Trí tuệ nhân tạo là gì? AI cơ bản P1

Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) là từ khoá được đề cập tới thường xuyên trong nhiều năm qua, có thể nói chúng ta đang bước vào thập kỷ trí tuệ nhân tạo. Việc chuẩn bị cho mình những kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo là vô cùng cần thiết.

1. Tầm quan trọng của Trí tuệ nhân tạo

Bằng cách đào sâu vào những điều cơ bản của AI, bạn có thể hiểu sâu hơn về cách máy móc bắt chước trí thông minh của con người, các loại hệ thống AI đang được sử dụng hiện nay và các ứng dụng tiềm năng cũng như ý nghĩa của AI trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kiến thức nền tảng này có thể đóng vai trò là bước đệm để khám phá sâu hơn vào thế giới trí tuệ nhân tạo và máy học.

Hiểu được lý do tại sao trí tuệ nhân tạo (AI) lại quan trọng trong thế giới ngày nay là điều cần thiết vì nhiều lý do:

• AI phổ biến: Công nghệ AI ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ các đề xuất được cá nhân hóa trên các nền tảng phát trực tuyến đến trợ lý ảo trên điện thoại thông minh của chúng ta. Việc hiểu biết về AI giúp bạn hiểu cách thức hoạt động của các công nghệ này và tác động của chúng đối với xã hội.
• Cơ hội nghề nghiệp: AI là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng với nhu cầu cao về các chuyên gia lành nghề. Bằng cách tìm hiểu về AI, bạn có thể mở ra các cơ hội nghề nghiệp mới trong các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, học máy và phát triển AI.
• Đổi mới và giải quyết vấn đề: AI có tiềm năng cách mạng hóa các ngành công nghiệp bằng cách cho phép tự động hóa, phân tích dự đoán và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Hiểu biết về AI có thể giúp bạn tận dụng các khả năng của nó để đổi mới và giải quyết các vấn đề phức tạp hiệu quả hơn.
• Cân nhắc về mặt đạo đức: AI nêu lên những lo ngại về mặt đạo đức xung quanh sự thiên vị, quyền riêng tư và tác động đến công việc. Có hiểu biết về AI cho phép bạn tham gia vào các cuộc thảo luận về cách phát triển và triển khai AI một cách có đạo đức và có trách nhiệm.
• Chuẩn bị cho tương lai: AI được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và xã hội. Bằng cách tìm hiểu về AI ngay bây giờ, bạn có thể chuẩn bị tốt hơn cho những cơ hội và thách thức mà AI sẽ mang lại trong những năm tới.

2. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc được lập trình để suy nghĩ và học hỏi như con người. Nó bao gồm nhiều công nghệ và kỹ thuật cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch ngôn ngữ.

2.1 Định nghĩa về Trí thông minh chung

Trí thông minh chung, còn được gọi là AI mạnh (strong AI) hoặc trí thông minh nhân tạo chung (artificial general intelligence (AGI)), đề cập đến khả năng của máy móc trong việc hiểu, học và áp dụng kiến ​​thức theo cách phản ánh khả năng nhận thức của con người. Một hệ thống có trí thông minh chung sẽ có thể vượt trội trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, thích nghi với các tình huống mới và giải quyết các vấn đề trong nhiều lĩnh vực khác nhau, tương tự như cách thức hoạt động của trí óc con người. Hãy xem ví dụ dưới đây về một trí thông minh chung có tên “Alpha”:

Trong tương lai giả định, các nhà nghiên cứu đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo cực kỳ tiên tiến có tên là “Alpha” sở hữu trí thông minh chung. Alpha có khả năng hiểu và học hỏi từ môi trường của nó, áp dụng kiến ​​thức trên các lĩnh vực khác nhau và thích nghi với các tình huống mới theo cách phản ánh trí thông minh của con người.

Nhiệm vụ 1: Chẩn đoán y khoa

Alpha được trình bày với một ca bệnh phức tạp, trong đó các triệu chứng của bệnh nhân không rõ ràng và chồng chéo với nhiều tình trạng bệnh. Sử dụng trí thông minh chung của mình, Alpha phân tích kỹ lưỡng bệnh sử của bệnh nhân, tiến hành các xét nghiệm chẩn đoán và đưa ra chẩn đoán toàn diện, xem xét nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm các bệnh hiếm gặp và các triệu chứng không điển hình.

Nhiệm vụ 2: Nghiên cứu khoa học

Alpha được giao nhiệm vụ tiến hành nghiên cứu đột phá trong một lĩnh vực khoa học mà kiến ​​thức hiện có còn hạn chế. Sử dụng khả năng hiểu các lý thuyết phức tạp và tiếp thu khối lượng lớn dữ liệu, Alpha xây dựng các giả thuyết sáng tạo, thiết kế các thí nghiệm và đóng góp đáng kể vào việc thúc đẩy kiến ​​thức khoa học trong lĩnh vực này.

Nhiệm vụ 3: Viết sáng tạo

Alpha được thử thách viết một cuốn tiểu thuyết gây được tiếng vang với độc giả về mặt cảm xúc và trí tuệ. Tận dụng sự hiểu biết của mình về cảm xúc của con người, các kỹ thuật kể chuyện và sắc thái văn hóa, Alpha tạo nên một câu chuyện hấp dẫn phản ánh sự hiểu biết sâu sắc về trải nghiệm của con người và thách thức các ranh giới văn học thông thường.

