Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện là một trong những từ thông dụng nhất trong lĩnh vực công nghệ và có lý do chính đáng. Vài năm gần đây đã chứng kiến một số đổi mới và tiến bộ mà trước đây chỉ nằm trong lĩnh vực khoa học viễn tưởng đang dần biến thành hiện thực.
Các chuyên gia coi trí tuệ nhân tạo là một yếu tố sản xuất, có tiềm năng tạo ra các nguồn tăng trưởng mới và thay đổi cách thức thực hiện công việc giữa các ngành.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu trí tuệ nhân tạo AI là gì, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong công việc và đời sống và các ví dụ về ứng dụng trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện nay.
1. Trí tuệ nhân tạo AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới có khả năng thực hiện được.
Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là tạo ra các chương trình hoặc máy móc có khả năng học hỏi, suy nghĩ và thực hiện các tác vụ thông minh mà đòi hỏi sự hiểu biết, quyết định và giải quyết vấn đề.
Hình ảnh được tạo bằng Midjourney
Năm 2022 đã đưa AI trở thành xu hướng phổ biến nhờ sự quen thuộc rộng rãi với các ứng dụng của Generative Pre-training Transformer.
Ứng dụng phổ biến nhất là ChatGPT của OpenAI. Niềm đam mê rộng rãi với ChatGPT đã khiến nó đồng nghĩa với AI trong tâm trí hầu hết người tiêu dùng. Tuy nhiên, nó chỉ đại diện cho một phần nhỏ cách thức mà công nghệ AI đang được sử dụng ngày nay.
1.1 Nguồn gốc bắt nguồn của Ai
Nguồn gốc của AI bắt nguồn từ năm 1955 khi John McCarthy, trợ lý giáo sư toán học tại Dartmouth, giới thiệu lĩnh vực nghiên cứu mang tính đột phá này. McCarthy hình dung AI như một phương tiện để “sử dụng ngôn ngữ, phát triển các khái niệm và khái niệm trừu tượng, giải quyết các vấn đề thường dành riêng cho con người và nâng cao hiệu suất của chính nó”.
Bất chấp phạm vi rộng lớn của AI, mục tiêu cơ bản của nó vẫn nhất quán: xây dựng các chương trình máy tính có khả năng giải quyết vấn đề và đạt được mục tiêu ngang bằng với khả năng của con người.
1.2 Các lĩnh vực chính của trí tuệ nhân tạo
- Học máy (Machine Learning): Là một phần quan trọng của AI, học máy tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất dự đoán và quyết định theo thời gian.
- Thị giác máy tính (Computer Vision): Lĩnh vực này liên quan đến việc phát triển các hệ thống máy tính có khả năng nhận diện và hiểu hình ảnh và video, giống như con người.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): NLP tập trung vào việc phát triển các giải pháp để máy tính có thể hiểu, tạo ra và tương tác với ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như tiếng Anh hoặc tiếng Việt.
- Robotics: Robotics là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các robot có khả năng thực hiện các tác vụ trong thế giới thực, từ sản xuất công nghiệp đến dịch vụ khách hàng.
- Hệ thống thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN): ANN là một phần quan trọng của nhiều ứng dụng AI, như mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) được sử dụng trong học máy và NLP.
1.3 Ưu nhược điểm của trí tuệ nhân tạo AI
Trí tuệ nhân tạo có những ưu và nhược điểm, giống như bất kỳ khái niệm hoặc sự đổi mới nào khác. Dưới đây là tóm tắt nhanh về một số ưu và nhược điểm.
Ưu điểm
- Nó làm giảm lỗi của con người
- Nó có thể học tập và làm việc 24/7
- Nó không bao giờ cảm thấy nhàm chán nên dễ dàng xử lý các công việc lặp đi lặp lại
- Nó nhanh
Nhược điểm
- Việc thực hiện tốn kém
- Nó không thể sao chép sự sáng tạo của con người
- Nó chắc chắn sẽ thay thế một số công việc, dẫn đến thất nghiệp
- Mọi người có thể trở nên quá phụ thuộc vào nó
1.4 Weak AI và Strong AI
Khi thảo luận về trí tuệ nhân tạo (AI), người ta thường phân biệt giữa hai loại lớn: Weak AI và Strong AI. Hãy cùng tìm hiểu đặc điểm của từng loại:
- Weak AI (AI yếu)
Weak AI đề cập đến các hệ thống AI được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và chỉ giới hạn ở những nhiệm vụ đó. Các hệ thống AI này vượt trội ở các chức năng được chỉ định nhưng thiếu trí thông minh chung.
Ví dụ về Weak AI bao gồm trợ lý giọng nói như Siri hoặc Alexa, thuật toán đề xuất và hệ thống nhận dạng hình ảnh. Weak AI hoạt động trong các ranh giới được xác định trước và không thể khái quát hóa ngoài lĩnh vực chuyên môn của chúng.
- Strong AI (AI mạnh)
Strong AI hay còn gọi là AI thông thường dùng để chỉ các hệ thống AI sở hữu trí thông minh ngang tầm con người hoặc thậm chí vượt qua trí thông minh của con người trong nhiều nhiệm vụ.
Strong AI sẽ có khả năng hiểu, lý luận, học hỏi và áp dụng kiến thức để giải quyết các vấn đề phức tạp theo cách tương tự như nhận thức của con người.
Tuy nhiên, việc phát triển Strong AI phần lớn vẫn còn mang tính lý thuyết và chưa đạt được cho đến nay.
Hình ảnh được tạo bằng Midjourney
2. Trí tuệ nhân tạo AI hoạt động như thế nào?
AI hoạt động bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu và sử dụng các thuật toán, một bộ quy tắc để nhận dạng từ khóa nhằm xác định loại trợ giúp bạn đang tìm kiếm. Nó được lập trình để suy nghĩ, hành động và phản hồi như con người. Nó bao gồm ba loại học máy: có giám sát, không giám sát và tăng cường, để phát triển các thuật toán này nhằm đưa ra giải pháp, trả lời câu hỏi, đưa ra dự đoán hoặc đưa ra đề xuất.
Mỗi khi hệ thống trí tuệ nhân tạo xử lý dữ liệu, nó sẽ kiểm tra và đo lường hiệu suất của dữ liệu, sau đó học hỏi từ dữ liệu đó. Không giống như con người, máy móc không cần nghỉ ngơi nên chúng có thể thực hiện hàng triệu nhiệm vụ một cách nhanh chóng và học hỏi trong quá trình thực hiện.
Điều quan trọng là phải hiểu rằng AI không chỉ đơn thuần là một chương trình hoặc ứng dụng máy tính đơn độc mà là một lĩnh vực nghiên cứu.
3. Các loại trí tuệ nhân tạo AI
Dưới đây là các loại AI khác nhau:
1. Phản ứng thuần túy
Công nghệ AI phản ứng là công nghệ có khả năng phân tích được những hành động của bản thân và đối thủ. Từ đó đưa ra được những chiến lược hoàn hảo nhất.
Ví dụ: Deep Blue là chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại siêu đại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov. Công nghệ AI của Deep Blue có thể xác định các nước cờ và dự đoán những bước đi tiếp theo. Nhưng nó không có ký ức và không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện trong tương lai.
2. Trí nhớ hạn chế
Công nghệ AI này thu thập dữ liệu trước đó và tiếp tục thêm nó vào bộ nhớ của chúng. Chúng có đủ trí nhớ hoặc kinh nghiệm để đưa ra những quyết định đúng đắn, nhưng trí nhớ thì rất ít. Ví dụ: máy này có thể đề xuất nhà hàng dựa trên dữ liệu vị trí đã được thu thập.
3. Lý thuyết về tâm trí
Loại AI này có thể hiểu được suy nghĩ và cảm xúc cũng như tương tác xã hội. Tuy nhiên, một chiếc máy dựa trên loại này vẫn chưa được chế tạo.
4. Tự nhận thức
Công nghệ AI tự nhận thức là thế hệ tương lai của những công nghệ mới này. Chúng sẽ thông minh, có tri giác và có ý thức. Tất nhiên, loại công nghệ AI này vẫn chưa khả thi.
4. Deep Learning vs Machine Learning
Hãy cùng khám phá sự tương phản giữa deep learning và machine learning:
Machine Learning:
Machine Learning tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Dưới đây là những đặc điểm chính của học máy:
- Kỹ thuật tính năng: Trong học máy, các chuyên gia thiết kế thủ công hoặc chọn các tính năng có liên quan từ dữ liệu đầu vào để hỗ trợ thuật toán đưa ra dự đoán chính xác.
- Học có giám sát và không giám sát: Các thuật toán học máy có thể được phân loại thành học có giám sát, trong đó các mô hình học từ dữ liệu được gắn nhãn với kết quả đã biết và học không giám sát, trong đó các thuật toán khám phá các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu không được gắn nhãn.
- Khả năng ứng dụng rộng rãi: Kỹ thuật học máy tìm thấy ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống đề xuất.
Deep Learning:
Deep Learning là một tập hợp con của machine learning tập trung vào việc đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Dưới đây là những đặc điểm chính của học sâu:
- Trích xuất tính năng tự động: Các thuật toán học sâu có khả năng tự động trích xuất các tính năng có liên quan từ dữ liệu thô, loại bỏ nhu cầu về kỹ thuật tính năng rõ ràng.
- Mạng thần kinh sâu: Học sâu sử dụng mạng thần kinh với nhiều lớp nút được kết nối với nhau (tế bào thần kinh), cho phép học các cách biểu diễn dữ liệu có thứ bậc phức tạp.
- Hiệu suất cao: Học sâu đã chứng tỏ hiệu suất vượt trội trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói, thường vượt qua các phương pháp học máy truyền thống.
5. Các kỹ năng nhận thức của AI: Học tập, suy luận và tự sửa lỗi
Trí tuệ nhân tạo nhấn mạnh ba kỹ năng nhận thức là học tập, lý luận và tự sửa lỗi, những kỹ năng mà bộ não con người sở hữu ở mức độ này hay mức độ khác. Chúng tôi định nghĩa những điều này trong bối cảnh AI là:
- Học tập: Việc thu thập thông tin và các quy tắc cần thiết để sử dụng thông tin đó.
- Lý luận: Sử dụng các quy tắc thông tin để đạt được kết luận chắc chắn hoặc gần đúng.
- Tự sửa lỗi: Quá trình liên tục tinh chỉnh các thuật toán AI và đảm bảo rằng chúng mang lại kết quả chính xác nhất có thể.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu và lập trình viên đã mở rộng và xây dựng các mục tiêu của AI như sau:
- Lý luận logic
Các chương trình AI cho phép máy tính thực hiện các tác vụ phức tạp. Vào ngày 10 tháng 2 năm 1996, máy tính Deep Blue của IBM đã thắng ván cờ trước nhà cựu vô địch thế giới Garry Kasparov.
- Biểu diễn tri thức
Smalltalk là một ngôn ngữ lập trình phản chiếu, được gõ động, hướng đối tượng, được tạo ra để củng cố “thế giới mới” của điện toán được minh họa bằng “sự cộng sinh giữa con người và máy tính”.
- Lập kế hoạch và điều hướng
Quá trình cho phép máy tính đi từ điểm A đến điểm B. Một ví dụ điển hình cho điều này là chiếc Toyota Prius tự lái của Google.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Thiết lập máy tính có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ.
- Sự nhận thức
Sử dụng máy tính để tương tác với thế giới thông qua thị giác, thính giác, xúc giác và khứu giác.
- Tình báo mới nổi
Trí thông minh không được lập trình rõ ràng nhưng xuất hiện từ phần còn lại của các tính năng AI cụ thể. Tầm nhìn cho mục tiêu này là làm cho máy móc thể hiện trí tuệ cảm xúc và lý luận đạo đức.
Một số tác vụ được thực hiện bởi các thiết bị hỗ trợ AI bao gồm:
- Nhận dạng giọng nói
- Phát hiện đối tượng
- Giải quyết vấn đề và học hỏi từ dữ liệu đã cho
- Lập kế hoạch tiếp cận cho các thử nghiệm trong tương lai sẽ được thực hiện
6. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong công việc và đời sống
Trí tuệ nhân tạo (AI) có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng đáng chú ý của AI:
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
AI được sử dụng trong NLP để phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người. Nó hỗ trợ các ứng dụng như nhận dạng giọng nói, dịch máy, phân tích cảm xúc và trợ lý ảo như Siri và Alexa.
Phân tích hình ảnh và video
Các kỹ thuật AI, bao gồm thị giác máy tính, cho phép phân tích và giải thích hình ảnh và video. Điều này tìm thấy ứng dụng trong nhận dạng khuôn mặt, phát hiện và theo dõi đối tượng, kiểm duyệt nội dung, hình ảnh y tế và xe tự hành.
Robot và tự động hóa
AI đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống robot và tự động hóa. Robot được trang bị thuật toán AI có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong sản xuất, chăm sóc sức khỏe, hậu cần và thăm dò. Chúng có thể thích ứng với môi trường thay đổi, học hỏi kinh nghiệm và hợp tác với con người.
Hệ thống khuyến nghị
Hệ thống đề xuất do AI cung cấp được sử dụng trong thương mại điện tử, nền tảng phát trực tuyến và phương tiện truyền thông xã hội để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Họ phân tích sở thích, hành vi và dữ liệu lịch sử của người dùng để đề xuất các sản phẩm, phim, nhạc hoặc nội dung có liên quan.
Các dịch vụ tài chính
AI được sử dụng rộng rãi trong ngành tài chính để phát hiện gian lận, giao dịch thuật toán, chấm điểm tín dụng và đánh giá rủi ro. Các mô hình học máy có thể phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính để xác định các mô hình và đưa ra dự đoán.
Chăm sóc sức khỏe
Các ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe bao gồm chẩn đoán bệnh, phân tích hình ảnh y tế, khám phá thuốc, y học cá nhân hóa và theo dõi bệnh nhân. AI có thể hỗ trợ xác định các mẫu trong dữ liệu y tế và cung cấp thông tin chuyên sâu để chẩn đoán và điều trị tốt hơn.
Trợ lý ảo và Chatbots
Trợ lý ảo và chatbot được hỗ trợ bởi AI tương tác với người dùng, hiểu các truy vấn của họ và cung cấp thông tin liên quan hoặc thực hiện các nhiệm vụ. Chúng được sử dụng trong hỗ trợ khách hàng, truy xuất thông tin và hỗ trợ cá nhân hóa.
Chơi game
Thuật toán AI được sử dụng trong trò chơi để tạo ra các nhân vật ảo thực tế, hành vi của đối thủ và đưa ra quyết định thông minh. AI cũng được sử dụng để tối ưu hóa đồ họa trò chơi, mô phỏng vật lý và thử nghiệm trò chơi.
Nhà thông minh và IoT
AI cho phép phát triển hệ thống nhà thông minh có thể tự động hóa các tác vụ, điều khiển thiết bị và học hỏi từ sở thích của người dùng. AI có thể nâng cao chức năng và hiệu quả của các thiết bị và mạng Internet of Things (IoT).
An ninh mạng
AI giúp phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng bằng cách phân tích lưu lượng mạng, xác định các điểm bất thường và dự đoán các cuộc tấn công tiềm ẩn. Nó có thể tăng cường tính bảo mật của hệ thống và dữ liệu thông qua các cơ chế ứng phó và phát hiện mối đe dọa tiên tiến.
Đây chỉ là một vài ví dụ về cách AI được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Tiềm năng của AI là rất lớn và các ứng dụng của nó tiếp tục mở rộng khi công nghệ tiến bộ.
7. Ví dụ về ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau và nâng cao trải nghiệm người dùng. Dưới đây là một số ví dụ đáng chú ý về ứng dụng AI:
ChatGPT
ChatGPT là mô hình ngôn ngữ tiên tiến do OpenAI phát triển, có khả năng tạo ra phản hồi giống con người và tham gia vào các cuộc hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó sử dụng các kỹ thuật học sâu để hiểu và tạo ra văn bản mạch lạc, giúp ích cho việc hỗ trợ khách hàng, Chatbot và trợ lý ảo.
Google Maps
Google Maps sử dụng thuật toán AI để cung cấp điều hướng theo thời gian thực, cập nhật tình hình giao thông và đề xuất được cá nhân hóa. Nó phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm mô hình giao thông lịch sử và thông tin đầu vào của người dùng, để đề xuất các tuyến đường nhanh nhất, ước tính thời gian đến và thậm chí dự đoán tình trạng tắc nghẽn giao thông.
Trợ lý thông minh
Các trợ lý thông minh như Alexa của Amazon, Siri của Apple và Google Assistant sử dụng công nghệ AI để diễn giải lệnh thoại, trả lời câu hỏi và thực hiện các tác vụ. Những trợ lý này sử dụng thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ý định của người dùng, truy xuất thông tin liên quan và thực hiện các hành động được yêu cầu.
Bộ lọc Snapchat
Bộ lọc thực tế tăng cường của Snapchat hay còn gọi là “Lenses”, kết hợp AI để nhận dạng các đặc điểm khuôn mặt, theo dõi chuyển động và phủ các hiệu ứng tương tác lên khuôn mặt của người dùng trong thời gian thực. Thuật toán AI cho phép Snapchat áp dụng nhiều bộ lọc, mặt nạ và hoạt ảnh khác nhau phù hợp với nét mặt và chuyển động của người dùng.
Xe tự lái
Xe tự lái phụ thuộc rất nhiều vào AI để nhận thức, ra quyết định và kiểm soát. Bằng cách sử dụng kết hợp cảm biến, camera và thuật toán học máy, những phương tiện này có thể phát hiện vật thể, giải thích biển báo giao thông và điều hướng các điều kiện đường phức tạp một cách tự động, nâng cao độ an toàn và hiệu quả trên đường.
Thiết bị đeo
Các thiết bị đeo được, chẳng hạn như máy theo dõi thể dục và đồng hồ thông minh, sử dụng AI để theo dõi và phân tích dữ liệu sức khỏe của người dùng. Họ theo dõi các hoạt động, nhịp tim, kiểu ngủ, v.v., cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất được cá nhân hóa để cải thiện sức khỏe tổng thể.
MuZero
MuZero là một thuật toán AI được phát triển bởi DeepMind, kết hợp giữa học tập tăng cường và mạng lưới thần kinh sâu. Nó đã đạt được thành công đáng kể khi chơi các trò chơi cờ phức tạp như cờ vua, cờ vây và shogi ở cấp độ siêu phàm. MuZero học hỏi và cải thiện chiến lược của mình thông qua việc tự chơi và lập kế hoạch.
8. Cách sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm
Mặc dù AI đã tồn tại được vài thập kỷ nhưng công chúng hầu như vẫn chưa biết đến nó cho đến gần đây. Cho dù bạn yêu hay ghét nó, các công cụ AI có thể tăng đáng kể năng suất trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Điều đó có nghĩa là, nếu chúng ta sử dụng nó, chúng ta phải sử dụng nó một cách có đạo đức.
Dưới đây là một số lời khuyên:
Sử dụng nó như một công cụ hỗ trợ: Điều quan trọng nhất cần nhớ là sử dụng nó để giúp đỡ bạn chứ không phải làm công việc của bạn cho bạn. Bạn có thể sử dụng nó để hỗ trợ các chủ đề blog, tạo ý tưởng phác thảo, tạo nội dung hình ảnh hoặc cho các tác vụ tương tự. Đừng bao giờ sử dụng nó như một sự thay thế công việc.
Kiểm tra sự thật mọi thứ: Nếu bạn sử dụng AI tổng quát, chẳng hạn như ChatGPT, Jasper hoặc Writesonic, hãy đảm bảo luôn kiểm tra độ chính xác của thông tin đầu ra. Những người sử dụng nó một thời gian có thể cho bạn biết rằng AI đôi khi sẽ đưa ra một thông tin không chính xác. Đừng tin tưởng quá những gì nó nói.
Chọn một công cụ uy tín: Với sự xuất hiện của rất nhiều chương trình trí tuệ nhân tạo, việc sử dụng một công cụ được công nhận rộng rãi là điều cực kỳ quan trọng. Hãy nhớ nghiên cứu kỹ lưỡng bất kỳ công cụ nào bạn sử dụng bằng cách đọc các bài đánh giá và kiểm tra các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư của chúng.
9. Tương lai chính là AI
Dù muốn hay không, cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đã đến và mỗi người trong chúng ta phải đón nhận nó, học hỏi từ nó và sử dụng nó một cách có trách nhiệm.
Khi công nghệ đột phá này tiếp tục phát triển, chúng ta nên lường trước một số thách thức trong quá trình phát triển. Trong khi một số lo ngại nó có thể dẫn đến mất việc làm, những người khác vẫn hy vọng rằng những cơ hội mới sẽ xuất hiện để thay thế những cơ hội đã mất.
Dù thế nào đi nữa, chúng ta có trách nhiệm phải học cách sử dụng nó để tăng năng suất, giúp chúng ta trở thành nhân viên dễ dàng hoàn thành công việc hơn và giúp mở ra kỷ nguyên mới và thú vị này một cách có trách nhiệm.
Nguồn tham khảo: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
Đọc thêm:
