Rate this post

Trí thông minh do máy móc thể hiện được gọi là Artificial Intelligence. Artificial Intelligence đã trở nên rất phổ biến trong thế giới ngày nay. Nó là sự mô phỏng trí thông minh tự nhiên trong máy móc được lập trình để học và bắt chước các hành động của con người. Những máy này có thể học hỏi kinh nghiệm và thực hiện các tác vụ suy nghĩ giống như con người. Khi các công nghệ về thuật toán AI phát triển, chúng sẽ cải thiện và có tác động đến chất lượng cuộc sống của chúng ta. Điều tự nhiên là mọi người ngày nay đều muốn kết nối với công nghệ AI bằng cách nào đó, có thể là người dùng cuối hoặc theo đuổi sự nghiệp trong Artificial Intelligence.

Các bài viết liên quan:

Giới thiệu về Artificial Intelligence

Câu trả lời ngắn gọn cho Artificial Intelligence là gì là nó phụ thuộc vào người bạn hỏi.

Một giáo dân có hiểu biết thoáng qua về công nghệ sẽ liên kết nó với robot. Họ nói Artificial Intelligence là một nhân vật giống như một kẻ hủy diệt có thể tự hành động và suy nghĩ.

Nếu bạn hỏi về trí thông minh nhân tạo với (những) nhà nghiên cứu AI, anh ta sẽ nói rằng đó là một tập hợp các thuật toán có thể tạo ra kết quả mà không cần phải được hướng dẫn rõ ràng để làm như vậy. Và tất cả đều đúng. Vì vậy, tóm lại, ý nghĩa của Artificial Intelligence là:

Artificial Intelligence là gì? 

  • Một thực thể thông minh do con người tạo ra.
  • Có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh mà không cần được hướng dẫn rõ ràng.
  • Có khả năng suy nghĩ và hành động hợp lý, nhân văn.

Để tìm hiểu các khái niệm cơ bản hơn, bạn cũng có thể tham gia một khóa học miễn phí về Giới thiệu về Artificial Intelligence.

Làm cách nào để đo lường nếu Artificial Intelligence hoạt động giống như con người?

Ngay cả khi chúng ta đạt đến trạng thái mà AI có thể hoạt động như con người, làm sao chúng ta có thể chắc chắn rằng nó có thể tiếp tục hoạt động theo cách đó? Chúng ta có thể dựa trên tính giống con người của một thực thể AI với:

  1. Kiểm tra Turing
  2. Phương pháp tiếp cận mô hình hóa nhận thức
  3. Quy luật của Cách tiếp cận Tư tưởng
  4. Phương pháp Tiếp cận Tác nhân Hợp lý

Artificial Intelligence là gì

Hãy cùng xem xét chi tiết cách các phương pháp này hoạt động:

Bài kiểm tra Turing trong Artificial Intelligence là gì?

Cơ sở của Kiểm tra Turing là thực thể Artificial Intelligence có thể tổ chức một cuộc trò chuyện với một tác nhân của con người. Lý tưởng nhất là tác nhân con người không thể kết luận rằng họ đang nói chuyện với Artificial Intelligence. Để đạt được những mục đích này, AI cần phải sở hữu những phẩm chất sau:

  1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giao tiếp thành công.
  2. Biểu diễn tri thức để hoạt động như bộ nhớ của nó.
  3. Tự động lập luận sử dụng thông tin được lưu trữ để trả lời các câu hỏi và đưa ra kết luận mới.
  4. Machine learning để phát hiện các mẫu và thích ứng với hoàn cảnh mới.

Phương pháp tiếp cận mô hình hóa nhận thức

Như tên cho thấy, cách tiếp cận này cố gắng xây dựng một mô hình Artificial Intelligence dựa trên Nhận thức của con người. Để phát huy bản chất của tâm trí con người, có 3 cách tiếp cận:

  1. Introspection: quan sát suy nghĩ của chúng ta và xây dựng một mô hình dựa trên đó
  2. Psychological Experiments: tiến hành thí nghiệm trên con người và quan sát hành vi của họ
  3. Brain Imaging: Sử dụng MRI để quan sát cách não hoạt động trong các tình huống khác nhau và tái tạo điều đó thông qua mã.

