Trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng
1. Trí tuệ nhân tạo là gì? (Trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng)
- Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.
- Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.
- Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,…
- Tuy rằng trí thông minh nhân tạo có nghĩa rộng như là trí thông minh trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, nó là một trong những ngành trọng yếu của tin học. Trí thông minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năng thích ứng thông minh của máy móc.
2. Phân loại trí tuệ nhân tạo
(Trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng)
2.1. Phản ứng
- Công nghệ AI phản ứng có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của chính mình và của đối thủ, từ đó, đưa ra được giải pháp tối ưu nhất.
- Một ví dụ điển hình của công nghệ AI phản ứng là Deep Blue. Đây là một chương trình chơi cờ vua tự động, được tạo ra bởi IBM, với khả năng xác định các nước cờ đồng thời dự đoán những bước đi tiếp theo của đối thủ. Thông qua đó, Deep Blue đưa ra những nước đi thích hợp nhất.
2.2. Bộ nhớ hạn chế
- Máy bộ nhớ hạn chế là những máy, ngoài khả năng của máy phản ứng thuần túy, còn có khả năng học hỏi từ dữ liệu lịch sử để đưa ra quyết định. Gần như tất cả các ứng dụng hiện có mà chúng ta biết đều thuộc thể loại trí tuệ nhân tạo này. Tất cả các hệ thống AI ngày nay, chẳng hạn như những hệ thống sử dụng deep learning, được đào tạo bởi khối lượng lớn dữ liệu đào tạo mà chúng lưu trữ trong bộ nhớ để tạo thành một mô hình tham chiếu để giải quyết các vấn đề trong tương lai. Chẳng hạn, AI nhận dạng hình ảnh được đào tạo bằng cách sử dụng hàng ngàn hình ảnh và nhãn của chúng để dạy nó đặt tên cho các đối tượng mà nó quét. Khi một hình ảnh được quét bởi một AI như vậy, nó sử dụng các hình ảnh đào tạo làm tài liệu tham khảo để hiểu nội dung của hình ảnh được trình bày và dựa trên kinh nghiệm học tập của nó.
- Hầu như tất cả các ứng dụng AI hiện nay, từ chatbot và trợ lý ảo cho đến các phương tiện tự lái đều được điều khiển bởi bộ nhớ AI hạn chế.
2.3. Lý thuyết tâm trí
- Mặc dù hai loại AI trước đây đã và đang được tìm thấy rất nhiều, hai loại AI tiếp theo tồn tại, cho đến bây giờ, là một khái niệm hoặc một công việc đang tiến triển. Lý thuyết về trí tuệ AI là cấp độ tiếp theo của hệ thống trí tuệ nhân tạo mà các nhà nghiên cứu hiện đang tham gia vào việc đổi mới. Một lý thuyết về cấp độ trí tuệ nhân tạo AI sẽ có thể hiểu rõ hơn các thực thể mà nó đang tương tác bằng cách làm sáng tỏ nhu cầu, cảm xúc, niềm tin và quá trình suy nghĩ của chúng.
- Trong khi trí tuệ nhân tạo cảm xúc đã là một ngành công nghiệp vừa chớm nở và là lĩnh vực được các nhà nghiên cứu AI hàng đầu quan tâm, để đạt được Lý thuyết về mức độ trí tuệ của AI cũng sẽ cần sự phát triển trong các nhánh khác của AI. Điều này là do để thực sự hiểu nhu cầu của con người, các máy AI sẽ phải nhận thức con người như những cá nhân mà tâm trí của họ có thể được định hình bởi nhiều yếu tố, về cơ bản là hiểu về con người.
2.4. Tự nhận thức
- Đây là giai đoạn cuối cùng của sự phát triển AI hiện chỉ tồn tại theo giả thuyết. AI tự nhận thức là một AI đã phát triển rất giống với bộ não của con người đến nỗi nó đã phát triển sự tự nhận thức. Tạo ra loại AI, trong nhiều thập kỷ, nếu không phải là hàng thế kỷ từ vật chất hóa, và sẽ luôn là mục tiêu cuối cùng của tất cả các nghiên cứu về AI.
- Loại AI này sẽ không chỉ có thể hiểu và khơi gợi cảm xúc ở những người mà nó tương tác, mà còn có cảm xúc, nhu cầu, niềm tin và khả năng mong muốn của chính nó. Và đây là loại AI mà những người tận thế của công nghệ cảnh giác. Mặc dù sự phát triển của nhận thức bản thân có khả năng thúc đẩy sự tiến bộ của chúng ta như một nền văn minh bằng những bước nhảy vọt, nhưng nó cũng có thể dẫn đến thảm họa.
- Hệ thống phân loại thay thế thường được sử dụng nhiều hơn theo cách nói công nghệ là phân loại công nghệ thành Trí thông minh nhân tạo hẹp (ANI), Trí thông minh nhân tạo chung (AGI) và Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI).
2.5. Trí tuệ nhân tạo hẹp(ANI)
- Loại trí tuệ nhân tạo này đại diện cho tất cả các AI hiện có, bao gồm cả AI phức tạp và có khả năng nhất từng được tạo ra cho đến nay. Trí thông minh nhân tạo hẹp đề cập đến các hệ thống AI chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách tự động bằng cách sử dụng các khả năng giống như con người. Những máy này không thể làm gì hơn những gì chúng được lập trình để làm, và do đó có phạm vi năng lực rất hạn chế hoặc hẹp.
