Một số câu hỏi thường gặp về trí tuệ nhân tạo

Vậy trí tuệ nhân tạo là gì? Nó được ứng dụng thế nào trong thực tế? Hãy cùng tìm hiểu thông tin tổng quan về trí tuệ nhân tạo qua một số câu hỏi thường gặp dưới đây.

1) Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo là công nghệ khoa học máy tính nhấn mạnh việc tạo ra máy móc thông minh có thể bắt chước hành vi của con người. Ở đây, máy móc thông minh có thể được định nghĩa là những cỗ máy có thể hành xử như con người, suy nghĩ như con người và cũng có khả năng ra quyết định.

Với trí tuệ nhân tạo, chúng ta không cần lập trình trước cho máy móc thực hiện một nhiệm vụ; thay vào đó, chúng ta có thể tạo ra một cỗ máy với các thuật toán được lập trình sẵn, và nó có thể tự hoạt động.

2) Tại sao lại cần trí tuệ nhân tạo?

Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là tạo ra những cỗ máy thông minh có thể bắt chước hành vi của con người. Chúng ta cần AI để giải quyết các vấn đề phức tạp của thế giới hiện nay. AI giúp cuộc sống của chúng ta suôn sẻ hơn bằng cách tự động hóa công việc thường ngày, tiết kiệm nhân lực và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác.

3) Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong thực tế?

Có rất nhiều ứng dụng AI trên thực tế, một vài trong số đó gồm:

• Công cụ tìm kiếm Google: Khi chúng ta bắt đầu viết nội dung nào đó trên công cụ tìm kiếm Google, chúng ta ngay lập tức nhận được các đề xuất có liên quan từ Google, và điều này là do các công nghệ AI khác nhau.
• Ứng dụng chia sẻ chuyến đi: Các ứng dụng chia sẻ chuyến đi khác nhau như Uber sử dụng AI và học máy để xác định loại chuyến đi, giảm thời gian chờ sau khi đặt xe cũng như giá chuyến đi…
• Lọc thư rác trong email: AI cũng được sử dụng để lọc thư rác trong email, giúp bạn chỉ nhận những thư quan trọng và phù hợp trong hộp thư đến (Inbox). Theo nghiên cứu, Gmail có thể lọc 99,9% các thư rác.
• Mạng xã hội: Các trang mạng xã hội như Facebook, Instagram, Pinterest… sử dụng công nghệ AI cho các mục đích khác nhau như nhận dạng khuôn mặt và đề xuất bạn bè khi bạn tải ảnh của mình lên Facebook…
• Đề xuất sản phẩm: Khi chúng ta tìm kiếm một sản phẩm trên Amazon, chúng ta nhận được đề xuất cho các sản phẩm tương tự và điều này là do các thuật toán học máy khác nhau…

4) Phân biệt trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu như thế nào?

5) Có bao nhiêu loại trí tuệ nhân tạo?

Trí tuệ nhân tạo có thể được chia thành các loại khác nhau trên cơ sở khả năng và chức năng.

Dựa trên khả năng:

• AI yếu (Weak AI) hay AI hẹp (Narrow AI): Trí thông minh của máy móc bị giới hạn trong một khu vực cụ thể hoặc hạn hẹp.
• AI chung (General AI): Trí tuệ nhân tạo đạt đến trạng thái chung khi nó có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ sử dụng trí tuệ nào có cùng độ chính xác như con người.
• AI mạnh (Strong AI): Đây là khái niệm giả tưởng về việc máy móc có thể tốt hơn và thậm chí vượt qua trí thông minh của con người.

Dựa trên chức năng:

• AI phản ứng (Reactive Machines): Ở cấp độ đơn giản nhất này, AI chỉ thực hiện các hoạt động cơ bản như phản ứng với một số kích thích. Mô hình không lưu trữ đầu vào và không thực hiện học tập.
• AI với bộ nhớ hạn chế (Limited Memory): Đúng như tên gọi, loại AI này có thể lưu trữ dữ liệu hoặc trải nghiệm trong quá khứ trong một khoảng thời gian nhất định. Xe tự hành là một thí dụ cụ thể.
• AI dựa trên thuyết tâm lý (Theory of Mind): Ở cấp độ này, AI sẽ trở thành một người bạn đồng hành tốt hơn, có thể hiểu được cảm xúc của người dùng trong thế giới thực…
• AI tự nhận thức (Self-Aware): Đây được cho là cấp độ phát triển cao nhất của AI. Khi đạt đến cấp độ này, AI có khả năng tự nhận thức và tư duy một cách độc lập so với con người.