Trong kịch bản này, Alpha đại diện cho một hệ thống AI hư cấu có trí thông minh chung có thể xuất sắc trong nhiều nhiệm vụ khác nhau đòi hỏi khả năng nhận thức như giải quyết vấn đề, sáng tạo và khả năng thích ứng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Mặc dù đạt được trí thông minh chung thực sự vẫn là một khát vọng trong tương lai, nhưng những tiến bộ trong AI tiếp tục mở rộng ranh giới về những gì máy móc có thể đạt được trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

2.2 Người giải quyết vấn đề chung

Khái niệm Người giải quyết vấn đề chung – GPS (The General Problem-Solver) được Herbert Simon và Allen Newell giới thiệu vào những năm 1950 như một nỗ lực tạo ra một thuật toán phổ quát có thể giải quyết mọi vấn đề mà con người có thể giải quyết. Mặc dù không có hệ thống đơn lẻ nào thể hiện đầy đủ khái niệm này, nhưng một trong những chương trình máy tính đầu tiên được phát triển để chứng minh khả năng giải quyết vấn đề là “General Problem Solver” (GPS). Hãy xem ví dụ về General Problem-Solver (GPS) dưới đây:

Hãy tưởng tượng một kịch bản đơn giản hóa trong đó một chương trình máy tính, lấy cảm hứng từ khái niệm General Problem Solver, được thiết kế để giải quyết nhiều câu đố logic khác nhau. Hãy xem xét một câu đố cụ thể và cách GPS có thể giải quyết câu đố đó:

Câu đố logic: Tháp Hà Nội

Tháp Hà Nội là một câu đố toán học cổ điển liên quan đến việc di chuyển một chồng đĩa từ thanh này sang thanh khác, tuân theo một số quy tắc nhất định. Thách thức là di chuyển tất cả các đĩa từ thanh bắt đầu đến thanh đích, từng đĩa một, mà không đặt đĩa lớn hơn lên trên đĩa nhỏ hơn.

Phương pháp GPS:

Xác định vấn đề: Đầu tiên, GPS sẽ xác định vấn đề bằng cách xác định trạng thái hiện tại (cấu hình ban đầu của đĩa trên thanh), trạng thái mục tiêu (cấu hình mong muốn) và các quy tắc để di chuyển đĩa.

Tạo và kiểm tra các giải pháp: Sử dụng các thuật toán giải quyết vấn đề của mình, GPS sẽ tạo ra các chuỗi di chuyển có thể để chuyển đĩa từ thanh bắt đầu đến thanh đích. Nó có thể khám phá các chiến lược và kết hợp các di chuyển khác nhau để tìm ra giải pháp.

Đánh giá và tinh chỉnh: GPS sẽ đánh giá từng giải pháp dựa trên các tiêu chí được xác định trước (ví dụ: số lần di chuyển, tuân thủ các quy tắc) và tinh chỉnh phương pháp tiếp cận của mình dựa trên phản hồi để tối ưu hóa quy trình tìm giải pháp.

Thực hiện giải pháp: Sau khi xác định được giải pháp hợp lệ, GPS sẽ thực hiện chuỗi di chuyển để giải câu đố Tháp Hà Nội, chứng minh khả năng giải quyết vấn đề của mình.

Mặc dù ví dụ về GPS được đơn giản hóa và tập trung vào một loại vấn đề cụ thể, nhưng nó minh họa cho khái niệm về một hệ thống có thể tiếp cận nhiều vấn đề khác nhau bằng cách xác định chúng, tạo ra các giải pháp, đánh giá kết quả và tinh chỉnh các chiến lược. Khái niệm GPS đã đặt nền tảng cho các nghiên cứu sâu hơn về trí tuệ nhân tạo và các thuật toán giải quyết vấn đề.

2.3 AI mạnh so với AI yếu

AI mạnh: AI mạnh (strong AI) là các hệ thống AI thể hiện trí thông minh chung và khả năng nhận thức tương đương với con người. Các hệ thống này có thể hiểu và lý luận về thế giới, học hỏi từ kinh nghiệm và thực hiện các nhiệm vụ trên nhiều lĩnh vực. Đạt được AI mạnh là mục tiêu dài hạn trong nghiên cứu và phát triển AI.

AI yếu: AI yếu (Weak AI), còn được gọi là AI hẹp (Narrow AI), là các hệ thống AI được thiết kế cho các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể. Các hệ thống này tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể và không sở hữu trí thông minh chung. Hầu hết các ứng dụng AI đang được sử dụng hiện nay, chẳng hạn như trợ lý giọng nói, hệ thống đề xuất và công cụ nhận dạng hình ảnh, đều thuộc loại AI yếu.

Hiểu được sự khác biệt giữa trí thông minh chung, khái niệm giải quyết vấn đề chung và sự khác biệt giữa AI mạnh và yếu sẽ giúp hiểu biết cơ bản về khả năng và hạn chế của các hệ thống trí tuệ nhân tạo.