Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của công nghệ AI trong đời sống

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Lịch sử ra đời, ý nghĩa và ứng dụng nó trong đời sống thực tế như thế nào? Mời các bạn cùng tìm hiểu lời giải đáp chi tiết trong bài viết dưới đây.

5.0

1 lượt đánh giá

AI là viết tắt của từ gì? Ngành trí tuệ nhân tạo là gì? Hãy cùng chúng tôi giải đáp những thắc mắc xung quanh công nghệ mới này nhé.

Trí tuệ nhân tạo là gì? AI là gì?

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). Thuật ngữ này ra đời vào năm 1956, được định nghĩa bởi nhà khoa học máy tính John McCarthy

Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc (hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".

Công nghệ AI tạo ra máy móc và hệ thống thông minh thông qua việc sử dụng mô hình máy tính, kỹ thuật và công nghệ liên quan, giúp thực hiện các công việc yêu cầu trí thông minh của con người. Nhìn chung, đây là một ngành học rất rộng, bao gồm các yếu tố tâm lý học, khoa học máy tính và kỹ thuật. Một số ví dụ phổ biến về AI có thể kể đến ô tô tự lái, phần mềm dịch thuật tự động, trợ lý ảo trên điện thoại hay đối thủ ảo khi chơi trò chơi trên điện thoại.

Tham khảo thêm về siêu AI đang được nhiều người quan tâm hiện nay: Chat gpt là gì? Cách đăng ký, tải và sử dụng chat gpt tại Việt Nam

Các loại trí tuệ nhân tạo (AI)

Công nghệ AI được chia làm 4 loại chính:

Loại 1: Công nghệ AI 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 là Deep Blue, chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại kì thủ thế giới Garry Kasparov vào những năm 1990. Công nghệ AI của Deep Blue có thể xác định các nước cờ và dự đoán những bước đi tiếp theo. Nó không có ký ức và không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện trong tương lai.

Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế

Các hệ thống AI này có thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra các quyết định trong tương lai. Một số chức năng ra quyết định này có mặt trong các loại thiết bị không người lái như xe, máy bay drone hoặc tàu ngầm.

Kết hợp các cảm biến môi trường xung quanh công nghệ AI này có thể dự đoán được tình huống và đưa ra những bước hành động tối ưu cho thiết bị. Sau đó chúng sẽ được sử dụng để đưa ra hành động trong bước tiếp theo.

Ví dụ như đối với xe không người lái, nhiều cảm biến được trang bị xung quanh xe và ở đầu xe để tính toán khoảng cách với các xe phía trước, công nghệ AI sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an toàn cho xe.

Loại 3: Lý thuyết trí tuệ nhân tạo

Công nghệ AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Hiện nay, công nghệ AI này vẫn chưa trở thành một phương án khả thi.

Loại 4: Tự nhận thức

Lúc này cả hệ thống AI có ý thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Chúng thậm chí còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác. Tất nhiên, loại công nghệ AI này vẫn chưa khả thi.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Trong ngành y tế

Công nghệ AI làm thay đổi hoàn toàn bộ mặt ngành y tế. Có thể nói, y tế là lĩnh vực thiết thực nhất mà chúng ta quan tâm. Những ứng dụng của AI trong y học mang lại cho con người những giá trị đáng kinh ngạc. AI được sử dụng như một trợ lí chăm sóc sức khỏe cá nhân, chúng được sử dụng cho nghiên cứu và phân tích. Chúng có thể được sử dụng để lên lịch hẹn khám tại các cơ sở y tế, và điều quan trọng nhất chính là việc bệnh nhân được hỗ trợ 24/7.

Bệnh nhân có thể dùng các app trên điện thoại chụp hình và điền các thông tin gửi lên một hệ thống trí tuệ nhân tạo và gần như tức thì kết quả chuẩn bệnh cũng như cách điều trị có thể được trả về. Hoặc một trong những ứng dụng nổi bật nhất của trí tuệ nhân tạo trong y tế chính là máy bay không người lái với tốc độ nhanh hơn xe chuyên dụng lên đến 40%, thích hợp sử dụng cho những trường hợp cứu hộ khẩn cấp tại những vị trí có địa hình hiểm trở.

