Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Ứng dụng thực tế và Tương lai của công nghệ trí thông minh nhân tạo

0

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một thuật ngữ mà gần đây trong thị trường tiền điện tử và không gian blockchain xuất hiện khá nhiều, một số dự án coin đã bắt đầu tận dụng và phát triển dự án của họ trên công nghệ hiện đại này. Bài viết ngày hôm nay Tôi Yêu Bitcoin sẽ cùng các bạn tìm hiểu xem Trí tuệ nhân tạo là gì? AI có nguồn gốc từ đâu? Ứng dụng của nó ra sao và tương lai của AI sẽ như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?


Trí tuệ nhân tạo hay còn được gọi là “trí thông minh nhân tạo” (tiếng anh: Artificial Intelligence – AI) là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. AI có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. Trí tuệ nhân tạo không có nghĩa rộng như là trí tuệ nhân tạo trong các tác phẩm khóa học viễn tưởng, nó chỉ là một ngành trọng yếu của tin học.

Ở thời điểm hiện tại, AI thường được sử dụng để nói đến các MÁY HỌC có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. Có nghĩa là mỗi loại trí thông minh nhân tạo hiện nay đang dừng lại ở mức độ những máy tính hoặc siêu máy tính dùng để xử lý một loại công việc cụ thể nào đó, ví dụ: nghiên cứu nhận diện hình ảnh, điều khiển một ngôi nhà, xử lý dữ liệu để tự học hỏi, khả năng trả lời các câu hỏi của khác hàng về các sản phẩm của doanh nghiệp,..

Nói một cách dễ hiểu hơn thì Trí tuệ nhân tạo là “trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người”. Trí tuệ này có thể suy nghĩ, tư duy, học hỏi,..giống như con người. Xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người. Hiện đang có rất nhiều tập đoàn công nghệ mong muốn tạo ra những AI vì giá trị của chúng là vô cùng lớn, AI giải quyết được nhiều vấn đề mà con người đang gặp phải trong khi vẫn chưa có cách khắc phục được.

Lịch sử ra đời của Trí tuệ nhân tạo (AI)


Đầu thế kỷ 17, René Descartes đã đưa ra quan điểm rằng cơ thể của động vật chỉ là các cỗ máy tinh xảo. Năm 1642 Blaise Pascal chế tạo chiếc máy tính cơ học đầu tiên. Charles Babbage và Ada Lovelace đã nghiên cứu về các máy tính cơ học có khả năng lập trình được.

Bertrand Russell và Alfred North Whitehead đã xuất bản cuốn Principia Mathematica, trong đó logic hình thức đã được cách mạng hóa. Warren McCulloch và Walter Pitts xuất bản A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity năm 1943 đặt nền móng cho mạng neural.

Thập niên 1950 là thời kỳ của nhiều hoạt động trong lĩnh vực TTNT. John McCarthy thiết lập thuật ngữ “artificial intelligence” trong hội thảo đầu tiên dành cho chủ đề này. Ông còn sáng chế ngôn ngữ lập trình Lisp. Alan Turing đưa ra “Phép thử Turing” như là một phương pháp kiểm chứng hành vi thông minh. Joseph Weizenbaum xây dựng ELIZA, một chatterbot cài đặt liệu pháp tâm lý Rogerian.

Trong các thập niên 1960 và 1970, Joel Moses biểu diễn sức mạnh của suy diễn ký hiệu trong việc tích hợp các bài toán trong chương trình Macsyma, chương trình toán học sử dụng cơ sở tri thức đầu tiên thành công. Marvin Minsky và Seymour Papert xuất bản Perceptrons, trong đó chứng minh các giới hạn của các mạng neural đơn giản, và Alain Colmerauer phát triển ngôn ngữ lập trình Prolog. Ted Shortliffe biển diễn sức mạnh của các hệ thống sử dụng luật để biểu diễn tri thức và suy diễn trong các chẩn đoán và liệu pháp y học trong một chương trình mà đối khi được gọi là hệ chuyên gia đầu tiên. Hans Moravec phát triển chiếc xe đầu tiên được máy tính điều khiển tự động vượt chướng ngại vật.

Thập niên 1980, mạng neural được sử dụng rộng rãi với thuật toán truyền ngược (backpropagation), thuật toán này đã được mô tả đầu tiên bởi Paul John Werbos vào năm 1974. Thập niên 1990 đánh dấu các thành tựu chính trong nhiều lĩnh vực của TTNT và được thể hiện trong nhiều ứng dụng đa dạng. Nổi tiếng nhất là Deep Blue, một máy tính chơi cờ vua đã thắng Garry Kasparov trong một trận đấu 6 ván nổi tiếng năm 1997. DARPA tuyên bố rằng chi phí tiết kiệm được do cài đặt các phương pháp TTNT cho việc lập lịch cho các đơn vị trong Chiến tranh vùng Vịnh lần thứ nhất đã bù lại được toàn bộ đầu tư của chính phủ Mỹ cho nghiên cứu TTNT kể từ thập niên 1950. Trong Chiến tranh vùng Vịnh lần 2, trí tuệ nhân tạo đã hỗ trợ việc mô phỏng chiến tranh trên máy tính.

Trí tuệ nhân tạo (AI) được phân loại như thế nào?


Trí tuệ nhân tạo được phân loại theo nhiều cách khác nhau, dưới đây là 2 ví dụ điển hình về phân loại trí tuệ nhân tạo.

Đầu tiên là phân loại trí tuệ nhân tạo AI theo hệ thống bao gồm trí tuệ nhân tạo mạnh hoặc yếu. Trí tuệ nhân tạo yếu hay còn được gọi là Narrow AI, là hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế và đào tạo cho các tác vụ cụ thể. Các trợ lý ảo chẳng hạn như Siri của Apple là một dạng trí tuệ nhân tạo yếu.

Trí tuệ nhân tạo mạnh còn được gọi là Artificial General Intelligence hay trí tuệ nhân tạo tổng hợp, là hệ thống AI được trang bị khả năng nhận thức tổng quát của con người để khi thực hiện các tác vụ không quen thuộc, nó đủ thông minh để tìm ra các giải pháp. Phép thử Turing được phát triển bởi nhà toán học Alan Turing vào năm 1950 là phương pháp được sử dụng để xác thực xem một máy tính có thể có những suy nghĩ giống con người hay không, mặc dù phương pháp này gây nhiều tranh cãi.

Ví dụ thứ 2 là từ Arend Hintze, một trợ lý giáo sư sinh học hợp nhất và khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học bang Michigan. Ông phân loại trí tuệ nhân tạo AI thành 4 loại, từ loại hệ thống AI hiện nay đến các hệ thống cảm giác, mà chưa tồn tại.

Danh mục của ông bao gồm:

  • Loại 1: Máy phản ứng: Một ví dụ điển hình là Deep Blue, chương trình cờ vua của IBM đánh bại Garry Kasparov vào những năm 1990. Deep Blue có thể xác định các phần trên bảng cờ vua và dự đoán, nhưng nó không có bộ nhớ và không thể sử dụng những kinh nghiêm trong quá khứ để thông báo cho con người trong tương lai. Nó phân tích các động thái của chính mình và đối thủ, và chọn một động thái chiến lược nhất. Deep Blue và AlphaGO của Google được thiết kế cho mục đích hẹp và không thể dễ dàng áp dụng cho tình huống khác.
  • Loại 2: Bộ nhớ hạn chế: Các hệ thống AI này có thể sử dụng các kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra các quyết định trong tương lai. Một số chức năng ra quyết định trong các loại xe tự lái được thiết kế dựa trên cách này. Các quan sát được sử dụng để thông báo cho các hành động xảy ra trong tương lai không xa, chẳng hạn như một chiếc xe đã thay đổi làn đường. Những quan sát này không được lưu trữ vĩnh viễn.
  • Loại 3: Lý thuyết: Đây là một thuật ngữ tâm lý. Thuật ngữ này đề cập đến việc hiểu được rằng con người có niềm tin, ham muốn và ý định của chính họ ảnh hưởng đến quyết định của họ. Tuy nhiên loại AI này chưa tồn tại.
  • Loại 4: Tự nhận thức: Với phân loại này, hệ thống AI có ý thức về bản thân. Các máy có ý thức tự giác hiểu được trạng thái hiện tại của chúng và có thể sử dụng thông tin để suy ra những gì người khác đang cảm nhận. Loại AI này vẫn chưa tồn tại.

Những ứng dụng thực tiễn của Trí tuệ nhân tạo (AI)


1. AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

AI góp phần cải thiện tình trạng sức khỏe bệnh nhân, đồng thời giảm các chi phí điều trị. Các công ty đang áp dụng Machine Learning để chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn con người. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe tốt nhất phải kể đến IBM Watson, có khả năng hiểu được các ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng phản hồi các câu hỏi được yêu cầu. Hệ thống này khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu sẵn có khác để tạo ra giả thuyết. Sau đó, nó sẽ trình bày một lược đồ điểm tin cậy. Các ứng dụng khác của AI bao gồm chatbot, chương trình máy tính trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, sắp xếp các cuộc hẹn hoặc trợ giúp bệnh nhân thông qua quá trình thanh toán và các trợ lý y tế ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.

2. AI trong lĩnh vực giáo dục

Trí tuệ nhân tạo có thể tự động phân loại, giúp người làm giáo dục có thể tiết kiệm một khoảng thời gian đáng kể. AI có thể đánh giá sinh viên và thích ứng với nhu cầu của họ. Đồng thời AI có thể hỗ trợ thêm cho sinh viên làm thêm công việc gia sư, đảm bảo rằng họ có thể đi đúng hướng.

3. AI trong lĩnh vực tài chính

AI áp dụng cho các ứng dụng tài chính cá nhân như Mint hay Turbo Tax, tăng cường các định chế tài chính. Một số ứng dụng khác như IBM Watson được áp dụng AI này cho các giao dịch mua bán nhà.