- Theo hệ thống phân loại đã nói ở trên, các hệ thống này tương ứng với tất cả AI bộ nhớ phản ứng và giới hạn. Ngay cả AI phức tạp nhất sử dụng machine learning và deep learning để dạy chính nó cũng thuộc ANI.
2.6. Trí tuệ nhân tạo tổng hợp(AGI)
- Trí thông minh nhân tạo là khả năng của một tác nhân AI học hỏi, nhận thức, hiểu và hoạt động hoàn toàn giống như một con người. Các hệ thống này sẽ có thể độc lập xây dựng nhiều năng lực và hình thành các kết nối và khái quát hóa trên các lĩnh vực, cắt giảm thời gian cần thiết cho đào tạo. Điều này sẽ làm cho các hệ thống AI có khả năng giống như con người bằng cách tái tạo các khả năng đa chức năng của chúng ta.
2.7. Siêu trí tuệ nhân tạo(ASI)
- Sự phát triển của ASI nhân tạo có thể sẽ đánh dấu đỉnh cao của nghiên cứu AI, vì AGI sẽ trở thành hình thức thông minh có khả năng nhất trên trái đất. ASI, ngoài việc tái tạo trí thông minh đa diện của con người, sẽ cực kỳ tốt hơn trong mọi việc họ làm vì bộ nhớ lớn hơn nhiều, xử lý và phân tích dữ liệu nhanh hơn và khả năng ra quyết định. Sự phát triển của AGI và ASI sẽ dẫn đến một kịch bản phổ biến nhất được gọi là điểm kỳ dị. Và trong khi tiềm năng có những cỗ máy mạnh mẽ như vậy theo ý của chúng ta có vẻ hấp dẫn, những cỗ máy này cũng có thể đe dọa sự tồn tại của chúng ta hoặc ít nhất là cách sống của chúng ta.
3. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo
(Trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng)
3.1. Chăm sóc sức khỏe
- Ứng dụng AI vào y tế sẽ giúp cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe nổi tiếng nhất là IBM Watson. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể trả lời các câu hỏi. Hệ thống dữ liệu bệnh nhân kết hợp AI sẽ giúp cung cấp chính xác hơn về thông tin bệnh nhân và chẩn đoán sức khỏe.
3.2. Trong tài chính, ngân hàng, kinh doanh
- Tự động hóa robot đang được áp dụng cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường được thực hiện bởi con người. Các thuật toán máy học đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích và tìm hiểu thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn.
- AI trong các ứng dụng tài chính cá nhân, như Intuit’s Mint, đang phá vỡ các tổ chức tài chính. Các ứng dụng thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính. Ngày nay, phần mềm trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn giao dịch trên Phố Wall.
- Các ngân hàng đã tìm thấy kết quả tốt trong việc sử dụng chatbot để làm cho khách hàng của họ biết về các dịch vụ và dịch vụ bổ sung. Họ cũng đang sử dụng AI để cải thiện việc ra quyết định cho vay, đặt giới hạn tín dụng và xác định cơ hội đầu tư.
3.3. Trong giáo dục
- AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các thầy cô có thêm nhiều thời gian hơn. Nó có thể đánh giá sinh viên và cải thiện hiểu quả học tập của từng cá nhân.
3.4. Trong sản xuất
- Đây là một lĩnh vực đã đi đầu trong việc kết hợp robot vào quy trình làm việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện những công việc lặp đi lặp lại và khó khăn của con người.
4. Ưu, nhược điểm của trí tuệ nhân tạo
(Trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng)
4.1. Ưu điểm
- Mạng lưới thần kinh nhân tạo và công nghệ trí tuệ nhân tạo với khả năng học tập sâu đang phát triển nhanh chóng, AI xử lý được lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều và đưa ra dự đoán chính xác hơn khả năng của con người.
- Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày sẽ gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu, AI sử dụng học máy để có thể lấy những dữ liệu đó và nhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được.
4.2. Nhược điểm
- Việc sử dụng AI là tốn kém rất nhiều khi xử lý một lượng lớn dữ liệu mà lập trình AI yêu cầu.
- Khả năng giải thích sẽ một trở ngại trong việc sử dụng AI trong các lĩnh vực hoạt động theo các yêu cầu phải tuân thủ quy định nghiêm ngặt.
- Các tổ chức tài chính, khi quyết định từ chối cấp tín dụng được đưa ra bởi AI, khó có thể đưa ra những giải thích rõ ràng, các lý do không cấp tín dụng cho khách hàng.
5. Liên hệ
Nếu bạn đang có nhu cầu cần mua hay báo giá thiết bị tự động hóa hoặc cần tư vấn thêm thì hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ một cách tận tâm, nhanh chóng và hiệu quả nhé!
- Địa Chỉ Hồ Chí Minh: 36/6 đường số 4, khu phố 5, phường An Lạc A, quận Bình Tân, thành phố Hồ Chí Minh.
- Địa Chỉ Hà Nội: 41/M2, KĐT mới Yên Hòa, phường Yên Hòa, quận Cầu Giấy, thành phố Hà Nội
- DĐ: 0984868617
- Email: trivietautomation.info@gmail.com
- MST: 0316876097
- Website: www.triviettech.com.vn – www.sineedrive.vn
- Giờ làm việc: T2 – CN / 7:30 AM – 5:00 PM
