Trí tuệ nhân tạo là gì? Tại sao nó quan trọng?

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy móc có thể học hỏi kinh nghiệm, điều chỉnh theo các yếu tố đầu vào mới và thực hiện các tác vụ giống như con người. Hầu hết các ví dụ về AI mà bạn nghe đến ngày nay - từ công nghệ VR thực tế ảo đến ô tô tự lái - chủ yếu dựa vào học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên . Sử dụng các công nghệ này, máy tính hoàn toàn có thể được đào tạo để hoàn thành các nhiệm vụ đã được lập trình bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu và nhận dạng các mẫu trong dữ liệu.

Lịch sử trí tuệ nhân tạo

Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được đặt ra vào năm 1956, nhưng ngày nay AI đã trở nên phổ biến hơn nhờ khối lượng dữ liệu tăng lên, các thuật toán nâng cao cũng như những cải tiến về khả năng tính toán và lưu trữ.

Nghiên cứu AI ban đầu vào những năm 1950 khám phá các chủ đề như giải quyết vấn đề và phương pháp biểu tượng. Trong những năm 1960, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã quan tâm đến loại công việc này và bắt đầu đào tạo máy tính để bắt chước các suy luận cơ bản của con người. Ví dụ, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng (DARPA) đã hoàn thành các dự án lập bản đồ đường phố vào những năm 1970. Và DARPA đã sản xuất trợ lý cá nhân thông minh vào năm 2003, rất lâu trước khi Siri, Alexa hay Cortana là những cái tên quen thuộc.

Công việc mở đầu này đã mở đường cho tự động hóa và lý luận chính thức mà chúng ta thấy trong máy tính ngày nay, bao gồm hệ thống hỗ trợ quyết định và hệ thống tìm kiếm thông minh hoàn toàn có thể được thiết kế để bổ sung và năng cao khả năng của con người.

Trong khi các bộ phim và tiểu thuyết khoa học viễn tưởng của Hollywood mô tả AI là những robot giống con người chiếm lĩnh thế giới, thì sự phát triển hiện tại của công nghệ AI không đáng sợ đến thế. Thay vào đó, AI đã phát triển để cung cấp nhiều lợi ích cụ thể trong mọi ngành. Xem thêm các ví dụ hiện đại về trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và hơn thế nữa ở blog của Ruby.

Tại sao trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?

• AI tự động hóa việc học và khám phá lặp đi lặp lại thông qua dữ liệu.  Nhưng AI khác với tự động hóa dựa trên phần cứng, bằng robot. Thay vì tự động hóa các tác vụ thủ công, AI thực hiện các tác vụ thường xuyên, khối lượng lớn, được máy tính hóa một cách đáng tin cậy và không gây mệt mỏi. Đối với loại hình tự động hóa này, sự tìm hiểu của con người vẫn là điều cần thiết để thiết lập hệ thống và đặt những câu hỏi phù hợp.

• AI bổ sung trí thông minh cho các sản phẩm hiện có. Trong gần như tất cả các trường hợp, AI sẽ không được bán dưới dạng một ứng dụng riêng lẻ. Thay vào đó, các sản phẩm bạn đã sử dụng sẽ được nâng cấp với khả năng AI, giống như Siri đã được thêm vào như một tính năng cho thế hệ sản phẩm mới của Apple. Tự động hóa, nền tảng đàm thoại, boss và máy thông minh có thể được kết hợp với lượng lớn dữ liệu để cải thiện nhiều công nghệ tại nhà và tại nơi làm việc, từ thông minh bảo mật đến phân tích đầu tư.

• AI thích ứng thông qua các thuật toán học tập tiến bộ để cho phép dữ liệu thực hiện lập trình. AI tìm ra cấu trúc và quy luật trong dữ liệu để thuật toán có được một kỹ năng: Thuật toán trở thành bộ phân loại hoặc dự đoán. Và các mô hình sẽ thích ứng khi được cung cấp dữ liệu mới. Truyền ngược là một kỹ thuật AI cho phép mô hình điều chỉnh, thông qua đào tạo và dữ liệu bổ sung, khi câu trả lời đầu tiên không đúng.

• AI phân tích dữ liệu ngày càng sâu hơn bằng cách sử dụng mạng thần kinh có nhiều lớp ẩn. Cách đây vài năm, việc xây dựng một hệ thống phát hiện gian lận với 5 lớp ẩn là điều gần như không thể. Tất cả điều đó đã thay đổi với sức mạnh máy tính đáng kinh ngạc và dữ liệu lớn . Bạn cần nhiều dữ liệu để đào tạo mô hình học sâu vì chúng học trực tiếp từ dữ liệu. Bạn có thể cung cấp cho chúng càng nhiều dữ liệu, chúng càng trở nên chính xác hơn.

• AI đạt được độ chính xác đáng kinh ngạc thông qua mạng lưới thần kinh sâu, điều mà trước đây là không thể. Ví dụ: các tương tác của bạn với Alexa, Google Tìm kiếm và Google Photos đều dựa trên học sâu và chúng ngày càng chính xác hơn khi chúng tôi sử dụng chúng. Trong lĩnh vực y tế, các kỹ thuật AI từ học sâu, phân loại hình ảnh và nhận dạng đối tượng giờ đây có thể được sử dụng để tìm ung thư trên MRI với độ chính xác tương đương với các bác sĩ X quang được đào tạo chuyên sâu.

• AI tận dụng tối đa dữ liệu. Khi các thuật toán tự học, bản thân dữ liệu có thể trở thành tài sản trí tuệ. Câu trả lời có trong dữ liệu; bạn chỉ cần áp dụng AI để đưa chúng ra ngoài. Vì vai trò của dữ liệu hiện nay quan trọng hơn bao giờ hết, nó có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh. Nếu bạn có dữ liệu tốt nhất trong một ngành cạnh tranh, ngay cả khi mọi người đang áp dụng các kỹ thuật tương tự, thì dữ liệu tốt nhất sẽ giành chiến thắng.

Như vậy, trí tuệ nhân tạo đang phát triển một cách chóng mặt và có những thành tựu to lớn trong những thập kỷ vừa qua. Nền công nghệ 4.0 đang phát triển mạnh mẽ dẫn đến đòi hỏi chúng ta phải áp dụng AI vào tất cả các lĩnh vực để nó dần dần thay thế con người làm những công việc từ đơn giản đến phức tạp một cách chính xác hơn. Hi vọng trí tuệ nhân tạo sẽ có nhiều thành tựu hơn nữa trong tương lai ở tất cả các lĩnh vực để tạo nên một kỷ nguyên công nghệ nói chung và trí tuệ nhân tạo nói riêng. Hãy theo dõi Blog của Ruby để cập nhật những kiến thức về công nghệ mới nhất trên thế giới nhé! 

tháng 9 22, 2020