm kiếm khách hàng tiềm năng,…
- Các thiết bị thông minh: Các dụng cụ smart home, điều khiển từ xa, nhận diện khuôn mặt, cảm ứng vân tay… Đều là những thiết bị được lập trình bởi những thuật toán máy học có sẵn khác nhau.
Sự khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu
| Trí tuệ nhân tạo
(AI) |
Học máy
(Machine Learning) |
Học sâu (Deep learning) |
| Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” được đề cập lần đầu vào năm 1956 bởi John McCarthy. | Thuật ngữ “Học máy” được đề cập lần đầu vào năm 1959 bởi Arthur Samuel. | Thuật ngữ “Học sâu” được đề cập lần đầu vào năm 2000 bởi Igor Aizenberg. |
| AI là công nghệ được sử dụng để tạo ra máy móc thông minh có thể bắt chước hành vi của con người. | Học máy là một nhánh của AI, cung cấp cho máy móc khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm trong quá khứ. | Học sâu là một nhánh của học máy và AI, được sử dụng để đào tạo máy tính xử lý dữ liệu theo cách được lấy cảm hứng từ bộ não con người. |
| AI đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ để vận hành. | Học máy có thể vận hành với lượng dữ liệu ít hơn so với AI và Học sâu. | Học sâu đòi hỏi lượng dữ liệu đầu vào nhiều hơn Học máy. |
| Mục tiêu của AI là tạo ra máy móc thông minh có khả năng bắt chước hành vi của con người. | Mục tiêu của Học máy là khiến máy móc có khả năng tự học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm trong quá khứ. | Mục tiêu của Học sâu là giải quyết những vấn đề phức tạp như cách mà bộ não con người vẫn làm, thông qua việc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau. |
Trí tuệ nhân tạo có bao nhiêu loại?
AI được phân loại dựa trên khả năng và chức năng
Về khả năng
- AI yếu: Bị giới hạn trong 1 khu vực hạn hẹp, cụ thế.
- AI trung: Có thể thực hiện nhiệm vụ với độ chính xác giống như con người
- AI mạnh: Có thể thực hiện tốt hơn, đôi khi thậm chí hơn cả trí thông minh của con người.
Về chức năng
- AI phản ứng: Đây là cấp độ đơn giản. AI thực hiện các hoạt động cơ bản.
- AI với bộ nhớ hạn chế: Đây là cấp độ có thể lưu trữ dữ liệu hay trải nghiệm trong quá khứ có giới hạn.
- AI với thuyết tâm lý: Đây là cấp độ AI sẽ trở thành người bạn của con người, hiểu được cảm xác của người trong thế giới thực tại
- AI tự nhận thức: Đây là cấp độ cao nhất. Ai có khả năng tự nhận thức, tư duy độc lập giống như con người.
Các lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo
- Học máy (Machine Learning)
- Học sâu (Deep Learning)
- Mạng nơ-ron (Neural Network)
- Logic mờ (Fuzzy Logic)
- Hệ thống chuyên gia (Expert System)
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
- Nhận diện giọng nói (Speech Recognition)
- Robot (Robotics)
Học máy (Machine Learning)
Học máy là lĩnh vực khắt khe nhất của AI. Cho phép thu nhận kiến thức mà không cần lập trình và cung cấp các giải pháp sáng tạo.
- Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để lập trình các thuật toán nhằm phân loại dữ liệu hay đoán kết quả một cách chính xác.
- Học không giám sát: Sử dụng các thuật toán để phân tích. Từ đó phân cụm các bộ dữ liệu chưa gắn nhãn. Nhằm khám phá các mẫu/nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người.
- Học tăng cường: Các tác nhân tăng cường thử các hành động khác nhau. Tìm hiểu từ phản hồi dù hành động đó có mang lại kết quả tốt hơn hay không. Sau đó củng cố các hành động đã làm (làm lại và sửa các thuật toán tự động qua nhiều lần lặp để mang lại kết quả tốt nhất).
Học sâu (Deep Learning)
Học sâu là một tập hợp con của Học máy. Bắt chước hoạt động bộ não con người. Lấy cảm hứng từ các tế bào não người. Được gọi là các nơ-ron. Chúng hoạt động dựa trên mạng nơ-ron để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thực tại.
Các ứng dụng thực tế của Học sâu
- Thị giác máy tính
- Đổ màu cho ảnh đen trắng
- Tạo văn bản
- Robot học sâu…
Các ngôn ngữ lập trình dùng trong AI
- Python (được dùng nhiều nhất do đơn giản và có sẵn như Numpy, Pandas…)
- Java
- Lisp
- R
- Prolog
Perl là ngôn ngữ lập trình không được sử dụng phổ biến trong phát triển AI. Vì đó là ngôn ngữ kịch bản.
Các quan niệm sai lầm về AI
AI không cần con người: Đây là quan niệm sai. Vì thực tế, mỗi hệ thống AI đều phụ thuộc vào con người và sẽ luôn như vậy. VD: AI cần dữ liệu do con người thu thập.
AI nguy hiểm với con người: Đây là quan niệm sai. Vì AI chưa đạt đến mức siêu mạnh hoặc quá thông minh hơn con người.
AI đã đạt đến giai đoạn đỉnh cao: Sẽ còn một hành trình rất xa chúng ta mới đạt được đỉnh cao của AI.
AI sẽ chiếm mất công việc của bạn: Đây là quan niệm sai. Thực tế thì AI sẽ hỗ trợ cho công việc của chúng ta nhiều hơn, mang đến cho ta nhiều cơ hội mới hơn.
