Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo đang dần khẳng định vai trò to lớn của mình trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Hầu như tất cả các thị trường hay phân khúc đều có mặt AI, từ điện thoại thông minh đến ứng dụng, hệ thống nhà thông minh, tìm kiếm của Google và mạng xã hội

Trí tuệ nhân tạo đang dần khẳng định vai trò to lớn của mình trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Hầu như tất cả các thị trường hay phân khúc đều có mặt AI, từ điện thoại thông minh đến ứng dụng, hệ thống nhà thông minh, tìm kiếm của Google và mạng xã hội. Chúng ta có thể dự đoán trong tương lai, một loạt các sản phẩm, phần mềm và chiến lược dựa trên AI mới sẽ thay đổi cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu các kiến ​​thức cơ bản về Trí tuệ nhân tạo như khái niệm, lịch sử, các loại, ứng dụng và nhiều khái niệm khác liên quan đến AI.

AI là gì?

AI (Trí tuệ nhân tạo) là khả năng máy móc thực hiện các chức năng nhận thức giống như con người, chẳng hạn như học tập, suy luận và giải quyết vấn đề. Các tiêu chuẩn mà con người đặt cho AI là nhóm lý luận, lời nói và tầm nhìn.

Các cấp độ của AI

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence – ASI)

Một trí tuệ nhân tạo được cho là hẹp khi máy móc có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể tốt hơn con người. 

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (Artificial General Intelligence – AGI)

Trí thông minh nhân tạo đạt đến trạng thái toàn năng khi nó có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào với mức độ chính xác tương tự như con người.

Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Superintelligence – ASI)

Siêu trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ mà con người không làm được.

Lược sử trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ thông dụng ngày nay. Năm 1956, một nhóm các chuyên gia tiên phong đến từ các nền tảng khác nhau đã quyết định tổ chức một dự án nghiên cứu về AI. Bốn “bộ óc sáng giá” đã dẫn dắt dự án là John McCarthy (Cao đẳng Dartmouth), Marvin Minsky (Đại học Harvard), Nathaniel Rochester (IBM), và Claude Shannon (Phòng thí nghiệm Điện thoại Bell).

Mục đích chính của dự án nghiên cứu là giải quyết “mọi khía cạnh của học tập hoặc bất kỳ tính năng nào khác của trí thông minh mà về nguyên tắc có thể được mô tả chính xác đến mức có thể tạo ra một cỗ máy để mô phỏng nó.”

Đề xuất của các hội nghị thượng đỉnh bao gồm:

1. Máy tính tự động
2. Làm thế nào một máy tính có thể được lập trình để sử dụng một ngôn ngữ?
3. Mạng thần kinh nhân tạo (Neuron Nets)
4. Tính tự cải thiện

Những đề xuất và nghiên cứu dẫn đến ý tưởng máy tính thông minh có thể được tạo ra. Một kỷ nguyên mới bắt đầu, đầy hy vọng với Trí tuệ nhân tạo.

Phân loại trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo có thể được chia thành ba lĩnh vực con:

• Trí tuệ nhân tạo (AI)
• Học máy (Machine Learning)
• Học sâu (Deep Learning)

Các loại trí tuệ nhân tạo

• Học máy (Machine Learning)

Học máy là nghệ thuật nghiên cứu các thuật toán được học hỏi từ thí nghiệm và kinh nghiệm. Học máy dựa trên ý tưởng: tồn tại một số mẫu trong dữ liệu đã được xác định và sử dụng cho các dự đoán trong tương lai. Sự khác biệt so với các quy tắc mã hóa cứng là máy tự học để tìm ra các quy tắc đó.

Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một lĩnh vực phụ của học máy. Học sâu không có nghĩa là máy móc học những kiến ​​thức chuyên sâu hơn, nó có nghĩa là máy sử dụng các lớp khác nhau để học từ dữ liệu. Độ sâu của mô hình được biểu thị bằng số lớp trong mô hình. 