Quy luật của phương pháp tiếp cận tư tưởng

Quy luật Tư duy là một danh sách lớn các phát biểu logic chi phối hoạt động của tâm trí chúng ta. Các luật tương tự có thể được hệ thống hóa và áp dụng cho các thuật toán Artificial Intelligence. Các vấn đề với cách tiếp cận này, bởi vì giải quyết một vấn đề về nguyên tắc (theo đúng quy luật của tư tưởng) và giải quyết chúng trong thực tế có thể hoàn toàn khác nhau, đòi hỏi phải áp dụng các sắc thái ngữ cảnh. Ngoài ra, có một số hành động mà chúng tôi thực hiện mà không chắc chắn 100% về kết quả mà một thuật toán có thể không thể tái tạo nếu có quá nhiều tham số.

Phương pháp Tiếp cận Tác nhân Hợp lý

Một tác nhân hợp lý hành động để đạt được kết quả tốt nhất có thể trong hoàn cảnh hiện tại.

Theo cách tiếp cận Quy luật Tư tưởng, một thực thể phải hành xử theo các tuyên bố hợp lý. Nhưng có một số trường hợp, không có điều gì hợp lý để làm, với nhiều kết quả liên quan đến các kết quả khác nhau và các thỏa hiệp tương ứng. Phương pháp tiếp cận tác nhân hợp lý cố gắng đưa ra lựa chọn tốt nhất có thể trong hoàn cảnh hiện tại. Điều đó có nghĩa là nó là một tác nhân năng động và dễ thích ứng hơn nhiều.

Giờ chúng ta đã hiểu cách Artificial Intelligence có thể được thiết kế để hoạt động giống như con người, hãy cùng xem cách các hệ thống này được xây dựng.

Để xây dựng nền tảng vững chắc về AI, bạn cũng có thể nâng cao kỹ năng với sự trợ giúp của khóa học trực tuyến miễn phí do Great Learning Academy cung cấp về Giới thiệu về Artificial Intelligence. Với sự trợ giúp của khóa học này, bạn có thể tìm hiểu tất cả các khái niệm cơ bản cần thiết để bạn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI.

Artificial Intelligence (AI) hoạt động như thế nào?

Xây dựng một hệ thống AI là một quá trình cẩn thận thiết kế ngược các đặc điểm và khả năng của con người trong một cỗ máy, đồng thời sử dụng năng lực tính toán của nó để vượt qua khả năng của chúng ta.

Để hiểu Artificial Intelligence thực sự hoạt động như thế nào, người ta cần đi sâu vào các lĩnh vực phụ khác nhau của Artificial Intelligence và hiểu cách các lĩnh vực đó có thể

được áp dụng cho các lĩnh vực khác nhau của ngành. Bạn cũng có thể tham gia một khóa học về Artificial Intelligence sẽ giúp bạn hiểu biết toàn diện.

AI rule-based: hệ thống dựa trên các quy tắc cụ thể để thực hiện các tác vụ.

Machine learning: ML dạy máy cách đưa ra suy luận và quyết định dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ. Nó xác định các mẫu, phân tích dữ liệu trong quá khứ để suy ra ý nghĩa của các điểm dữ liệu này nhằm đưa ra kết luận khả thi mà không cần phải có kinh nghiệm của con người. Việc tự động hóa này để đưa ra kết luận bằng cách đánh giá dữ liệu, tiết kiệm thời gian của con người cho các doanh nghiệp và giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn.

Deep learning: Học sâu tức là một kỹ thuật ML. Nó dạy một cỗ máy xử lý đầu vào qua các lớp để phân loại, suy luận và dự đoán kết quả.

Neural Networks: Mạng thần kinh hoạt động dựa trên các nguyên tắc tương tự như các tế bào thần kinh của con người. Chúng là một loạt các thuật toán nắm bắt mối quan hệ giữa các biến thể xác thực khác nhau và xử lý dữ liệu như bộ não con người.

Natural Language Processing: NLP là khoa học đọc, hiểu, thông dịch một ngôn ngữ bằng máy. Sau khi máy hiểu được những gì người dùng định giao tiếp, nó sẽ phản hồi theo đó.

Computer Vision: Các thuật toán thị giác máy tính cố gắng hiểu một hình ảnh bằng cách chia nhỏ một hình ảnh và nghiên cứu các phần khác nhau của các đối tượng. Điều này giúp máy phân loại và học hỏi từ một tập hợp các hình ảnh, để đưa ra quyết định đầu ra tốt hơn dựa trên các quan sát trước đó.

Cognitive Computing: Các thuật toán điện toán nhận thức cố gắng bắt chước não người bằng cách giải mã văn bản / lời nói / hình ảnh / đối tượng theo cách mà con người làm và cố gắng đưa ra kết quả mong muốn.

Robotics: AI liên quan đến việc tạo ra và điều khiển các robot.

Các loại Artificial Intelligence là gì?

Không phải tất cả các loại AI đều đồng thời tất cả các trường trên. Các thực thể Artificial Intelligence khác nhau được xây dựng cho các mục đích khác nhau và đó là cách chúng khác nhau. AI có thể được phân loại dựa trên Loại 1 và Loại 2 (Dựa trên chức năng). Đây là phần giới thiệu ngắn gọn về loại đầu tiên.

3 loại Artificial Intelligence

  1. Artificial Narrow Intelligence (ANI)
  2. Artificial General Intelligence (AGI)
  3. Artificial Super Intelligence (ASI)

Chúng ta hãy xem xét chi tiết.

Artificial Narrow Intelligence (ANI) là gì?

Đây là dạng AI phổ biến nhất mà bạn tìm thấy trên thị trường hiện nay. Các hệ thống Artificial Intelligence này được thiết kế để giải quyết một vấn đề duy nhất và có thể thực hiện một tác vụ thực sự tốt. Theo định nghĩa, chúng có các khả năng hẹp, như giới thiệu sản phẩm cho người dùng thương mại điện tử hoặc dự đoán thời tiết. Đây là loại Artificial Intelligence duy nhất tồn tại cho đến ngày nay. Chúng có thể tiến gần đến hoạt động của con người trong các bối cảnh rất cụ thể và thậm chí vượt qua chúng trong nhiều trường hợp, nhưng chỉ xuất sắc trong các môi trường được kiểm soát rất tốt với một số thông số hạn chế.

Artificial General Intelligence (AGI) là gì?

AGI vẫn là một khái niệm lý thuyết. Nó được định nghĩa là AI có chức năng nhận thức ở cấp độ con người, trên nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ, xử lý hình ảnh, chức năng tính toán và suy luận, v.v.

Chúng tôi vẫn còn một chặng đường dài để xây dựng một hệ thống AGI. Một hệ thống AGI sẽ cần bao gồm hàng nghìn hệ thống Artificial Intelligence hẹp hoạt động song song, giao tiếp với nhau để bắt chước suy luận của con người. Ngay cả với các hệ thống máy tính và cơ sở hạ tầng tiên tiến nhất, chẳng hạn như Fujitsu’s K hay IBM’s Watson, chúng phải mất 40 phút để mô phỏng một giây hoạt động của tế bào thần kinh. Điều này nói lên cả sự phức tạp và khả năng kết nối với nhau của bộ não con người cũng như mức độ thách thức của việc xây dựng một AGI với các nguồn lực hiện tại của chúng ta.

Artificial Super Intelligence (ASI) là gì?

Chúng ta gần như đang tiến vào lãnh thổ khoa học viễn tưởng ở đây, nhưng ASI được coi là sự phát triển hợp lý từ AGI. Một hệ thống Siêu Artificial Intelligence (ASI) sẽ có thể vượt qua mọi khả năng của con người. Điều này sẽ bao gồm việc ra quyết định, đưa ra quyết định hợp lý, và thậm chí bao gồm những thứ như tạo ra tác phẩm nghệ thuật tốt hơn và xây dựng các mối quan hệ tình cảm.

