Trí tuệ nhân tạo (AI) ra đời chính là bước tiến mới của kỷ nguyên công nghệ và khoa học hiện đại. Trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo luôn được các nhãn hàng công nghệ, thiết bị điện tử đề cập đến. Sở hữu những tính nặng mạnh mẽ, thông minh, trí tuệ nhân tạo đã trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống con người. Vậy thực chất trí tuệ nhân tạo là gì? Có bao nhiêu loại trí tuệ nhân tạo phổ biến?
Tìm hiểu tổng quan về trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo hay AI (Artificial Intelligence) là một thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Thuật ngữ này đề cập đến quá trình mô phỏng trí thông minh của con người như khả năng hiểu biết, hành động, lập kế hoạch, học hỏi,…, để áp dụng vào máy móc.
So với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình, trí tuệ nhân tạo là một công nghệ hoàn toàn khác việt. Đó là vì trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào Machine Learning (công nghệ học máy) để mô phỏng trí tuệ con người. Về cơ bản, các hệ thống AI có khả năng nhận thức môi trường, đối tượng, góp phần vào việc đưa ra quyết định, giải quyết các vấn đề phức tạp, bắt chước hoạt động của con người.
Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, các thiết bị, máy móc điện tử có thể cư xử, thích ứng và học hỏi thông minh. Nhờ đó, chúng có thể vận hành mượt mà, trơn tru và thông minh hơn các thiết bị, máy móc thông thường.
Nguyên lý hoạt động của trí tuệ nhân tạo
Trước tiên, hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp nhận dữ liệu đầu vào dưới dạng giọng nói, văn bản hoặc hình ảnh. Sau đó, hệ thống bắt đầu xử lý dữ liệu bằng việc áp dụng các quy tắc và thuật toán khác nhau để diễn giải, dự đoán và hành động dựa trên dữ liệu đầu vào.
Khi xử lý xong, hệ thống sẽ trả về kết quả về đầu vào dữ liệu. Trên thực tế, kết quả này có thể thành công hoặc thất bại. Trong bước tiếp theo, kết quả sẽ được đánh giá thông qua quá trình phân tích và phản hồi. Cuối cùng, hệ thống sẽ dựa trên những thông tin mình thu thập được để điều chỉnh dữ liệu, quy tắc và thuật toán cũng như kết quả mục tiêu. Quy trình này sẽ được thực hiện liên tục như một vòng lặp cho đến khi đạt được kết quả như mong muốn.
Một số thành phần chính của trí tuệ nhân tạo:
- Machine Learning (học máy): Đây là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, có khả năng học hỏi tự động và thực hiện các nhiệm vụ. Đồng thời, đây là giải pháp giúp hệ thống cải thiện hiệu suất theo thời gian vô cùng hiệu quả.
- Deep Learning (học sâu): Là một nhánh nhỏ của Machine Learning, được xây dựng dựa trên nhiều khái niệm phức tạp, hoạt động chủ yếu với các Neural Network để bắt chước khả năng tư duy và suy nghĩ của con người.
- Neural Network (mạng nơ ron nhân tạo): Là chuỗi các thuật toán có khả năng xử lý thông tin. Thành phần này dựa trên mô hình hoạt động của các tế bào và khớp thần kinh trong bộ não con người. Neural Network tạo ra kết nối các nút đơn giản, được gọi là tế bào thần kinh.
- Cognitive Computing (điện toán nhận thức): Thành phần này có khả năng tái tạo quá trình suy nghĩ của con người trong mô hình máy tính. Qua đó, Cognitive Computing mô phỏng và cải thiện sự tương tác giữa con người với máy móc bằng loại ngôn ngữ đặc biệt.
- Natural Language Processing (NLP: xử lý ngôn ngữ tự nhiên): Đây là công cụ hỗ trợ máy tính nhận diện, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ, lời nói của con người.
- Computer Vision (thị giác máy tính tính): Thành phần này áp dụng tính năng Deep Learning và nhận diện mẫu để diễn giải nội dung hình ảnh như biểu đồ, PDF, video, bảng,…
Các loại trí tuệ nhân tạo phổ biến năm 2024
Khi nhắc đến thuật ngữ trí tuệ nhân tạo, nhiều người nghĩ ngay đến những robot biết đi, biết nói. Tuy nhiên, quan điểm này chưa đúng. Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo đơn thuần là việc mô phỏng lại trí thông minh của con người để vận hành cho máy móc.
Công nghệ không ngừng phát triển khiến cho những tiêu chuẩn nhận định trí tuệ nhân tạo trước đây trở nên “lạc nhịp”. Trước đây, các chức năng tính toán cơ bản của máy tính là “hiện thân” của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, khẳng định này đã “lạc hậu”. Đó là vì giải pháp này chỉ đơn thuần là chức năng vốn có của một máy tính truyền thống. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo được chia thành 2 loại lớn là:
- AI dựa trên khả năng.
- AI dựa trên chức năng.
AI dựa trên khả năng
#1. Artificial Narrow Intelligence (ANI – AI hẹp hoặc AI yếu)
Đây là loại trí tuệ nhân tạo “yếu” vì chỉ tập trung vào một nhiệm vụ và phạm vi nhất định. ANI được biết đến như một sản phẩm được tạo ra và hoạt động dựa trên trí thông minh của con người. Vai trò của ANI là giải quyết một nhiệm vụ một cách triệt để nhất. Tuy nhiên, loại trí tuệ nhân tạo này vẫn còn rất nhiều hạn chế so với trí thông minh cơ bản của con người.