Ví dụ: mô hình LeNet của Google để nhận dạng hình ảnh có 22 lớp.

Trong học sâu, giai đoạn học được thực hiện thông qua một mạng thần kinh nhân tạo. Mạng thần kinh nhân tạo là một kiến ​​trúc mà các lớp được xếp chồng lên nhau.

So sánh AI với Học máy

Hầu hết điện thoại thông minh, thiết bị hàng ngày hoặc thậm chí internet của chúng ta đều sử dụng trí tuệ nhân tạo. Thông thường, AI và học máy được sử dụng thay thế cho nhau bởi các công ty lớn muốn sự cải tiến. Tuy nhiên, học máy và AI khác nhau theo một số cách.

AI là khoa học đào tạo máy móc để thực hiện các nhiệm vụ của con người. 

Trí tuệ nhân tạo và Máy học

Trí tuệ nhân tạo là một máy tính có các đặc tính giống như con người. AI hoạt động dễ dàng và liền mạch để tính toán thế giới xung quanh chúng ta. Trí tuệ nhân tạo là khái niệm mà một máy tính có thể làm được như vậy. Có thể nói AI là ngành khoa học lớn bắt chước các khả năng của con người.

Học máy là một tập hợp con riêng biệt của AI giúp đào tạo máy cách học. Mô hình học máy tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và cố gắng kết luận. Tóm lại, máy móc không cần con người lập trình rõ ràng. Các lập trình viên đưa ra một số ví dụ và máy tính sẽ học những gì phải làm từ các mẫu đó.

Ứng dụng của AI và các ví dụ

AI được ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực đời sống của con người. Dưới đây là cách AI được ứng dụng và các ví dụ điển hình.

• AI được sử dụng để giảm hoặc tránh các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. 

Ví dụ: AI có thể lặp lại một tác vụ liên tục mà không gây nhàm chán. Trên thực tế, AI không bao giờ có khái niệm nghỉ ngơi và thờ ơ với nhiệm vụ phải thực hiện

• AI cải thiện một sản phẩm hiện có. Trước thời đại của học máy, các sản phẩm cốt lõi được xây dựng dựa trên quy tắc mã cứng. Các công ty đã áp dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao chức năng của sản phẩm hơn là bắt đầu từ đầu để thiết kế sản phẩm mới. 

Ví dụ: Bạn có thể nghĩ về một hình ảnh Facebook. Một vài năm trước, bạn phải gắn thẻ bạn bè của mình theo cách thủ công. Ngày nay, với sự trợ giúp của AI, Facebook có thể nhận dạng khuôn mặt và giới thiệu của một người người đó tới bạn.

AI được sử dụng trong tất cả các ngành, từ tiếp thị đến chuỗi cung ứng, tài chính, lĩnh vực chế biến thực phẩm. 

Tại sao AI lại bùng nổ như hiện nay?

Để tìm hiểu lý do tại sao AI lại bùng nổ như hiện nay. Chúng ta hãy quan sát sơ đồ dưới đây.

Mạng thần kinh nhân tạo đã ra đời từ những năm chín mươi với tài liệu chuyên sâu của Yann LeCun. Tuy nhiên, nó bắt đầu trở nên nổi tiếng vào khoảng năm 2012. Ba yếu tố quan trọng góp phần tạo nên sự nổi tiếng của nó là: phần cứng, dữ liệu và thuật toán.

Học máy là một lĩnh vực thử nghiệm, có nghĩa là nó cần phải có dữ liệu để thử nghiệm các ý tưởng hoặc phương pháp tiếp cận mới. Với sự bùng nổ của Internet, dữ liệu trở nên dễ dàng truy cập hơn. Bên cạnh đó, các công ty khổng lồ như NVIDIA và AMD đã phát triển chip đồ họa hiệu năng cao cho thị trường game.

1. Phần cứng

Sức mạnh của CPU (Central Processing Unit – bộ xử lý trung tâm) đã bùng nổ trong hai mươi năm qua, nó cho phép người dùng đào tạo một mô hình học sâu nhỏ trên bất kỳ máy tính xách tay nào. Tuy nhiên, để xử lý mô hình học sâu cho thị giác máy tính hoặc học sâu, bạn cần một hệ thống máy mạnh hơn. Nhờ sự đầu tư của NVIDIA và AMD, đã có một thế hệ GPU (Graphics Processing Unit – bộ xử lý đồ họa) mới. Các chip này cho phép tính toán song song. Nó có nghĩa là máy có thể tách các tính toán qua một số GPU để tăng tốc độ tính toán.

2. Dữ liệu

Học sâu là cấu trúc của mô hình và dữ liệu là “chất lỏng” để làm cho nó trở nên sống động. Hơn nữa, dữ liệu cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo, nếu không có dữ liệu, không thể làm gì được. Công nghệ mới nhất đã thúc đẩy khả năng lưu trữ dữ liệu. Việc lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trong trung tâm dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Cuộc cách mạng Internet làm cho việc thu thập và phân phối dữ liệu có sẵn để cung cấp cho thuật toán học máy. Nếu bạn đã quen thuộc với Flickr, Instagram hoặc bất kỳ ứng dụng nào khác có hình ảnh, bạn có thể đoán được tiềm năng AI của chúng. Có hàng triệu hình ảnh với thẻ có sẵn trên các trang web này. Những bức ảnh đó có thể được sử dụng để huấn luyện mô hình mạng thần kinh nhân tạo nhận dạng một đối tượng trên bức ảnh mà không cần phải thu thập và gắn nhãn dữ liệu theo cách thủ công.

Trí tuệ nhân tạo kết hợp với dữ liệu đem lại sức mạnh công nghệ. Dữ liệu là một lợi thế cạnh tranh độc nhất mà không công ty nào được phép bỏ qua. AI cung cấp câu trả lời tốt nhất từ ​​dữ liệu. Khi tất cả các công ty cùng công nghệ, thì công ty sở hữu dữ liệu sẽ có lợi thế cạnh tranh hơn công ty còn lại. Một công ty cần các nguồn dữ liệu đặc biệt đa dạng để có thể tìm ra các mẫu và học hỏi với một khối lượng đáng kể.

3. Thuật toán

Sức mạnh của phần cứng, việc dễ dàng truy cập của dữ liệu, nhưng một điều khiến mạng thần kinh nhân tạo trở nên đáng tin cậy hơn là sự phát triển của các thuật toán chính xác. Mạng thần kinh sơ cấp là một ma trận nhân đơn giản không có các tính chất thống kê chuyên sâu. Kể từ năm 2010, những khám phá đáng chú ý đã được thực hiện để cải thiện mạng thần kinh nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo sử dụng một thuật toán tiến bộ để cho phép dữ liệu thực hiện việc lập trình. Điều này có nghĩa là máy tính có thể tự dạy cách thực hiện các tác vụ khác nhau, như tìm điểm bất thường, trở thành một chatbot…

Tóm tắt 

Trí tuệ nhân tạo là khoa học đào tạo máy móc để bắt chước hoặc tái tạo nhiệm vụ của con người. Một nhà khoa học có thể sử dụng các phương pháp khác nhau để đào tạo một cỗ máy. AI cung cấp một công nghệ tiên tiến để xử lý các dữ liệu phức tạp mà con người không thể xử lý được. Nói tóm lại, AI tự động hóa các công việc dư thừa cho phép người lao động tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao, có giá trị gia tăng. Khi AI được triển khai ở quy mô lớn, nó dẫn đến giảm chi phí và tăng doanh thu. Hy vọng qua bài viết này các bạn đã hiểu rõ hơn về thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo. 

Lương Thuận – dịch từ Guru99