Trong ngành giáo dục

Việc vận dụng trí tuệ nhân tạo trong các thao tác dạy và học, các trò chơi, phần mềm giáo dục giúp cải thiện và nâng cao trình độ học tập của con người. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo trong giáo dục còn có khả năng theo dõi sự tiến bộ của học sinh để giáo viên có thể biết và điều chỉnh cách dạy học sao cho hợp lý.

Trong ngành vận tải

Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong ngành vận tải thông qua những phương tiện giao thông vận tải tự lái, đặc biệt là ô tô đã đem lại những lợi ích kinh tế đáng kể nhờ khả năng cắt giảm chi phí và hạn chế những rủi ro tai nạn giao thông những vấn đề gây nguy hiểm đến tính mạng của con người.

Trong ngành ngân hàng tài chính

Các ngân hàng, tổ chức tài chính đang xử dụng AI trong việc xử lí các hoạt động tài chính, tiền đầu tư và cổ phiếu, quản lí các tài sản khác nhau,… AI có thể vượt qua con người trong việc xử lí các giao dịch , giúp ngân hàng hỗ trợ khách hàng tốt hơn, cung cấp các giải pháp nhanh chóng hoặc nhận diện gương mặt của chủ tài khoản.

Trong ngành dịch vụ

Công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng nắm bắt được những thông tin về các hoạt động sử dụng dịch vụ của khách hàng thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu để từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu sử dụng của họ. Điều này giúp ngành dịch vụ có thể hoạt động tốt hơn và mang lại những trải nghiệm thú vị, mới mẻ hơn cho người dùng. Chatbot chính là ví dụ điển hình cho ứng dụng này.

Trong ngành truyền thông

Đối với ngành truyền thông, trí tuệ nhân tạo AI ra đời đã mang lại sự thay đổi lớn cho ngành trong việc tiếp cận các mục tiêu, đối tượng khách hàng tiềm năng. Dựa trên việc phân tích về nhân khẩu học, thói quen hoạt động trực tuyến hay những nội dung quảng cáo khách hàng hay xem để điều chỉnh thời gian và không gian cung cấp quảng cáo sao cho phù hợp.

Trong ngành sản xuất

Nhà máy FANUC, Nhật bản là một trong những điển hình của việc ứng dụng AI vào trong sản xuất và sử dụng robot để sản xuất robot sản xuất ra 5000 robot mỗi tháng, sở hữu một trong những dây chuyền sản xuất vô cùng hiện đại của thế giới, dây chuyền tạo ra những thiết bị giúp chế tạo nhiều nhiều sản phẩm, từ ô tô cho đến điện thoại iPhone. Ở FANUC các robot tự xây dựng, giám sát và kiểm tra lẫn nhau.

Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo đã đưa chúng ta vào một chiều hướng mới vượt ra ngoài các bức tường của nhà máy FANUC. Robot đã chiếm lĩnh và tạo nên nhà máy thông minh một thời gian, robot ngày nay không còn thực hiện các nhiệm vụ cơ học, đơn điệu. Họ là những người tham gia thông minh trong Công nghiệp 4.0: cốt lõi là sự liên kết của nhà máy thực tế với thực tế ảo.

Lợi ích và mặt trái của công nghệ AI

Công nghệ AI đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong đời sống thực tế. Tuy nhiên nó cũng có mặt lợi và hại, cùng tìm hiểu:

Lợi ích của Trí thông minh nhân tạo

Có thể nói các trí tuệ nhân tạo AI không chỉ đơn thuần là một phần mềm máy tính có tính logic mà chúng còn chứa đựng cả trí tuệ của con người. Chúng biết suy nghĩ, lập luận để giải quyết các vấn đề, có thể giao tiếp với con người. Chính vì những tính năng vượt trội này mà AI có ý nghĩa cùng lớn.

