Giới thiệu trí tuệ nhân tạo¶

Khái niệm¶

Trí tuệ nhân tạo, từ đây viết tắt là AI, là một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng thực hiện các công việc mà thông thường đòi hỏi phải có sự can thiệp của con người.

Những năng lực chủ yếu¶

Một hệ thống AI thường có những năng lực chủ yếu sau:

1. Học tập:

   Đây là năng lực về thu nhận kiến thức, kỹ năng hoặc hành vi mới thông qua trải nghiệm, huấn luyện hoặc tiếp xúc dữ liệu.

   Năng lực này này giúp hệ thống AI thích nghi và cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian.

2. Nhận thức:

   Đây là năng lực về thu nhận và xử lý thông tin từ các cảm biến, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh hoặc văn bản.

   Năng lực này giúp hệ thống AI hiểu và diễn giải môi trường xung quanh.

3. Phân tích:

   Đây là năng lực về nghiên cứu dữ liệu, nhận dạng mẫu và rút ra các hiểu biết hoặc kết luận.

   Năng lực này giúp hệ thống AI hiểu các thông tin phức tạp và hỗ trợ ra quyết định.

4. Suy luận:

   Đây là năng lực về rút ra các kết luận logic, đưa ra các suy luận và giải quyết các vấn đề phức tạp.

   Năng lực này giúp hệ thống AI vượt qua việc so khớp mẫu đơn giản và tham gia vào các quá trình suy luận trừu tượng như con người.

5. Ra quyết định:

   Đây là năng lực về đánh giá các lựa chọn, cân nhắc các phương án và lựa chọn hướng đi thích hợp nhất.

   Năng lực này giúp hệ thống AI chủ động trong việc lựa chọn và đề xuất.

6. Tự động hóa:

   Đây là năng lực về thực hiện các công việc hoặc quy trình ở quy mô lớn một cách hiệu quả mà không cần can thiệp của con người.

   Năng lực này giúp hệ thống AI tự động hóa các công việc nhàm chán, lặp đi lặp lại, đồng thời cải thiện năng suất và hiệu quả.

7. Tự chủ:

   Đây là năng lực về hoạt động độc lập, không cần sự hướng dẫn hoặc kiểm soát liên tục của con người.

   Năng lực này giúp hệ thống AI đưa ra quyết định và thực hiện hành động một cách độc lập, trong phạm vi lập trình và mục tiêu của mình.

8. Khái quát hóa:

   Đây là năng lực về áp dụng kiến thức hoặc kỹ năng đã được học trong một ngữ cảnh vào một ngữ cảnh mới có liên quan.

   Năng lực này giúp hệ thống AI thích ứng với các tình huống mới, thay vì chỉ những công việc đã định trước.

9. Tương tác:

   Đây là năng lực về giao tiếp và hợp tác với con người theo cách tự nhiên, trực quan.

   Năng lực này giúp hệ thống AI làm việc cùng với con người, hiểu được nhu cầu của con người và thực hiện trợ giúp.

10. Sáng tạo:

    Đây là năng lực về tạo ra các ý tưởng, giải pháp hoặc tác phẩm nghệ thuật mới.

    Mặc dù vẫn còn hạn chế so với sáng tạo của con người, một số hệ thống AI đang ngày càng tiến bộ trong lĩnh vực này.

Phân loại¶

AI được phân thành hai loại:

1. AI hẹp:

   Còn được gọi là AI yếu. Loại AI này:

   • Được thiết kế cho các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, không áp dụng được cho lĩnh vực khác.
   • Chỉ hoạt động trong phạm vi các tham số được xác định trước.
   • Không thể chuyển giao kiến ​​thức giữa các lĩnh vực khác nhau.

   Ví dụ: trợ lý ảo, hệ thống nhận dạng hình ảnh, AI của game.

2. AI tổng quát:

   Còn được gọi là AI mạnh. Loại AI này:

   • Có năng lực thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể.
   • Có thể chuyển giao kiến ​​thức giữa các lĩnh vực khác nhau.
   • Có khả năng lý luận và giải quyết vấn đề như con người.

   Hiện nay, loại AI này chỉ là lý thuyết.

Tất cả hệ thống AI hiện tại, bao gồm cả những hệ thống tiên tiến nhất, đều thuộc loại AI hẹp. Chúng xuất sắc trong những nhiệm vụ cụ thể nhưng lại thiếu trí thông minh tổng quát của con người.

Những nhánh nghiên cứu AI chủ yếu¶

Việc nghiên cứu và phát triển AI gồm có nhiều nhánh chuyên biệt:

1. Tính toán tiến hóa:

   Lấy cảm hứng từ quá trình tiến hóa sinh học, sử dụng các cơ chế như chọn lọc, sinh sản và đột biến.

2. Logic mờ:

   Đây là dạng logic đa giá trị dùng để xử lý lý luận gần đúng thay vì cố định và chính xác.

3. Mạng thần kinh:

   Đây là hệ thống tính toán lấy cảm hứng từ mạng thần kinh sinh học của não động vật.

4. Học máy:

   Nghiên cứu các thuật toán mà có thể tự động cải tiến thông qua trải nghiệm, bao gồm các loại: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

5. Học sâu:

   Đây là tập hợp con của học máy dựa trên mạng thần kinh nhân tạo.

6. Thị giác máy tính:

   Nghiên cứu việc làm sao để máy tính đạt được hiểu biết ở mức độ cao từ hình ảnh hoặc video.

7. Nhận dạng giọng nói:

   Nghiên cứu hệ thống có thể xác định các từ và cụm từ trong ngôn ngữ nói.

8. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên:

   Xử lý tương tác giữa máy tính và con người bằng ngôn ngữ tự nhiên.

9. Người máy học:

   Đây là nhánh xử lý thiết kế, xây dựng, vận hành và sử dụng người máy.

10. Hệ thống chuyên gia:

    Nghiên cứu hệ thống có thể mô phỏng khả năng ra quyết định của một chuyên gia.

11. Lập kế hoạch và ra quyết định:

    Nghiên cứu hệ thống có thể xây dựng chiến lược và trình tự các hành động nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể.

12. Biểu diễn tri ​​thức và lý luận:

    Nghiên cứu hệ thống có thể biểu diễn thông tin về thế giới dưới dạng mà máy tính có thể sử dụng.

Các nhánh này thường chồng chéo và tương tác qua lại trong các hệ thống và ứng dụng AI phức tạp. Một số giải pháp AI hiện đại tích hợp nhiều nhánh nhằm xây dựng các hệ thống tinh vi hơn, có năng lực cao hơn.

Sơ đồ tóm tắt nội dung¶

Some English words¶