#2. Artificial General Intelligence (AGI – Trí tuệ nhân tạo tổng hợp)
Đây là một phiên bản trí tuệ nhân tạo mới nổi có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ với hiệu quả gần như tuyệt đối. Mục tiêu của AGI là thiết kế một hệ thống có khả năng tư duy giống con người. Hiện tại, AGI vẫn đang được nghiên cứu và nỗ lực phát triển để tạo ra những “cỗ máy” thông minh, có khả năng nhận thức cao.
#3 Artificial Super Intelligence (ASI – Trí tuệ siêu nhân tạo)
ASI được đánh giá là “con đường” dẫn đến tương lai. Theo nhiều chuyên gia, ASI là phiên bản AI vượt quá trí thông minh cơ bản, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn cả con người. Chức năng của một “cỗ máy” ASI bao gồm tư duy, suy luận, giải câu đố, đưa ra phán đoán, học hỏi và tự giao tiếp. Hiện tại, ASI chỉ là một khái niệm giả định nhưng loại trí tuệ nhân tạo này vẫn rất được trông đợi trong tương lai.
#4. Reactive Machines
Reactive Machines là loại trí tuệ nhân tạo phản ứng. Tính năng chính của Reactive Machines là phân tích những động thái khả thi nhất. Thông qua quá trình phân tích, công nghệ này sẽ chọn ra những hành động, giải pháp cũng như chiến lược hiệu quả và tối ưu nhất. Tuy nhiên, Reactive Machines không có khả năng lưu trữ ký ức và sử dụng dữ liệu cũ làm kinh nghiệm vận hành.
#5. Limited Memory Machines
Đây là những cỗ máy trí tuệ nhân tạo có khả năng học hỏi siêu phàm. Thế nên, Limited Memory Machines thường được ứng dụng trong các mô hình Machine Learning như Long Short-Term Memory (LSTM), E-GAN, Reinforcement Learning. Hiện tại, đây là loại trí tuệ nhân tạo được áp dụng khá phổ biến. Những ví dụ điển hình của Limited Memory Machines là trợ lý giọng nói ảo, xe tự lái, face ID, chatbot,….
#6. Theory of mind AI
Theory of mind AI là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng thấu hiểu cảm xúc và niềm tin của người người. Đồng thời, công nghệ này còn tạo ra khả năng tương tác xã hội như những con người bình thường. Hiện tại, loại trí tuệ nhân tạo này vẫn chưa được phát triển và ứng dụng vào thực tiễn. Tuy nhiên, Theory of mind hứa hẹn sẽ trở thành công nghệ AI bùng nổ trong tương lai.
#7. Self-aware AI
Self-ware AI là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý những cỗ máy siêu thông minh bằng tình cảm, ý thức, cảm xúc,… Theo các chuyên gia, công nghệ Self-aware AI có thể thông minh hơn cả bộ não của con người và có thực hiện các nhiệm vụ được giao tốt hơn chúng ta. Tuy nhiên, Self-aware AI vẫn chỉ là “thực tế xa vời” mà con người đang cố gắng chinh phục.
Nhìn chung, trí tuệ nhân tạo là một bước ngoặt vĩ đại của con người trong bối cảnh công nghệ số, chuyển đổi số. Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo được dự đoán sẽ bùng nổ và phát triển mạnh mẽ hơn.
Qua bài viết trên, Tino Group hy vọng bạn đã hiểu rõ trí tuệ nhân tạo là gì cũng như các loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất. Nếu bạn cảm thấy bài viết hay và hữu ích, hãy để lại bình luận và đánh giá 5 sao dưới mục bên dưới nhé!
Những câu hỏi thường gặp
Các ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo là gì?
Một số ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo là:
- Trợ lý ảo thông minh.
- Robot tiếp thị và chăm sóc khách hàng.
- Công cụ giám sát trên nền tảng mạng xã hội.
- Ô tô, máy bay không người lái.
- Face ID.
- Công cụ chăm sóc sức khỏe.
- Bộ lọc thư rác trong Email.
- …
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng nhiều trong trường hợp nào?
Trí tuệ nhân tạo thường hoạt động tốt nhất trong việc vận hành, chẩn đoán và đưa ra kết quả.
Các hạn chế của trí tuệ nhân tạo là gì?
Bên cạnh những ưu điểm vượt trội, trí tuệ nhân tạo cũng có một số hạn chế như:
- Khi xử lý một lượng lớn dữ liệu theo yêu cầu của lập trình AI sẽ khá tốn kém.
- Là một trở ngại lớn đối với những doanh nghiệp chưa thực hiện chuyển đổi số.
- Đòi hỏi doanh nghiệp cần nhiều thời gian để thích ứng, tìm hiểu và đào tạo đội ngũ nhân sự.
Nên lưu ý gì khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo?
Khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động sản xuất, kinh doanh, bạn cần lưu ý một số vấn đề sau:
- An ninh mạng.
- Các quy tắc cần tuân thủ.
- Quyền riêng tư cá nhân của người dùng.