- Phát hiện và ngăn chặn các rủi ro

AI giúp con người dự báo trước các rủi ro và mối nguy hại tiềm ẩn và hạn chế các thiệt hại đem lại. Các rủi ro được AI nhận biết như: Thảm họa thiên nhiên, động đất, sóng thần, núi lửa, dịch bệnh hay có mối nguy hại trong sản xuất kinh doanh

- Hạn chế sử dụng sức lao động của con người

Nhờ quá trình học máy và tạo ra được các robot trong công nghiệp và đời sống. Con người sẽ không phải tốn nhiều sức lao động trong sản xuất, vận hành. Giờ đây, các máy móc robot sẽ thay con người làm việc đó.

- Xóa bỏ khoảng cách ngôn ngữ

Công nghệ AI sẽ giúp con người trên mọi Quốc gia có thể nói chuyện và hiểu nhau, thoải mái tiếp xúc. Có thêm nhiều cơ hội để học tập và làm việc trên khắp thế giới.

- Cá nhân hóa

Công nghệ AI sẽ đánh giá và thích ứng cũng như học hỏi đối tượng mà nó phục vụ. Từ đó, đưa ra phản ứng phù hợp nhất cho từng đối tượng riêng biệt.

Mặt trái của công nghệ trí tuệ nhân tạo

"Sự phát triển toàn diện của trí tuệ nhân tạo có thể hủy diệt nhân loại”, Stephen Hawking - thiên tài khoa học người Anh - nói với hãng tin với BBC News năm 2014.

Đó là mối lo ngại hàng đầu trong tương lai. Hiện tại con người vấn đang kiểm soát được AI. Công nghệ AI ở hiện tại còn có những nhược điểm mà chúng ta cần quan tâm như chi phí cao, không có tính linh hoạt, sáng tạo và đặc biệt là khả năng gây ra tình trạng thất nghiệp hàng loạt cho người lao động.

Ngoài ra, trong những năm gần đây, việc ứng dụng AI cho phép các hệ thống vũ khí tự động lựa chọn và tấn công mục tiêu đã gây nhiều tranh cãi về mặt đạo đức. Những ý kiến chỉ trích cho rằng hệ thống này sẽ đe dọa đến an ninh quốc tế và báo trước một cuộc chiến tranh thế giới lần thứ ba sau súng đạn và bom nguyên tử. Những quy tắc và ranh giới cho AI quan trọng hơn so với bất kỳ lĩnh vực nào khác xuất hiện trước đó. Thế nhưng, với tốc độ phát triển chóng mặt của trí tuệ nhân tạo tại một vài tập đoàn lớn (và hầu như đều nghiên cứu bí mật), các tổ chức chính phủ chịu trách nhiệm về các quy định dường như không thể theo kịp.

Các câu hỏi về trí tuệ nhân tạo thường gặp

Dưới đây là một số câu hỏi thường gặp về AI - Trí tuệ nhân tạo, mời các bạn cùng tham khảo:

Trí tuệ nhân tạo có ý thức hay không?

Các nhà nghiên cứu đồng ý rằng trí tuệ nhân tạo không có ý thức, ít nhất là ở thời điểm hiện tại và trong những năm tới

Liệt kê một số ứng dụng của AI?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Chatbots
Phân tích cảm xúc
Dự đoán doanh thu
Xe tự lái
Nhận dạng biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt
Nhận diện hình ảnh

Các ngôn ngữ lập trình phổ biến đối với lập trình AI?

Python
R
Lisp
Prolog
Java

Tháp Hà Nội là gì?

Tháp Hà Nội là một trò chơi toán học cho thấy cách thức đệ quy có thể được sử dụng như một thiết bị trong việc xây dựng một thuật toán để xử lý một vấn đề cụ thể. Sử dụng cây quyết định và thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng (BFS) trong AI, thì chúng ta có thể giải bài toán Tháp Hà Nội.

Phép thử Turing (Turing Test) là gì?

Phép thử Turing là một bài kiểm tra năng lực trí tuệ của máy tính. Một cỗ máy được sử dụng để thử thách trí thông minh của con người. Nếu người đó không thể nhận ra cỗ máy không phải là con người, máy tính đó vượt qua phép thử và nó được coi là “thông minh”.