6) Các nhánh của trí tuệ nhân tạo?

Trí tuệ nhân tạo bao gồm nhiều lĩnh vực (nhánh) khác nhau. Dưới đây là một số nhánh của trí tuệ nhân tạo:

• Học máy (Machine Learning)
• Học sâu (Deep Learning)
• Mạng nơ-ron (Neural Network)
• Hệ thống chuyên gia (Expert System)
• Logic mờ (Fuzzy Logic)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
• Robot (Robotics)
• Nhận diện giọng nói (Speech Recognition)

7) Có những loại Học máy nào?

Lĩnh vực đòi hỏi khắt khe nhất của trí tuệ nhân tạo là Học máy (machine learning), cho phép máy tính thu nhận kiến thức mà không cần lập trình. Nó cung cấp các giải pháp một cách sáng tạo và sử dụng chúng trong cuộc sống hằng ngày. Học máy được chia làm 3 loại chính:

• Học có giám sát: Sử dụng các bộ dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán nhằm phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác.
• Học không giám sát: Sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và phân cụm các bộ dữ liệu chưa được gắn nhãn. Các thuật toán này khám phá các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người.
• Học tăng cường: Các tác nhân tăng cường thử các hành động khác nhau, tìm hiểu từ phản hồi cho dù hành động đó có mang lại kết quả tốt hơn hay không, và sau đó củng cố các hành động đã làm, tức là làm lại và sửa đổi các thuật toán của nó một cách tự động qua nhiều lần lặp để mang lại kết quả tốt nhất.

8) Học sâu là gì và nó được sử dụng như thế nào trong thực tế?

Các mạng nơ-ron cố gắng mô phỏng bộ não con người bằng cách xử lý dữ liệu thông qua các lớp nơ-ron nhân tạo. (Ảnh: Getty)

Học sâu (deep learning) là một tập hợp con của Học máy, bắt chước hoạt động của bộ não con người. Nó lấy cảm hứng từ các tế bào não người, được gọi là các nơ-ron, và hoạt động dựa trên khái niệm mạng nơ-ron (neural network) để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.

Một vài ứng dụng trong thực tế của Học sâu là:

• Đổ màu cho ảnh đen trắng
• Thị giác máy tính (computer vision)
• Tạo văn bản
• Robot học sâu…

9) Ngôn ngữ lập trình nào được dùng cho phát triển trí tuệ nhân tạo?

Dưới đây là 5 ngôn ngữ lập trình hàng đầu thường được dùng để phát triển trí tuệ nhân tạo:

• Python
• Java
• Lisp
• R
• Prolog

Trong số 5 ngôn ngữ trên, Python là ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất để phát triển AI do tính đơn giản và có sẵn rất nhiều thư viện, chẳng hạn như Numpy, Pandas…

10) AI mạnh là gì và khác với AI yếu như thế nào?

AI mạnh (strong AI) là về việc tạo ra trí thông minh thực sự một cách nhân tạo, trí thông minh này có tình cảm, khả năng tự nhận thức và cảm xúc tương tự con người. Tuy nhiên, khái niệm tạo ra các tác nhân AI có khả năng tư duy, suy luận và ra quyết định tương tự như con người hiện vẫn chỉ là giả thuyết.

AI yếu (weak AI) là giai đoạn phát triển hiện tại của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc tạo ra các tác nhân và máy móc thông minh có thể giúp con người và giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực. Siri và Alexa là những thí dụ về các chương trình AI yếu.

11) Phép thử Turing trong AI là gì?

(Ảnh minh họa: Snopes)

Phép thử Turing (Turing test) là một trong những phương pháp kiểm tra trí thông minh phổ biến trong trí tuệ nhân tạo. Phép thử được đưa ra năm 1950 bởi Alan Turing, nhằm xác định xem liệu một cỗ máy có thể suy nghĩ giống con người hay không. Theo phép thử này, một máy tính chỉ có thể được coi là thông minh nếu nó có thể bắt chước phản ứng của con người trong một số điều kiện cụ thể.