Một khi chúng ta đạt được Trí thông minh nhân tạo, các hệ thống AI sẽ nhanh chóng có thể cải thiện khả năng của chúng và tiến vào các lĩnh vực mà chúng ta thậm chí có thể không mơ tới. Mặc dù khoảng cách giữa AGI và ASI sẽ tương đối hẹp (một số người nói chỉ là một nano giây, vì đó là cách Artificial Intelligence sẽ học nhanh), cuộc hành trình dài phía trước của chúng ta đối với bản thân AGI khiến điều này có vẻ như là một khái niệm có tầm nhìn xa trong tương lai .

Sự khác biệt giữa Augmentation và AI

AIAugmentation AI
AI thay thế con người và hoạt động với độ chính xác cao.Thay thế việc ra quyết định của con người Tăng cường khả năng ra quyết định của con người
Thay thế việc ra quyết định của con ngườiTăng cường khả năng ra quyết định của con người
Robot / IoT công nghiệp: Robot sẽ thay thế tất cả con người trong nhà máy.Robot / IoT công nghiệp: Robot hợp tác làm việc cùng với con người để xử lý các nhiệm vụ khó và lặp đi lặp lại.
Ứng dụng thời gian thực của AI trong thành công của khách hàng
Hỗ trợ khách hàng tự động và Chatbots
Quy trình làm việc tự động của Trợ lý ảo
Các ứng dụng thời gian thực của IA trong thành công của khách hàng
Phân tích khách hàng hỗ trợ IA
Khám phá khách hàng tiềm năng / rủi ro cao Dự báo Bán hàng

Artificial Intelligence Strong và Weak 

Nghiên cứu sâu rộng về Artificial Intelligence cũng chia nó thành hai loại nữa, đó là Artificial Intelligence mạnh và Artificial Intelligence yếu. Các thuật ngữ do John Searle đặt ra để phân biệt các mức hiệu suất trong các loại máy AI khác nhau. Dưới đây là một số khác biệt cốt lõi giữa chúng.

Weak AIStrong AI
Nó là một ứng dụng hẹp với một phạm vi hạn chế.Nó là một ứng dụng rộng hơn với phạm vi rộng lớn hơn.
Ứng dụng này thực hiện tốt các nhiệm vụ cụ thể. Ứng dụng này có trí thông minh cấp độ con người đáng kinh ngạc.
Nó sử dụng phương pháp học có giám sát và không giám sát để xử lý dữ liệu. Nó sử dụng phân cụm và liên kết để xử lý dữ liệu.
Ví dụ: Siri, Alexa. Ví dụ: Người máy nâng cao

Mục đích của Artificial Intelligence là gì?

Mục đích của Artificial Intelligence là hỗ trợ khả năng của con người và giúp chúng ta đưa ra các quyết định nâng cao với những hậu quả sâu rộng. Đó là câu trả lời từ quan điểm kỹ thuật. Từ góc độ triết học, Artificial Intelligence có tiềm năng giúp con người sống có ý nghĩa hơn mà không cần lao động nặng nhọc và giúp quản lý mạng lưới phức tạp của các cá nhân, công ty, tiểu bang và quốc gia được kết nối với nhau để hoạt động theo cách có lợi cho toàn nhân loại.

Hiện tại, mục đích của Artificial Intelligence được chia sẻ bởi tất cả các công cụ và kỹ thuật khác nhau mà chúng ta đã phát minh ra trong hàng nghìn năm qua – để đơn giản hóa nỗ lực của con người và giúp chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn. Artificial Intelligence cũng được gọi là Phát minh cuối cùng của chúng tôi, một công trình sáng tạo sẽ phát minh ra các công cụ và dịch vụ đột phá có thể thay đổi theo cấp số nhân cách chúng ta dẫn dắt cuộc sống của mình, bằng cách hy vọng loại bỏ xung đột, bất bình đẳng và đau khổ của con người.

Tuy nhiên, đó là tất cả trong tương lai xa – chúng ta vẫn còn một chặng đường dài để đạt được những kết quả như vậy. Hiện tại, Artificial Intelligence đang được hầu hết các công ty sử dụng để cải thiện hiệu quả quy trình của họ, tự động hóa các tác vụ tốn nhiều tài nguyên và đưa ra các dự đoán kinh doanh dựa trên dữ liệu cứng hơn là cảm giác ruột. Như tất cả các công nghệ ra đời trước đây, chi phí nghiên cứu và phát triển cần được các tập đoàn và cơ quan chính phủ trợ cấp trước khi nó có thể tiếp cận được với người dân thường ngày. Để tìm hiểu thêm về mục đích của Artificial Intelligence và nơi nó được sử dụng, bạn có thể tham gia một khóa học về AI và hiểu chi tiết về khóa học Artificial Intelligence và nâng cao kỹ năng ngay hôm nay.

Artificial Intelligence (AI) được sử dụng ở đâu?

AI được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau để cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của người dùng và đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu. Ví dụ: thuật toán tìm kiếm dự đoán của Google đã sử dụng dữ liệu người dùng trước đây để dự đoán người dùng sẽ nhập gì tiếp theo vào thanh tìm kiếm. Netflix sử dụng dữ liệu người dùng trước đây để giới thiệu bộ phim mà người dùng có thể muốn xem tiếp theo, khiến người dùng bị cuốn hút vào nền tảng và tăng thời gian xem. Facebook sử dụng dữ liệu trước đây của người dùng để tự động đưa ra đề xuất gắn thẻ bạn bè của bạn, dựa trên các đặc điểm khuôn mặt của họ trong hình ảnh của họ. AI được các tổ chức lớn sử dụng ở khắp mọi nơi để làm cho cuộc sống của người dùng cuối trở nên đơn giản hơn. Việc sử dụng Artificial Intelligence nhìn chung sẽ thuộc danh mục xử lý dữ liệu, bao gồm những điều sau:

  • Tìm kiếm trong dữ liệu và tối ưu hóa tìm kiếm để đưa ra kết quả phù hợp nhất
  • Chuỗi logic để lập luận if-then, có thể được áp dụng để thực hiện một chuỗi lệnh dựa trên các tham số
  • Phát hiện mẫu để xác định các mẫu quan trọng trong tập dữ liệu lớn để có thông tin chi tiết độc đáo
  • Các mô hình xác suất được áp dụng để dự đoán kết quả trong tương lai

Ưu điểm của Artificial Intelligence là gì?

Không có nghi ngờ gì về thực tế là công nghệ đã làm cho cuộc sống của chúng ta trở nên tốt đẹp hơn. Từ đề xuất âm nhạc, chỉ đường trên bản đồ, ngân hàng di động đến phòng chống gian lận, AI và các công nghệ khác đã tiếp quản. Có một ranh giới tốt giữa tiến bộ và hủy diệt. Đồng xu luôn có hai mặt và đó cũng là trường hợp của AI. Hãy cùng chúng tôi điểm qua một số ưu điểm của Artificial Intelligence-

  • Giảm thiểu lỗi của con người
  • Có sẵn 24 × 7
  • Giúp trong công việc lặp đi lặp lại
  • Hỗ trợ kỹ thuật số
  • Quyết định nhanh hơn
  • Người ra quyết định hợp lý
  • Ứng dụng y tế
  • Cải thiện bảo mật
  • Giao tiếp hiệu quả

Điều kiện tiên quyết cho Artificial Intelligence

Là một người mới bắt đầu, đây là một số điều kiện tiên quyết cơ bản sẽ giúp bắt đầu với chủ đề này.

  • Một nền tảng vững chắc về Toán học – cụ thể là Giải tích, Thống kê và xác suất.
  • Có nhiều kinh nghiệm về các ngôn ngữ lập trình như Java hoặc Python.
  • Có kiến ​​thức vững chắc về sự hiểu biết và viết các thuật toán.
  • Có kiến ​​thức nền tảng vững chắc về kỹ năng phân tích dữ liệu.
  • Một lượng kiến ​​thức tốt về toán học rời rạc.
  • Machine learning.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now