Hệ chuyên gia là gì?

Hệ chuyên gia là một lĩnh vực ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo, với các hệ thống có kiến thức của một chuyên gia về một lĩnh vực cụ thể. Chúng cung cấp giải pháp với “chất lượng chuyên gia” trong lĩnh vực đó. Các hệ này có chuyên môn để thay thế một chuyên gia (con người).

Liệt kê những ưu điểm của hệ chuyên gia.

Tính nhất quán
Bộ nhớ
Luôn sẵn sàng
Logic
Đa lĩnh vực
Khả năng giảng giải
Phản hồi nhanh
Không thiên vị

**Thuật toán A * là gì?**

A * là một thuật toán máy tính được sử dụng rộng rãi với mục đích duyệt qua đồ thị để tìm tuyến đường tối ưu nhất giữa các đỉnh khác nhau.

Thuật toán Tìm kiếm theo chiều rộng là gì?

Tìm kiếm theo chiều rộng (BFS), được sử dụng để tìm kiếm cấu trúc cây hoặc đồ thị, bắt đầu từ đỉnh gốc, sau đó tiến hành qua các đỉnh lân cận và tiếp tục di chuyển đến các đỉnh tiếp theo. Việc tìm kiếm này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng cấu trúc dữ liệu FIFO (hàng đợi), thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng luôn tìm ra đường đi ngắn nhất có thể.

Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu là gì?

Tìm kiếm theo chiều sâu (DFS) dựa trên LIFO (ngăn xếp). Một phép đệ quy được thực hiện với cấu trúc dữ liệu ngăn xếp LIFO. Do đó, các đỉnh được sắp xếp theo thứ tự khác với BFS. Thuật toán khởi đầu tại gốc và phát triển xa nhất có thể theo mỗi nhánh.

Thuật toán tìm kiếm theo hai chiều là gì?

Trong thuật toán tìm kiếm theo hai chiều, việc duyệt sẽ được thực hiện ở cả nút xuất phát và nút mục tiêu. Việc duyệt sẽ dừng lại khi chúng gặp nhau ở một nút chung. Thuật toán giúp giảm độ phức tạp và giảm không gian lưu trữ.

Giải thích về thuật toán cắt tỉa Alpha-Beta

Thuật toán cắt tỉa Alpha-Beta là một thuật toán nhằm giảm số lượng các nút được duyệt bằng thuật toán Minimax trong cây tìm kiếm. Nó có thể được áp dụng cho độ sâu “n” và có thể cắt tỉa toàn bộ cây con và lá.

Liệt kê các ứng dụng của logic mờ.

Nhận dạng khuôn mặt
Máy điều hòa, máy giặt và máy hút bụi
Hệ thống phanh và hệ thống truyền lực chống trượt
Kiểm soát hệ thống tàu điện ngầm và máy bay trực thăng không người lái
Hệ thống dự báo thời tiết
Đánh giá rủi ro dự án
Kế hoạch chẩn đoán và điều trị y tế
Giao dịch chứng khoán

Lôgic vị từ bậc một (FOPL) là gì?

Lôgic vị từ bậc một là một tập hợp các hệ thống chính thức, trong đó mỗi câu được chia thành một chủ ngữ và một vị ngữ. Vị ngữ chỉ đề cập đến một chủ ngữ và nó có thể sửa đổi hoặc định nghĩa các thuộc tính của chủ ngữ.

Kể tên một vài kỹ thuật trong Machine Learning

Hồi quy
Phân lớp
Phân cụm
Học sâu
Transfer Learning
Học tăng cường

Học sâu là gì?

Học sâu là một tập hợp con của Machine Learning được sử dụng để tạo ra một mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp. Nó có khả năng tự học dựa trên các trường hợp trước đó và có độ chính xác cao.

Kể tên một vài thuật toán Machine Learning mà bạn biết.

Hồi quy logistic
Hồi quy tuyến tính
Cây quyết định
SVM
Naive Bayes

Naive Bayes là gì?

