Trí tuệ nhân tạo và máy học là hai xu hướng công nghệ hot nhất hiện nay, có tiềm năng ảnh hưởng sâu sắc đến thế giới kinh doanh trực tuyến và người tiêu dùng cá nhân. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn hiểu AI là gì, cách nó hoạt động, ứng dụng trong thực tiễn và 10 công nghệ AI nổi bật nhất hiện nay.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo là sự mô phỏng trí thông minh của con người bằng máy móc, tập trung mạnh vào hệ thống máy tính. Đây là một tập hợp các công nghệ cho phép máy tính thực hiện nhiều chức năng tiên tiến mà con người không thể thực hiện, bao gồm khả năng nhìn, hiểu và dịch ngôn ngữ viết và nói, đưa ra khuyến nghị, phân tích dữ liệu và nhiều chức năng khác.
Ở cấp độ cao, công nghệ AI có thể được chia thành bốn loại riêng biệt.
- Máy phản ứng: Các hệ thống AI này có nhiệm vụ cụ thể và không có trí nhớ. Ví dụ, deep Blue, chương trình cờ vua do IBM tạo ra đã đánh bại Garry Kasparov vào những năm 1990, có thể xác định các quân cờ trên bàn cờ và đưa ra dự đoán, nhưng nó không có trí nhớ; do đó, nó không thể sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để tác động đến hành động trong tương lai.
- Bộ nhớ hạn chế: Công nghệ trí tuệ nhân tạo này có bộ nhớ, do đó không giống như máy móc phản ứng, nó có thể sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để ảnh hưởng đến các quyết định trong tương lai. Xe tự lái nằm trong danh mục này.
- Lý thuyết về tâm trí: Thuật ngữ “lý thuyết về tâm trí” xuất phát từ lĩnh vực tâm lý học. Khi được sử dụng trong bối cảnh AI, nó có nghĩa là hệ thống AI có trí thông minh xã hội để hiểu cảm xúc. Loại AI này có thể suy ra ý định của con người và dự đoán hành vi, một dạng đồng cảm tổng hợp cần thiết để các hệ thống AI tích hợp trơn tru với các đối tác con người của chúng.
- Tự nhận thức: Chúng ta đang mạo hiểm vào lãnh địa khoa học viễn tưởng. Thể loại này mô tả các hệ thống AI có ý thức về bản thân, mang lại cho chúng ý thức và nhận thức về bản thân. Thật không may, loại AI này vẫn chưa tồn tại.
Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào?
Công nghệ trí tuệ nhân tạo thường hoạt động bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, phân tích dữ liệu để tìm kiếm các mẫu và mối tương quan, sau đó sử dụng các kết quả này để đưa ra dự đoán về các điều kiện và hành động trong tương lai. Do đó, một chatbot được cung cấp các đoạn trích từ các cuộc trò chuyện văn bản có thể học cách tạo ra các cuộc trao đổi khách hàng giống như thật. Ngoài ra, một công cụ nhận dạng hình ảnh có thể xem xét nhiều ví dụ hình ảnh và sau đó sử dụng dữ liệu này để xác định và mô tả các đối tượng trong hình ảnh.
Lập trình trí tuệ nhân tạo nhấn mạnh ba kỹ năng nhận thức: học tập, lý luận và tự sửa lỗi. Ngoài ra, các chương trình này được thiết kế để chạy mà không cần sự tương tác của con người.
- Quá trình học tập. Khía cạnh này tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc để biến dữ liệu thành thông tin có thể hành động. Các quy tắc này, được biết đến nhiều hơn với tên gọi là thuật toán, cung cấp cho các thiết bị điện toán các hướng dẫn từng bước để hoàn thành một nhiệm vụ nhất định.
- Quá trình lý luận. Thông thường, một chương trình trí tuệ nhân tạo có nhiều thuật toán để lựa chọn. Do đó, khía cạnh này tập trung vào việc lựa chọn thuật toán chính xác để đạt được kết quả mong muốn.
- Quy trình tự hiệu chỉnh. Khía cạnh này được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán, sửa lỗi và đảm bảo rằng chương trình cung cấp kết quả chính xác nhất có thể.
Lịch sử tóm tắt của trí tuệ nhân tạo
Chúng ta có thể dành toàn bộ một bài viết (hoặc loạt bài) chỉ để nói về lịch sử của trí tuệ nhân tạo. Thay vào đó, hãy cùng xem qua tổng quan nhanh về công nghệ AI.
- 1836. Augusta Ada Byron, Nữ bá tước xứ Lovelace, và nhà toán học Charles Babbage của Đại học Cambridge đã phát minh ra những khái niệm và thiết kế đầu tiên giúp tạo ra những cỗ máy có thể lập trình được.