Mô hình chuẩn của phép thử Turing yêu cầu 3 thiết bị đầu cuối, trong đó 1 thiết bị được vận hành bởi máy tính (A), 2 thiết bị còn lại được vận hành bởi con người (B và C). C - “kẻ thẩm vấn” thực hiện một cuộc thảo luận bằng ngôn ngữ tự nhiên với 2 “kẻ bị thẩm vấn” A và B, cả 2 đều cố gắng tỏ ra mình là con người. Nếu C không thể nhận ra (hay phán đoán sai) A hay B là máy tính thì lúc đó máy tính A được xem là đã vượt qua phép thử về trí tuệ nhân tạo của nó.

12) Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính (computer vision) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, nhằm giúp máy tính có được khả năng nhìn và hiểu giống như con người. Do đó, thị giác máy tính sử dụng công nghệ AI để giải quyết các vấn đề phức tạp như xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng…

13) Một số quan niệm sai lầm về AI?

Có rất nhiều quan niệm sai lầm về trí tuệ nhân tạo kể từ thời điểm nó bắt đầu quá trình phát triển của mình. Có thể kể đến một số quan niệm sai lầm sau:

• AI không cần con người: Quan niệm sai lầm đầu tiên về AI là nó không cần con người. Trên thực tế, mỗi hệ thống dựa trên AI đều phụ thuộc vào con người ở một khía cạnh nào đó, và sẽ luôn là như vậy. Chẳng hạn, nó cần dữ liệu do con người thu thập để tìm hiểu về dữ liệu.
• AI nguy hiểm với con người: AI vốn dĩ không nguy hiểm với con người, và nó vẫn chưa đạt đến mức siêu AI hay AI mạnh để có thể thông minh hơn con người. Bất kỳ công nghệ mạnh mẽ nào cũng không thể gây hại nếu nó không bị lạm dụng.
• AI đã đạt đến giai đoạn đỉnh cao: Chúng ta vẫn còn cách rất xa giai đoạn đỉnh cao của AI, và sẽ mất một hành trình rất dài để con người có thể phát triển AI đạt đến mức đỉnh.
• AI sẽ chiếm mất công việc của bạn: Một trong những nhầm lẫn lớn nhất là AI sẽ chiếm mất hầu hết các công việc. Trên thực tế, nó đang mang lại cho chúng ta nhiều cơ hội hơn với các vị trí việc làm mới.

14) Chatbot là gì?

ChatGPT - chatbot tích hợp AI của công ty khởi nghiệp OpenAI tạo "cơn sốt" trên phạm vi toàn cầu kể từ sau khi ra mắt hồi tháng 11/2022. (Ảnh: Shutterstock)

Chatbot là phần mềm hoặc tác nhân AI có thể mô phỏng cuộc trò chuyện với con người bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cuộc trò chuyện có thể đạt được thông qua một ứng dụng, trang web hoặc ứng dụng nhắn tin. Những chatbot này còn được gọi là trợ lý ảo và có thể tương tác với con người dưới dạng văn bản hoặc qua giọng nói.

Các chatbot AI được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các doanh nghiệp để cung cấp hỗ trợ 24/7 cho khách hàng của họ, chẳng hạn như chatbot HDFC Eva, Vainubot…

Tin liên quan

Những điều cần biết về hiện tượng chatbot ChatGPT

15) Ngôn ngữ lập trình nào không thường dùng trong AI, và tại sao?

Ngôn ngữ lập trình Perl không được sử dụng phổ biến trong phát triển AI, vì nó là ngôn ngữ kịch bản.

16) Công cụ suy luận là gì, và tại sao nó được sử dụng trong AI?

Trong trí tuệ nhân tạo, công cụ suy luận (inference engine) là một phần của hệ thống thông minh lấy thông tin mới từ cơ sở tri thức bằng cách áp dụng một số quy tắc logic.

Nó chủ yếu hoạt động theo 2 phương thức:

• Chuỗi ngược (backward chaining): Bắt đầu với mục tiêu và tiến hành suy luận ngược lại để suy ra các sự kiện hỗ trợ mục tiêu.
• Chuỗi chuyển tiếp (forward chaining): Bắt đầu với các sự kiện đã biết (dữ liệu có sẵn), áp dụng các quy tắc suy luận theo hướng chuyển tiếp để trích xuất thêm dữ liệu cho đến khi đạt được mục tiêu.