Thuật toán học máy Naive Bayes là một thuật toán quan trọng cho mô hình dự đoán. Nó là một tập hợp các thuật toán với một nguyên tắc chung dựa trên Định lý Bayes. Giả định cơ bản của Naive Bayes là mỗi tính năng đóng góp độc lập và bình đẳng vào kết quả.

Liệt kê các kỹ thuật được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu.

Phân tích thành phần độc lập
Phân tích thành phần chính
Phân tích thành phần chính dựa trên hàm nhân

Liệt kê các bước liên quan đến Machine Learning.

Thu thập dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu
Chọn mô hình thích hợp
Huấn luyện
Đánh giá
Điều chỉnh tham số
Dự đoán

Bảng băm (hash tables) là gì?

Bảng băm là một cấu trúc dữ liệu có thể ánh xạ các khóa tới các giá trị. Bảng băm sử dụng hàm băm để tính toán chỉ mục, còn được gọi là mã băm. Cấu trúc này giúp tăng tốc việc chèn và tìm kiếm các giá trị.

Liệt kê các ứng dụng của Machine Learning.

Phát hiện hình ảnh, lời nói và khuôn mặt
Tin sinh học
Phân khúc thị trường
Quản lý sản xuất và tồn kho
Phát hiện gian lận

Hệ thống gợi ý là gì?

Hệ thống gợi ý là một hệ thống lọc thông tin được sử dụng để dự đoán sở thích của người dùng dựa trên các mẫu lựa chọn được thiết lập khi người dùng duyệt / sử dụng hệ thống.

Phương pháp nào được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu?

Giảm số chiều của dữ liệu là quá trình giảm số lượng biến ngẫu nhiên. Chúng ta có thể giảm số chiều của dữ liệu bằng các kỹ thuật như tỷ lệ các giá trị khuyết, bộ lọc phương sai thấp, bộ lọc tương quan cao, rừng ngẫu nhiên, phân tích thành phần chính.

Liệt kê các phương pháp khác nhau cho việc học có giám sát theo tuần tự.

Phương pháp cửa sổ trượt (Sliding Window)
Phương pháp cửa sổ trượt lặp lại
Các mô hình Markov ẩn
Mô hình Markov entropy cực đại
Trường ngẫu nhiên có điều kiện

Hàm chi phí là gì?

Hàm chi phí là hàm vô hướng định lượng hệ số lỗi của mạng nơ-ron nhân tạo. Mạng càng tốt, hệ số lỗi càng thấp.

Các siêu tham số của ANN là gì?

Learning rate: Siêu tham số kiểm soát tốc độ của mạng trong việc học và cập nhật các tham số
Momentum: Siêu tham số giúp việc cập nhật được làm mịn và thoát ra được các cực tiểu cục bộ.
Số lượng epoch: Số lần mà mạng duyệt qua toàn bộ dữ liệu huấn luyện.

Vanishing gradient là gì?

Hiện tượng xảy ra khi có quá nhiều lớp trong mạng nơ ron. Khi thông tin được truyền trở lại, các đạo hàm nhỏ dần và biến mất, khiến cho không thể cập nhật trọng số của mạng.

Dropout là gì?

Một phương pháp giúp hạn chế tình trạng overfitting. Cụ thể, một số nơ ron bị ngừng kích hoạt trong quá trình huấn luyện, mạng buộc phải dùng các nơ ron còn lại để đưa ra dự đoán.

BERT là gì?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một bài báo gần đây được xuất bản bởi các nhà nghiên cứu tại Google AI Language. Nó đã gây xôn xao trong cộng đồng Machine Learning bằng cách trình bày các kết quả tiên tiến trong một loạt các nhiệm vụ NLP.

Trên đây là nội dung tổng hợp về khái niệm Trí tuệ nhân tạo - AI được chúng tôi sưu tầm và chọn lọc giới thiệu đến các bạn. Ngoài ra các bạn có thể tham khảo thêm các bài viết khác đã được đăng tải tại chuyên trang của chúng tôi.

Đánh giá bài viết

5.0

1 lượt đánh giá

Tham khảo thêm: