Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến các hệ thống hoặc máy móc mô phỏng trí thông minh của con người. Điều này cho phép những cỗ máy này tự học và suy nghĩ, đồng thời có thể đưa ra quyết định mà không cần sự trợ giúp của con người.
Để hiểu AI đang cố gắng làm gì, điều quan trọng là phải xem mục tiêu cuối cùng của nó. Mục tiêu này là tạo ra những cỗ máy có thể xử lý và đồng hóa dữ liệu theo cách hoàn toàn độc lập, đồng thời có khả năng tự nhận thức về sự tồn tại của chúng.
Hiện tại, AI còn lâu mới là những cỗ máy sản xuất hàng loạt có khả năng tự nhận thức. Nhưng nó đã phát triển đủ để các hệ thống và máy móc thông thường có thể hoạt động mà không cần hỗ trợ, tự đánh giá dữ liệu và đưa ra quyết định theo ý mình.
Có nhiều loại AI khác nhau, một số loại có thể được tìm thấy trong nhiều hệ thống và máy móc. Bằng cách tìm hiểu về các tập hợp con AI này, bạn có thể biết thêm về AI và cách thức hoạt động của nó.
Những điểm chính
- AI cung cấp cho các hệ thống và máy móc khả năng học hỏi, suy nghĩ và tự đưa ra quyết định.
- Có nhiều loại AI khác nhau, mỗi loại được phân loại theo khả năng hoạt động độc lập.
- AI nhằm mục đích phát triển các hệ thống có thể tự vận hành hoàn toàn đồng thời có khả năng tự nhận thức giống con người.
- Ở dạng đơn giản nhất, AI chỉ có thể thực hiện những nhiệm vụ mà nó đã được lập trình để thực hiện. Ở dạng tiên tiến, AI có thể là người suy nghĩ và ra quyết định độc lập.
AI là gì: Nó hoạt động như thế nào và nó đặt ra mục tiêu gì?
AI hoạt động thông qua các hệ thống và máy móc được thiết kế để mô phỏng trí thông minh của con người. Điều này bao gồm khả năng của con người trong việc nhận thức thông tin, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định theo đánh giá của họ. Các hệ thống AI mô phỏng các quy trình thông minh này thông qua một tập hợp các tác vụ được xác định trước và các thuật toán tiên tiến mà các lập trình viên trang bị cho chúng.
Thông qua AI, con người hướng đến mục tiêu tạo ra các hệ thống và máy móc như robot có thể tự suy nghĩ và hành động bằng cách sử dụng thông tin có sẵn. Mục tiêu cuối cùng của nhiệm vụ này là phát triển các hệ thống AI có khả năng tự nhận thức, tự tiến hóa và tự phụ thuộc.
AI có các danh mục khác nhau xác định khả năng của các hệ thống và máy móc hoạt động thông qua cơ chế này. Các danh mục này giúp các nhà khoa học dữ liệu, lập trình viên AI và những người dùng khác dễ dàng xác định loại phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo nào họ nên sử dụng với ứng dụng của mình.
AI thường được chia thành bốn nhóm sau.
1. Phản ứng
Trí tuệ nhân tạo phản ứng được coi là dạng AI lỗi thời nhất. Thể loại này có tên như vậy là do có phản ứng được xác định trước đối với một tập hợp dữ liệu và hành động. Do đó, các loại hệ thống AI này không học hỏi từ kinh nghiệm xử lý thông tin của chúng. Thay vào đó, chúng chỉ có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu theo chương trình được lập trình sẵn và phản ứng với dữ liệu đó.
Điều này hạn chế khả năng các hệ thống AI này đưa ra quan điểm riêng của chúng ngoài những thông số mà chúng đã được trang bị. Nhưng khi được đào tạo với các cách hiểu khác nhau về dữ liệu, các hệ thống và máy móc AI phản ứng vẫn có thể tự mình thực hiện các nhiệm vụ kỳ diệu và thường là dư thừa để giúp cuộc sống của con người dễ dàng hơn.
Trong khi tìm hiểu về AI là gì, bạn có thể tìm thấy ví dụ được nhắc đến nhiều về AI phản ứng dưới dạng huyền thoại. Siêu máy tính Deep Blue của IBM được lập trình để chơi cờ vua và giành chiến thắng trước một nhà vô địch thế giới vào năm 1996-1997. Trong khi đó, một ví dụ thường thấy về AI phản ứng là hệ thống gợi ý nội dung của các dịch vụ phát trực tuyến khác nhau, phân tích loại nội dung mà người dùng sử dụng và đưa ra các gợi ý tương tự theo thẻ và thông tin nhận dạng khác.
2. Bộ nhớ hạn chế
AI có bộ nhớ hạn chế đề cập đến các hệ thống và máy móc có khả năng rút kinh nghiệm từ trước đây để đưa ra quyết định trong hiện tại. Điều này làm cho chúng trở thành sự kết hợp của AI phản ứng nhưng có khả năng ML được nhúng vào chúng. Điều này cũng nêu bật các mục tiêu mà AI hiện đại có thể đạt được bằng các phương pháp tiếp cận tiên tiến hơn, đồng thời xử lý các bộ dữ liệu phức tạp.
Do được phân loại bằng cách sử dụng kinh nghiệm xử lý dữ liệu trước đây để thực hiện các hành động mới, tất cả các hệ thống và máy móc AI hiện đại đều sử dụng mô hình bộ nhớ hạn chế. Điều này làm cho bộ nhớ hạn chế trở thành một trong những dạng AI phổ biến nhất được các nhà khoa học dữ liệu cũng như lập trình viên săn đón.
Vì AI có bộ nhớ hạn chế đóng vai trò là nền tảng của nhiều hệ thống hiện đại khác nhau nên bạn có thể tìm thấy nó trên một số ứng dụng. Trong số những cách tiếp cận này, xe tự lái nổi bật là một trong những phương tiện trình diễn phổ biến nhất. Điều này cũng khiến bộ nhớ hạn chế trở thành một trong những loại AI được thiết lập để đạt đến tầm cao mới về mức độ phổ biến trong tương lai gần.
3. Lý thuyết về Tâm trí
Khi tìm hiểu AI là gì, bạn cũng cần chú ý đến lý thuyết về hệ thống tư duy. Các hệ thống và máy móc AI này vẫn chưa được hình thành đầy đủ hoặc chưa có sẵn trong các ứng dụng hữu hình dành cho người tiêu dùng. Nhưng khái niệm của họ đã được xác định rõ ràng và mở ra những cánh cửa mới cho những điều kỳ diệu mà AI có thể đạt được cho máy móc cũng như nhân loại trong tương lai.
Tóm lại, lý thuyết về tâm trí AI nhằm mục đích vượt xa việc mô phỏng trí thông minh của con người và mong muốn hiểu được suy nghĩ, nhu cầu và cảm xúc của người khác. Đổi lại, quá trình phát triển AI này mong muốn nâng cao trí tuệ cảm xúc tổng hợp theo cách làm cho các hệ thống và máy móc hiểu được cảm xúc của con người cũng như chúng có thể tái tạo nó.
Như đã nói, lý thuyết về tâm trí AI không dễ dàng được nhân rộng như việc dự đoán một số lượt không thể tránh khỏi trên bàn cờ. Thay vào đó, nó yêu cầu các hệ thống và máy móc AI được đào tạo theo phương pháp này để phân tích và đánh giá thực sự người mà chúng đang tương tác. Điều này đòi hỏi một số tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực AI hiện tại nhưng cũng hứa hẹn một tương lai thú vị cho AI.
4. Tự nhận thức
Trong số bốn loại AI thú vị, AI tự nhận thức có lẽ là chủ đề sáng tạo nhất nhưng gây tranh cãi nhất. Tương tự như lý thuyết về AI trí tuệ, AI tự nhận thức vẫn đang được phát triển trước khi có thể đạt đến mức độ mà các ứng dụng của nó liền mạch và sẵn sàng cho mục đích sử dụng công cộng và thương mại lớn hơn. Nhưng đúng như tên gọi, các hệ thống và máy móc AI có khả năng tự nhận thức như robot sẽ có thể trở nên có tri giác.
Nhận thức về khả năng tự nhận thức này sẽ đến từ việc phát triển hơn nữa các hệ thống AI hiện đang được sử dụng bao gồm AI có bộ nhớ phản ứng và hạn chế. Vì AI là một không gian phát triển nhanh chóng, liên tục đưa các hệ thống mới vào hoạt động, nên quá trình phát triển này không nằm ngoài dự đoán ngay cả khi nó chắc chắn sẽ mất một thời gian.
Điều này có nghĩa là mặc dù sẽ mất một thời gian để các nhà khoa học và chuyên gia hiểu được AI có khả năng làm gì với trí tuệ cảm xúc tổng hợp, nhưng khả năng có AI suy nghĩ, cảm nhận và hành động giống con người sẽ là đỉnh cao của công nghệ AI. Sự tiến bộ này sau đó có thể được thể hiện dưới dạng robot và ứng dụng có khả năng tương tác với con người ở cùng mức độ cảm xúc như chính loài của họ.
Các loại ứng dụng AI khác nhau
Ngoài bốn loại AI được đề cập ở trên, không gian trí tuệ nhân tạo còn có các tập hợp con khác nhau dưới tên của nó. Chúng bao gồm các cách tiếp cận sau.
Machine Learning
Thường được sử dụng thay thế cho trí tuệ nhân tạo, học máy (ML) là một tiểu thể loại của AI. Các máy AI sử dụng ML tích cực học hỏi từ dữ liệu mà chúng xử lý và áp dụng những hiểu biết và mô hình đã học trước đó để xử lý các tập thông tin mới trong tương lai. Các hệ thống AI này có thể thích ứng với các quy trình mới mà không cần phải tuân theo các hướng dẫn đặt trước. Điều này làm cho AI có bộ nhớ hạn chế trở thành một phần của ML.
Học kĩ càng
Học sâu là một phần của ML, nơi nó hoạt động như phiên bản ML nâng cao hơn. So với ML, deep learning xử lý các tập dữ liệu phức tạp hơn và lớn hơn, có thể bao gồm các phương tiện chưa được phân loại khác nhau như hình ảnh, giọng nói và video. Điều này cũng hoạt động đối với số lượng lớn hoặc lớp dữ liệu mà con người không thể xử lý ở trạng thái ban đầu. Điều này làm cho deep learning trở thành một phương pháp phổ biến dành cho AI có bộ nhớ hạn chế với các nhu cầu nâng cao hơn.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện là một phương pháp phổ biến để sử dụng AI, đặc biệt là học máy. Nó đề cập đến khả năng của hệ thống hoặc máy móc trong việc xác định, hiểu và xử lý lời nói của con người. Mục tiêu của phương pháp này là để các máy AI mô phỏng lời nói của con người theo cách khiến chúng không cần đến sự trợ giúp của con người.
Bạn cũng có thể gặp phải các thuật ngữ sau trong quá trình nghiên cứu để tìm hiểu AI là gì.
Mạng lưới thần kinh
Còn được biết là mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) hoặc mạng thần kinh mô phỏng (SNN), mạng thần kinh sử dụng bộ não con người làm mô hình để kết nối các nhánh dữ liệu phức tạp khác nhau thông qua các lớp. Mạng lưới thần kinh được coi là một tiểu thể loại của học máy và đóng một vai trò quan trọng để hỗ trợ AI hoạt động với phương pháp học sâu.
Robotics
Có lẽ sự lặp lại phổ biến nhất của AI là sự thể hiện của nó trong lĩnh vực robot. Những máy này tập trung vào việc xử lý và quản lý các quy trình vật lý. Điều này làm cho chúng trở nên phổ biến trong nhiều môi trường khác nhau như nhà máy sản xuất cũng như các hoạt động quân sự. Các hệ thống AI này chủ yếu hoạt động trên dữ liệu đặt trước nhưng chúng có thể sử dụng các tập hợp con AI khác nhau để trở nên tiên tiến hơn.
Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI)
Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) là sự giải thích lý thuyết về tâm trí và các mô hình AI tự nhận thức. Các hệ thống và máy móc AGI này chưa được chế tạo đến mức hoàn hảo và hiện vẫn đang trong quá trình phát triển. Nhưng một khi chúng được phát triển, chúng sẽ xác định lại các hành động mà các loại AI hiện tại có thể tự thực hiện.
AI vẫn ở đây, với tiềm năng thực sự của nó vẫn chưa được khai thác
Với trợ lý giọng nói, ô tô tự lái và nhiều công cụ quản trị khác nhau, AI đã trở thành một phần trong cuộc sống của chúng ta. Nhưng điều kỳ diệu thực sự của nó xét về mặt lý thuyết về tâm trí và khả năng tự nhận thức vẫn chưa được khám phá. Khi AI phát triển hơn nữa, những tiến bộ này cũng có thể mở ra trong tương lai và bộc lộ sức mạnh thực sự của trí thông minh giống con người trong các hệ thống và máy móc khác nhau.