- Những năm 1940. Nhà toán học John Von Neumann của Princeton đã tạo ra kiến trúc cho máy tính lưu trữ chương trình, bao gồm khái niệm lưu trữ chương trình máy tính và dữ liệu mà nó xử lý trong bộ nhớ của máy tính. Ngoài ra, trong thập kỷ này, Warren McCulloch và Walter Pitts đã đặt nền móng cho mạng nơ-ron.
- Những năm 1950. Alan Turing, nhà toán học người Anh và là chuyên gia giải mã trong Thế chiến II, đã phát triển Bài kiểm tra Turing, tập trung vào khả năng của máy tính trong việc khiến người thẩm vấn nghĩ rằng câu trả lời của nó đến từ con người.
- 1956. Năm nay được công nhận là năm khởi đầu của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện đại tại hội nghị Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) được tổ chức tại Đại học Dartmouth.
- Những năm 1950 và 1960. Newell và Simon đã công bố thuật toán General Problem Solver (GPS), mặc dù chưa giải quyết được các vấn đề phức tạp, nhưng đã đặt nền tảng cho việc phát triển các kiến trúc nhận thức tinh vi. Tiếp theo, McCarthy đã phát triển Lisp, một ngôn ngữ lập trình AI vẫn được sử dụng cho đến ngày nay. Cuối cùng, vào giữa những năm 1960, Giáo sư Joseph Weizenbaum của MIT đã tạo ra ELIZA, một chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên ban đầu giúp các chatbot ngày nay trở nên khả thi.
- Những năm 1970 và 1980. Chính phủ và các tập đoàn ngừng hỗ trợ nghiên cứu AI, khiến nghiên cứu AI bị đình trệ.
- Từ những năm 1990 đến những năm 2010. Nhờ sự bùng nổ dữ liệu và sức mạnh tính toán tăng lên, nghiên cứu AI đã quay trở lại vào cuối những năm 1990 và vẫn đang tiếp diễn. Ở đây chúng ta thấy những đột phá trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot, học sâu, học máy và nhiều hơn nữa.
- 1997. Deep Blue của IBM trở thành chương trình máy tính đầu tiên đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới khi đánh bại đại kiện tướng cờ vua người Nga Garry Kasparov.
- 2011. Watson của IBM đã đánh bại hai nhà vô địch trước đây trong chương trình trò chơi truyền hình Jeopardy.
- Ngày nay. Những tiến bộ công nghệ AI mới xuất hiện thường xuyên. Ví dụ, AI lái xe, chẩn đoán bệnh, tạo ra chatbot thực tế…
Tại sao trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?
Công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại tốt hơn con người, hoạt động nhanh hơn và hầu như không có lỗi. Do đó, các doanh nghiệp có thể hoạt động hiệu quả hơn, mở ra nhiều cơ hội hơn cho các công ty cạnh tranh, cũng như mang lại cho các chuyên gia sự tự do để theo đuổi các khía cạnh phức tạp và bổ ích hơn của công việc công nghệ thông tin, giải phóng họ khỏi các tác vụ lặp đi lặp lại nhàm chán tốt hơn nên để cho máy tính được tăng cường AI thực hiện.
Ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo
Sau đây là phân tích về mặt tích cực và tiêu cực của công nghệ AI.
Ưu điểm của công nghệ AI
- AI giỏi trong các công việc đòi hỏi chi tiết
- Nó làm giảm thời gian cần thiết để thực hiện các tác vụ dữ liệu nặng
- Nó mang lại kết quả nhất quán
- Các tác nhân được hỗ trợ bởi AI luôn sẵn sàng; chúng không cần nghỉ ngơi
Nhược điểm của công nghệ AI
- AI đắt lắm
- Nó đòi hỏi trình độ chuyên môn kỹ thuật cao
- AI không thể khái quát hóa từ nhiệm vụ này sang nhiệm vụ khác
- Hiện tại cần có nhiều công nhân có trình độ hơn để xây dựng các công cụ AI
- AI chỉ biết những gì nó được hiển thị
Ứng dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo
Khi công nghệ AI phát triển, chúng ta sẽ thấy nó được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực hơn của cuộc sống. Sau đây là danh sách ngắn gọn, một phần các ứng dụng AI. Trước đó, cần lưu ý rằng cần có các chuyên gia AI lành nghề để thúc đẩy các ứng dụng này.
- Giáo dục. AI tự động chấm điểm, giúp giáo viên có thêm thời gian quan tâm và hỗ trợ học sinh tốt hơn.
- Kinh doanh. Chatbot cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng. Thuật toán học máy được tích hợp vào nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (CRM) tiết lộ dữ liệu giúp phục vụ khách hàng tốt hơn.
- Tài chính. Các ứng dụng tài chính cá nhân do AI điều khiển như TurboTax thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính. Các chương trình khác (ví dụ: IBM Watson) được áp dụng cho quá trình mua nhà và có phần mềm AI thực hiện nhiều giao dịch trên thị trường chứng khoán.
- Bảo mật . Các tổ chức sử dụng máy học trong phần mềm quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM) để phát hiện các điểm bất thường và xác định các hoạt động đáng ngờ. AI có thể phân tích dữ liệu và sử dụng logic để tìm và nhận dạng các điểm tương đồng với mã độc đã biết, hoạt động nhanh hơn con người.
Mười công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu
Hãy chú ý đến mười công nghệ AI này. Chúng ta mới chỉ bắt đầu khai thác tiềm năng của chúng.
- Phần cứng được tối ưu hóa AL. AL là viết tắt của “học chủ động”, mô tả các thuật toán học máy đạt được độ chính xác cao hơn với ít nhãn đào tạo hơn khi chúng có thể chọn dữ liệu mà chúng học được. Phần cứng này bao gồm CPU được thiết kế để xử lý khối lượng công việc có thể mở rộng, chip hình thái thần kinh và silicon tích hợp chuyên dụng cho mạng nơ-ron.
- Sinh trắc học. Sinh trắc học cho phép tương tác tự nhiên hơn giữa máy móc và con người, bao gồm nhận dạng giọng nói, hình ảnh và cảm ứng, ngôn ngữ cơ thể, v.v.
- Quản lý quyết định. Quản lý quyết định giúp các tổ chức đưa ra quyết định nhanh chóng và giảm thiểu rủi ro. Các ứng dụng cấp doanh nghiệp sử dụng hệ thống quản lý quyết định để nhận thông tin cập nhật cần thiết để thực hiện phân tích dữ liệu kinh doanh, tạo điều kiện cho việc ra quyết định tự động của tổ chức.
- Nền tảng học sâu. Loại máy học đặc biệt này được tạo thành từ các mạng nơ-ron nhân tạo chứa nhiều lớp trừu tượng. Học sâu chủ yếu được sử dụng ngày nay trong các ứng dụng nhận dạng và phân loại mẫu được hỗ trợ bởi các tập dữ liệu lớn.
- Học máy. Nền tảng ML cung cấp API, thuật toán, bộ công cụ phát triển và đào tạo, dữ liệu và sức mạnh tính toán để tạo, đào tạo và triển khai các mô hình vào quy trình, ứng dụng và máy móc khác.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích văn bản. NLP sử dụng và hỗ trợ phân tích văn bản bằng cách tạo điều kiện hiểu cấu trúc câu và ý nghĩa, tình cảm và mục đích của nó thông qua các phương pháp thống kê và học máy. NLP hiện đang được sử dụng trong nhiều trợ lý tự động, phát hiện gian lận và bảo mật, và các ứng dụng được sử dụng để khai thác dữ liệu phi cấu trúc.
- Mạng ngang hàng. Mạng ngang hàng giúp kết nối các hệ thống và máy tính khác nhau để chia sẻ dữ liệu trực tiếp, loại bỏ nhu cầu sử dụng máy chủ. Công nghệ này được sử dụng nhiều trong tiền điện tử.
- Tự động hóa quy trình bằng robot. Công nghệ này là ứng dụng AI cấu hình robot để diễn giải, giao tiếp và phân tích dữ liệu. Kỷ luật này giúp tự động hóa hoàn toàn hoặc một phần các hoạt động thủ công lặp đi lặp lại và dựa trên quy tắc.
- Nhận dạng giọng nói. Nhận dạng giọng nói chuyển đổi giọng nói của con người thành định dạng dễ hiểu và hữu ích cho máy tính, tạo cầu nối giữa tương tác giữa con người và máy tính. Siri là một ví dụ điển hình về nhận dạng giọng nói.
- Trợ lý ảo. Trợ lý ảo là các ứng dụng máy tính tương tác với mọi người. Các ứng dụng di động và web sử dụng chatbot làm đại lý dịch vụ khách hàng, Google Assistant giúp tổ chức các cuộc họp và Alexa giúp đơn giản hóa ngày của bạn. Trợ lý ảo cũng giống như trợ lý ngôn ngữ, thu thập tín hiệu từ các lựa chọn và sở thích của bạn.
Bạn có muốn tìm hiểu thêm về Trí tuệ nhân tạo không?
AI sẽ tiếp tục bùng nổ trong giáo dục, y tế, tài chính, thương mại. Theo ZipRecruiter, kỹ sư AI tại Mỹ có mức lương trung bình khoảng 156.648 USD/năm, có thể lên tới 255.500 USD. Đây là lĩnh vực đầy triển vọng cho những ai yêu thích công nghệ, dữ liệu và muốn xây dựng sự nghiệp trong kỷ nguyên số.
Giảng viên Tạ Đăng Chí
Bộ môn Ứng dụng phần mềm
FPT Polytechnic Hà Nội