4. AI trong lĩnh vực kinh doanh

Tự động hóa quy trình bằng Robot được áp dụng cho các tác vụ mà con người thực hiện lặp đi lặp lại. Thuật toán Machine Learning được tích hợp trên các nền tảng phân tích và CRM để khám phá các thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn. Chatbots được tích hợp trên các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng.

5. AI trong lĩnh vực sản xuất

Đây là lĩnh vực đi đầu trong việc kết hợp robot vào luồng công việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ và đã được tách ra khỏi con người.

6. AI trong lĩnh vực pháp luật

Quá trình khám phá, chọn lọc thông qua các tài liệu trong luật pháp thường áp đảo đối với con người. Tự động hóa quá trình này giúp tiết kiệm thời gian và quá trình làm việc hiệu quả hơn. Startups cũng đang xây dựng các trợ lý ảo cho máy tính hỏi và trả lời các câu hỏi được lập trình. Hơn nữa, chúng có thể sàng lọc các câu hỏi được lập trình để trả lời bằng cách kiểm tra phân loại.

Tương lai của Trí tuệ nhân tạo (AI)


Hiện nay có rất nhiều ý kiến trái chiều về tương lai của Trí tuệ nhân tạo. Tại sao lại như vậy? Chúng ta đã biết được lợi ích cực kỳ quan trọng của AI như tôi đã dẫn ở trên. Tại sao lại có ý kiến nào phủ nhận nó chăng?

Nhiều người không hề phủ nhận lợi ích của nó mang lại cho chúng ta. Nhưng họ lại lo ngại sự phát triển của nó đến mức sẽ vượt qua sự kiểm soát của con người và hơn nữa thống trị thế giới. Một số nhân vật nổi tiếng đã bày tỏ quan điểm về điều này.

Giáo sư vật lý nổi tiếng Stephen Hawking đã cảnh báo, robot có thể phát triển nhanh hơn so với con người và mục tiêu của chúng sẽ không thể đoán trước được. Giáo sư chia sẻ: “Tôi không cho rằng những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo là một sự an toàn trong tương lai, và chúng có thể sẽ đe dọa tương lai của loài người chúng ta. Một khi đạt đến mức độ nào đó, chúng ta sẽ không thể dự đoán được mục tiêu cũng như khó lòng có thể kiểm soát được chúng”. Ông nói thêm: “Trí thông minh nhân tạo có tiềm năng để phát triển nhanh hơn so với các chủng tộc của con người. Do đó, ta cần đảm bảo AI được thiết kế có đạo đức và có biện pháp bảo vệ, kiểm soát nghiêm ngặt tại chỗ”.

Nhà phát minh tỷ phú, Elon Musk cũng bày tỏ mối quan ngại sâu sắc đến sự phát triển của những “Trí tuệ nhân tạo”. Musk viết trên Twitter của mình rằng: “Chúng ta phải vô cùng cẩn thận với AI. Chúng thậm chí còn nguy hiểm hơn cả vũ khí hạt nhân. Nhưng thật không may, xét theo sự phát triển thực tế, chúng ta đang ngày càng giống vai trò như những bước đệm cho sự thống trị của siêu trí tuệ nhân tạo số tương lai”.

Họ hoàn toàn có căn cứ về những lo ngại của mình. Sự phát triển quá nhanh của các “Trí tuệ nhân tạo” cũng dấy lên trong con người những mối lo lắng nhất định. Mặt lợi có được thì cũng sẽ có những mặt hại đi kèm theo. Những cỗ máy khi đã thực sự phát triển, sẽ chẳng lo ngại việc chết đi, và chúng còn có thể tương tác với nhau để nâng cấp trí tuệ của mình lên nhiều lần. Sẽ đến lúc mà con người phải chuẩn bị tinh thần cho việc máy móc lên nắm quyền điều khiển.

Trong một báo cáo về “Tương lại việc làm năm 2018” cho rằng sự phát triển của công nghệ tự động hóa và trí thông minh nhân tạo sẽ khiến 75 triệu việc làm mất đi. Tuy nhiên sẽ có 133 triệu việc làm mới được tạo ra và giới doanh nghiệp sẽ phân chia lao động giữa con người và máy móc. Trong vòng 5 năm tới sẽ có 58 triệu việc làm mới cho con người được tạo ra từ sự phát triển vượt bật của trí tuệ nhân tạo.

Lời kết

Trên đây là bài viết “Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Ứng dụng thực tế và Tương lai của công nghệ trí thông minh nhân tạo” hi vọng sẽ mang đến cho bạn đọc những thông tin bổ ích về công nghệ hiện đại này. Nếu bạn cảm thấy bài viết hữu ích thì đừng quên Like, Shaređánh giá 5 sao bên dưới đây để ủng hộ ToiYeuBitcoin.com nhé, theo dõi các kênh thông tin của chúng tôi để cập nhật tin tức về các dự án tiền điện tử áp dụng AI cũng như công nghệ Blockchain. Chúc bạn thành công.


Tham gia kênh của chúng tôi để cập nhật tin tức và kiến thức hữu ích nhất tại:

Bài viết được ToiYeuBitcoin tổng hợp từ nhiều nguồn

guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments