Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến việc mô phỏng trí thông minh của con người trong các cỗ máy được lập trình để suy nghĩ giống như con người và bắt chước hành động của họ. Thuật ngữ này cũng có thể được áp dụng cho bất kỳ máy nào thể hiện các đặc điểm liên quan đến tâm trí con người như học tập và giải quyết vấn đề.

Hiểu về Trí tuệ nhân tạo (AI)

Khi hầu hết mọi người nghe thuật ngữ trí tuệ nhân tạo, điều đầu tiên họ thường nghĩ đến là robot. Đó là bởi vì những bộ phim và tiểu thuyết kinh phí lớn dệt nên những câu chuyện về những cỗ máy giống như con người tàn phá Trái đất. Nhưng không có gì có thể xa hơn sự thật.

Trí tuệ nhân tạo dựa trên nguyên tắc trí thông minh của con người có thể được xác định theo cách mà một cỗ máy có thể dễ dàng bắt chước nó và thực hiện các nhiệm vụ , từ đơn giản nhất đến những nhiệm vụ thậm chí phức tạp hơn. Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo bao gồm bắt chước hoạt động nhận thức của con người. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trong lĩnh vực này đang có những bước tiến nhanh chóng đáng ngạc nhiên trong việc bắt chước các hoạt động như học tập, lý luận và nhận thức, đến mức chúng có thể được xác định cụ thể. Một số người tin rằng các nhà đổi mới có thể sớm có thể phát triển các hệ thống vượt quá khả năng học hỏi hoặc lý luận của con người bất kỳ chủ đề nào. Nhưng những người khác vẫn hoài nghi vì tất cả các hoạt động nhận thức đều được đưa ra với những đánh giá giá trị tùy thuộc vào kinh nghiệm của con người.

Khi công nghệ tiến bộ, các tiêu chuẩn trước đây xác định trí tuệ nhân tạo trở nên lỗi thời. Ví dụ, các máy tính toán các chức năng cơ bản hoặc nhận dạng văn bản thông qua nhận dạng ký tự quang học không còn được coi là hiện thân của trí tuệ nhân tạo, vì chức năng này hiện được coi là một chức năng máy tính vốn có.

AI không ngừng phát triển để mang lại lợi ích cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Máy móc được nối dây bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận liên ngành dựa trên toán học, khoa học máy tính, ngôn ngữ học, tâm lý học, v.v.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Có rất nhiều ứng dụng trong thế giới thực của các hệ thống AI ngày nay. Dưới đây là một số ví dụ phổ biến nhất:

• Nhận dạng giọng nói: Nó còn được gọi là nhận dạng giọng nói tự động (ASR), nhận dạng giọng nói máy tính hoặc chuyển giọng nói thành văn bản và nó là một khả năng sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xử lý lời nói của con người thành định dạng bằng văn bản. Nhiều thiết bị di động kết hợp nhận dạng giọng nói vào hệ thống của họ để tiến hành tìm kiếm bằng giọng nói – ví dụ: Siri — hoặc cung cấp nhiều khả năng truy cập hơn xung quanh việc nhắn tin.
• Dịch vụ khách hàng: Chatbot trực tuyến đang thay thế các đại lý của con người trong suốt hành trình của khách hàng. Họ trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) xung quanh các chủ đề, như vận chuyển hoặc cung cấp lời khuyên được cá nhân hóa, bán chéo sản phẩm hoặc đề xuất kích thước cho người dùng, thay đổi cách chúng tôi nghĩ về sự tham gia của khách hàng trên các trang web và nền tảng truyền thông xã hội. Ví dụ bao gồm các bot nhắn tin trên các trang web thương mại điện tử với các tác nhân ảo, ứng dụng nhắn tin, chẳng hạn như Slack và Facebook Messenger và các tác vụ thường được thực hiện bởi trợ lý ảo và trợ lý giọng nói.
• Thị giác máy tính: Công nghệ AI này cho phép máy tính và hệ thống lấy thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác, và dựa trên những đầu vào đó, nó có thể hành động. Khả năng cung cấp đề xuất này phân biệt nó với các tác vụ nhận dạng hình ảnh. Được hỗ trợ bởi các mạng nơ-ron tích chập, thị giác máy tính có các ứng dụng trong gắn thẻ ảnh trong phương tiện truyền thông xã hội, hình ảnh X quang trong chăm sóc sức khỏe và xe tự lái trong ngành công nghiệp ô tô.
• Công cụ đề xuất: Sử dụng dữ liệu hành vi tiêu dùng trong quá khứ, các thuật toán AI có thể giúp khám phá các xu hướng dữ liệu có thể được sử dụng để phát triển các chiến lược bán chéo hiệu quả hơn. Điều này được sử dụng để đưa ra các đề xuất bổ sung có liên quan cho khách hàng trong quá trình thanh toán cho các nhà bán lẻ trực tuyến.
• Giao dịch cổ phiếu tự động: Được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán, các nền tảng giao dịch tần số cao do AI điều khiển thực hiện hàng ngàn hoặc thậm chí hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.

Phân loại trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo có thể được chia thành hai loại khác nhau: yếu và mạnh. Trí tuệ nhân tạo yếu thể hiện một hệ thống được thiết kế để thực hiện một công việc cụ thể. Các hệ thống AI yếu bao gồm các trò chơi điện tử như ví dụ cờ vua từ trên cao và các trợ lý cá nhân như Alexa của Amazon và Siri của Apple. Bạn hỏi trợ lý một câu hỏi, nó trả lời nó cho bạn.

Hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ là những hệ thống thực hiện các nhiệm vụ được coi là giống con người. Chúng có xu hướng phức tạp và phức tạp hơn. Chúng được lập trình để xử lý các tình huống trong đó chúng có thể được yêu cầu giải quyết vấn đề mà không cần một người can thiệp. Những loại hệ thống này có thể được tìm thấy trong các ứng dụng như xe tự lái hoặc trong phòng mổ bệnh viện.

So sánh Deep learning và Machine learning

Vì deep learning và machine learning có xu hướng được sử dụng thay thế cho nhau, điều đáng chú ý là các sắc thái giữa hai. Như đã đề cập ở trên, cả deep learning và machine learning đều là các lĩnh vực phụ của trí tuệ nhân tạo, và deep learning thực sự là một lĩnh vực phụ của machine learning.

Deep learning thực sự bao gồm các mạng nơ-ron. “Deep” trong deep learning đề cập đến một mạng nơ-ron bao gồm hơn ba lớp- bao gồm các đầu vào và đầu ra – có thể được coi là một thuật . Điều này thường được thể hiện bằng sơ đồ sau:

Cách thức học sâu và học máy khác nhau là cách mỗi thuật toán học. Deep learning tự động hóa phần lớn phần khai thác tính năng của quy trình, loại bỏ một số can thiệp thủ công của con người cần thiết và cho phép sử dụng các bộ dữ liệu lớn hơn. Bạn có thể nghĩ về deep learning là “học máy có thể mở rộng” như Lex Fridman đã lưu ý trong cùng một bài giảng MIT từ trên cao. Cổ điển, hay “không sâu”, học máy phụ thuộc nhiều hơn vào sự can thiệp của con người để học. Các chuyên gia của con người xác định hệ thống phân cấp các tính năng để hiểu sự khác biệt giữa các đầu vào dữ liệu, thường đòi hỏi dữ liệu có cấu trúc hơn để tìm hiểu.

Machine learning “Deep” có thể tận dụng các bộ dữ liệu được gắn nhãn, còn được gọi là học tập có giám sát, để thông báo thuật toán của nó, nhưng nó không nhất thiết phải yêu cầu một tập dữ liệu được gắn nhãn. Nó có thể ăn dữ liệu phi cấu trúc ở dạng thô (ví dụ: văn bản, hình ảnh) và nó có thể tự động xác định hệ thống phân cấp các tính năng phân biệt các loại dữ liệu khác nhau với nhau. Không giống như học máy, nó không yêu cầu sự can thiệp của con người để xử lý dữ liệu, cho phép chúng tôi mở rộng quy mô học máy theo những cách thú vị hơn.

Trí tuệ nhân tạo và Đám mây IBM

IBM đã đi đầu trong việc thúc đẩy các công nghệ dựa trên AI cho các doanh nghiệp và đã đi tiên phong trong tương lai của các hệ thống machine learning cho nhiều ngành công nghiệp. Dựa trên nhiều thập kỷ nghiên cứu AI, nhiều năm kinh nghiệm làm việc với các tổ chức thuộc mọi quy mô và học hỏi từ hơn 30.000 cam kết ibm Watson, IBM đã phát triển AI Ladder để triển khai thành công trí tuệ nhân tạo:

• Thu thập: Đơn giản hóa việc thu thập và truy cập dữ liệu.
• Sắp xếp: Tạo nền tảng phân tích sẵn sàng cho doanh nghiệp.
• Phân tích: Xây dựng các hệ thống dựa trên AI có thể mở rộng và đáng tin cậy.
• Truyền: Tích hợp và tối ưu hóa các hệ thống trên toàn bộ khuôn khổ kinh doanh.
• Hiện đại hóa: Đưa các ứng dụng và hệ thống AI của bạn lên đám mây.

IBM Watson cung cấp cho các doanh nghiệp các công cụ AI cần để chuyển đổi hệ thống kinh doanh và quy trình làm việc của họ, đồng thời cải thiện đáng kể tự động hóa và hiệu quả.

Cân nhắc đặc biệt

Kể từ khi bắt đầu, trí tuệ nhân tạo đã chịu sự giám sát từ các nhà khoa học và công chúng. Một chủ đề phổ biến là ý tưởng rằng máy móc sẽ trở nên phát triển cao đến mức con người sẽ không thể theo kịp và chúng sẽ tự cất cánh, tự thiết kế lại với tốc độ theo cấp số nhân.

Một điều nữa là máy móc có thể hack vào quyền riêng tư của mọi người và thậm chí được vũ khí hóa. Các lập luận khác tranh luận về đạo đức của trí tuệ nhân tạo và liệu các hệ thống thông minh như robot có nên được đối xử với các quyền tương tự như con người hay không.

Xe tự lái đã khá gây tranh cãi vì máy móc của họ có xu hướng được thiết kế cho rủi ro thấp nhất có thể và ít thương vong nhất. Nếu được trình bày với một kịch bản va chạm với người này hay người khác cùng một lúc, những chiếc xe này sẽ tính toán tùy chọn sẽ gây ra ít thiệt hại nhất.

Một vấn đề gây tranh cãi khác mà nhiều người gặp phải với trí tuệ nhân tạo là nó có thể ảnh hưởng đến việc làm của con người như thế nào. Với nhiều ngành công nghiệp đang tìm cách tự động hóa một số công việc nhất định thông qua việc sử dụng máy móc thông minh, có mối lo ngại rằng mọi người sẽ bị đẩy ra khỏi lực lượng lao động. Xe tự lái có thể loại bỏ nhu cầu về taxi và các chương trình chia sẻ xe, trong khi các nhà sản xuất có thể dễ dàng thay thế lao động của con người bằng máy móc, làm cho kỹ năng của mọi người trở nên lỗi thời hơn. Tuy nhiên cũng có những ý kiến trái chiều, một số ít người cho rằng trí tuệ nhân tạo sẽ giúp chất lượng cuộc sống của chúng ta trở nên tốt hơn, con người có thể sẽ có nhiều thời gian dư thừa hơn khi mà trí tuệ nhân tạo dần thay thế con người và theo sau là sự dịch chuyển xu hướng về mọi mặt.