Trong thời đại công nghệ 4.0; đi đâu người ta cũng nhắc đến công nghệ trí tuệ nhân tạo AI. Thậm chí, nhiều người còn xem nó như một “tượng đài”. Đó cũng là lý do tại sao ngày nay nhu cầu tuyển dụng AI Engineer tại các doanh nghiệp có thể nói là lên đến đỉnh điểm với mức lương chào mời lên đến hàng ngàn USD mỗi tháng.
Vậy Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là gì? Để giải thích cho câu hỏi trên; chúng ta cùng theo dõi bài viết dưới đây nhé !
Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là gì?
Khái niệm về công nghệ AI được xuất hiện đầu tiên bởi John McCarthy; một nhà khoa học máy tính Mỹ; vào năm 1956 tại Hội nghị The Dartmouth.
AI là viết tắt tiếng Anh của từ Artifical Intelligence (trí thông minh nhân tạo). AI là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science).
Công nghệ này mô phỏng quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc; đặc biệt là các hệ thống máy tính. Các quá trình này bao gồm việc thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin; lập luận (sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định), và tự sửa lỗi.
Các ứng dụng đặc biệt của công nghệ trí tuệ nhân tạo AI bao gồm các hệ thống chuyên gia; nhận dạng tiếng nói và thị giác máy tính (nhận diện khuôn mặt, vật thể và chữ viết).
Hiện nay, công nghệ AI trở nên nổi tiếng; nhận được sự quan tâm của nhiều người hơn là nhờ Dữ liệu lớn (Big Data). Mối quan tâm của các doanh nghiệp về tầm quan trọng của dữ liệu cùng với công nghệ phần cứng đã phát triển mạnh mẽ hơn; cho phép xử lý công nghệ trí tuệ nhân tạo AI với tốc độ nhanh hơn bao giờ hết.
Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính. Cụ thể là, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người; chẳng hạn như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,…
Phân loại công nghệ AI
Phân theo mức độ phức tạp; chúng ta có thể phân công nghệ AI thành 4 loại sau đây:
Reactive Machine (Công nghệ AI phản ứng)
Reactive Machine có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của chính mình và của đối thủ. Từ đó, nó có thể đưa ra được những giải pháp tối ưu nhất.
Một ví dụ điển hình của Reactive Machine là Deep Blue. Đây là một chương trình chơi cờ vua tự động. Chương trình này được tạo ra bởi IBM và đã đánh bại đại kiện tướng quốc tế Garry Kasparov vào cuối những năm 1990.
Deep Blue có thể xác định các quân cờ trên bàn cờ vua và biết cách di chuyển của mỗi quân. Nó có thể đưa ra dự đoán về những động thái tiếp theo có thể xảy ra đối với nó và đối thủ của nó. Và nó có thể chọn các nước đi tối ưu nhất trong số các khả năng. Nhưng nó không có bất kỳ khái niệm nào về quá khứ; cũng như bất kỳ ký ức nào về những gì đã xảy ra trước đây. Ngoài một quy tắc dành riêng cho cờ vua hiếm khi được sử dụng là lặp lại cùng một nước đi ba lần; Deep Blue bỏ qua mọi thứ trước thời điểm hiện tại. Tất cả những gì nó làm là nhìn vào các quân cờ trên bàn cờ lúc này và chọn các nước đi có thể có tiếp theo.
Loại trí thông minh này liên quan đến việc máy tính nhận thức thế giới trực tiếp và hành động theo những gì nó nhìn thấy. Nó không dựa trên khái niệm nội bộ về thế giới. Trong một bài báo, nhà nghiên cứu AI Rodney Brooks lập luận rằng chúng ta chỉ nên chế tạo những chiếc máy như thế này. Lý do chính của ông là mọi người không giỏi lập trình các thế giới mô phỏng chính xác cho máy tính sử dụng; điều mà học thuật AI gọi là “đại diện” của thế giới.
Tương tự, AlphaGo của Google; đã đánh bại các chuyên gia cờ vây hàng đầu của con người; cũng không thể đánh giá tất cả các bước đi tiềm năng trong tương lai. Phương pháp phân tích của nó phức tạp hơn Deep Blue’s; sử dụng mạng nơ-ron để đánh giá diễn biến trò chơi.
Các phương pháp này cải thiện khả năng chơi các trò chơi cụ thể của hệ thống AI tốt hơn; nhưng chúng không thể dễ dàng thay đổi hoặc áp dụng cho các tình huống khác. Những tưởng tượng được máy tính hóa này không có khái niệm về thế giới rộng lớn hơn – có nghĩa là chúng không thể hoạt động ngoài các nhiệm vụ cụ thể mà chúng được giao và rất dễ bị đánh lừa.
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.
Một ví dụ về xe tự lái, nó có thể quan sát tốc độ và hướng của những chiếc xe khác. Những quan sát được lập trình; bao gồm vạch kẻ làn đường, đèn giao thông và các yếu tố quan trọng khác; như khúc cua trên đường. Khi ô tô quyết định thời điểm chuyển làn; những hình ảnh này được hiển thị ra để tránh cắt ngang người lái xe khác hoặc bị ô tô gần đó đâm vào. Như thế, các cảm biến được trang bị để tính toán khoảng cách với các xe ở phía trước; từ đó, công nghệ AI có thể dự đoán được khả năng xảy ra va chạm; và điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an toàn cho xe.
Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo
Công nghệ AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ; học hỏi những thứ xung quanh. 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.
Ở một công nghệ AI cao cấp hơn; không chỉ hình thành các đại diện về thế giới mà còn về các tác nhân hoặc thực thể khác trên thế giới. Trong tâm lý học, đây được gọi là “lý thuyết về tâm trí” – sự hiểu biết rằng con người, sinh vật và đồ vật trên thế giới có thể có những suy nghĩ và cảm xúc ảnh hưởng đến hành vi của chính họ.
Điều này rất quan trọng đối với cách con người chúng ta hình thành xã hội, bởi vì chúng cho phép chúng ta có các tương tác xã hội. Nếu không hiểu động cơ và ý định của nhau; thì việc làm việc cùng nhau rất khó, thậm chí là không thể. Nếu các hệ thống AI thực sự có mặt trong chúng ta, chúng sẽ phải hiểu rằng mỗi người chúng ta đều có những suy nghĩ, cảm xúc và kỳ vọng về cách chúng ta sẽ được đối xử. Và họ sẽ phải điều chỉnh hành vi của mình cho phù hợp.
Tự nhận thức
Có thể nói, đây là một phần mở rộng của “lý thuyết về trí tuệ nhân tạo” được đề cập ở trên. Ý thức còn được gọi là “tự nhận thức”; ví dụ: “Tôi muốn món đồ đó” là một câu nói rất khác với “Tôi biết tôi muốn món đồ đó.”
Các sinh vật có ý thức nhận thức được bản thân, biết về trạng thái bên trong của mình và có khả năng dự đoán cảm xúc của người khác. Chúng ta cho rằng ai đó bấm còi phía sau khi tham gia giao thông là tức giận hoặc mất kiên nhẫn, vì đó là cảm giác của chúng ta khi bấm còi với người khác. Nếu không có lý thuyết về trí óc, chúng ta không thể đưa ra những suy luận kiểu đó. Như thế, công nghệ này còn có thể bộc lộ cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người. Đây được xem là bước phát triển cao nhất của công nghệ AI và đến thời điểm hiện tại, công nghệ này vẫn chưa khả thi.
Mặc dù chúng ta còn lâu mới tạo ra được những cỗ máy có khả năng tự nhận thức, nhưng chúng ta nên tập trung nỗ lực vào việc hiểu trí nhớ, học tập và khả năng đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ. Đây là một bước quan trọng để tự mình hiểu được trí thông minh của con người. Và điều quan trọng là chúng ta muốn thiết kế hoặc phát triển những cỗ máy vượt trội hơn cả trong việc phân loại những gì chúng nhìn thấy trước mắt.
AI được ứng dụng như thế nào trong cuộc sống hiện tại và tương lai?
Trong ngành vận tải
Như đã đề cập trước đó, trí tuệ nhân tạo AI được ứng dụng trên những phương tiện vận tải tự lái, điển hình là ô tô. Ứng dụng này góp phần mang lại lợi ích kinh tế cao hơn; nhờ khả năng cắt giảm chi phí cũng như hạn chế những tai nạn nguy hiểm đến tính mạng. Vào năm 2016, Otto, hãng phát triển xe tự lái thuộc Uber đã vận chuyển thành công 50.000 lon bia Budweisers bằng xe tự lái trên quãng đường dài 193 km. Theo dự đoán của công ty tư vấn công nghệ thông tin Gartner, trong tương lai, những chiếc xe có thể kết nối với nhau thông qua Wifi để đưa ra những lộ trình vận tải tốt nhất.
Trong sản xuất
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để xây dựng những quy trình sản xuất tối ưu hơn. Công nghệ AI có khả năng phân tích cao, làm cơ sở định hướng cho việc ra quyết định trong sản xuất.
Ngày nay, nhiều dây chuyền lắp ráp chưa có công nghệ; hay hệ thống nào có thể để xác định lỗi trên dây chuyền sản xuất. Ngay cả những thứ có sẵn tại chỗ cũng chỉ rất cơ bản; đòi hỏi các kỹ sư lành nghề phải xây dựng và hard-code các thuật toán; để có thể phân biệt các phần khiếm khuyết. Bằng cách phát triển hệ thống này với trí tuệ nhân tạo AI và khả năng tự học; các nhà sản xuất có thể tiết kiệm vô số giờ sản xuất bằng cách giảm đáng kể các thông tin sai lệch; và số giờ cần thiết để kiểm soát chất lượng.
Lĩnh vực sản xuất đòi hỏi sự chú ý cao; đặc biệt là đối với các sản phẩm về điện tử. QA là một công việc thủ công; đòi hỏi một kỹ sư có tay nghề cao để đảm bảo rằng các thiết bị điện tử và vi xử lý được sản xuất chính xác; đồng thời tất cả các bảng mạch của nó được cấu hình đúng. Ngày nay, các thuật toán xử lý hình ảnh có thể tự động xác nhận xem một sản phẩm đã được sản xuất hoàn hảo hay chưa. Bằng cách cài đặt camera tại các điểm quan trọng; việc sắp xếp này có thể diễn ra tự động và theo thời gian thực.
Bằng cách tạo ra một ứng dụng tích hợp lấy dữ liệu từ hàng loạt thiết bị được kết nối IoT mà bạn đang sử dụng; công nghệ AI có thể giúp đảm bảo rằng bạn đang có được cái nhìn như “mắt thần” về hoạt động của nhà máy. Hơn nữa, phân lớp TrAI vào hệ sinh thái IoT của bạn, với khối dữ liệu phong phú này; bạn có thể tạo ra nhiều loại tự động hóa. Ví dụ, khi người vận hành thiết bị có dấu hiệu mệt mỏi; người giám sát sẽ nhận được thông báo. Khi một phần của thiết bị bị hỏng; hệ thống có thể tự động kích hoạt các kế hoạch dự phòng; hoặc là sắp xếp lại các hoạt động khác.
Ngoài việc hỗ trợ tốt cho quá trình sản xuất; AI còn có thể giúp thiết kế ra sản phẩm. Một nhà thiết kế hoặc một kỹ sư đưa các mục tiêu thiết kế vào các thuật toán thiết kế tổng quát. Các thuật toán này sau đó khám phá tất cả các hoán vị có thể có của một giải pháp; và tạo ra các phương án thiết kế. Cuối cùng, nó sử dụng học máy để kiểm tra mỗi lần lặp và cải thiện nó.
Trong y tế
Ứng dụng tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế là máy bay thiết bị bay không người lái được sử dụng trong những trường hợp cứu hộ khẩn cấp. Thiết bị bay không người lái có tốc độ nhanh hơn xe chuyên dụng đến 40% và vô cùng thích hợp để sử dụng ở những nơi có địa hình hiểm trở.
Hơn nữa, việc đưa công nghệ trí tuệ nhân tạo AI vào các hệ thống quản lý chăm sóc sức khỏe có thể giúp xác định các chẩn đoán và điều trị không cần thiết. Do đó, công nghệ AI y tế không chỉ tập trung vào tương tác giữa bệnh nhân với nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe; mà còn có thể được sử dụng trong quản lý hệ thống y tế cho các tổ chức quy mô lớn. Các hệ thống này có thể theo dõi chi tiêu y tế; phục hồi chi phí và đáp ứng với điều trị. Điều này làm tăng sức khỏe dân số và chất lượng chăm sóc.
Lỗi chẩn đoán là một trong các mối đe dọa vô cùng nghiêm trọng đối với chất lượng và an toàn trong y tế. Tại Mỹ, ước tính tỷ lệ lỗi chẩn đoán ngoại trú là 5,08%; tương đương 12 triệu người mỗi năm. Khoảng một nửa trong số các lỗi này có khả năng gây hại cao đến sức khỏe con người. Công nghệ AI được sử dụng để cải thiện chất lượng chẩn đoán; đặc biệt là trong X-quang. AI dựa trên nguồn dữ liệu 129.450 hình ảnh lâm sàng để chẩn đoán bệnh ngoài da; kết quả đã chứng minh rằng hệ thống này có thể phân loại ung thư da ở mức tương đương với các bác sĩ da liễu.
Ngoài ra, thuật toán dựa trên hình ảnh cộng hưởng từ của chuyển động tim; cho phép dự đoán chính xác kết quả bệnh nhân có bị tăng áp phổi hay không. Một nghiên cứu khác đã xem xét các kết quả sử dụng AI trong đột quỵ; và cho rằng công nghệ AI đóng một vai trò rất quan trọng trong việc quản lý bệnh nhân đột quỵ.
Trong giáo dục
Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo giúp tạo ra những thay đổi lớn trong lĩnh vực giáo dục. Ở những trường đại học, cao đẳng; việc chấm điểm các bài kiểm tra có thể xem là một công việc khá nhàm chán. Hơn nữa, nó còn tồn một khoảng thời gian đáng kể. Mặc dù AI không thể thay thế hoàn toàn cho con người trong việc này; nhưng nó có thể hỗ trợ việc chấm bài thi trắc nghiệm; bài thi điền vào chỗ trống thuận tiện và tiết kiệm thời gian hơn rất nhiều.
Trí tuệ nhân tạo còn có thể chỉ ra những vấn đề mà các khóa học cần phải cải thiện. Chẳng hạn như: khi nhiều học sinh được phát hiện là gửi đáp án sai cho bài tập; hệ thống sẽ thông báo cho giáo viên đồng thời gửi thông điệp đến học sinh để chỉnh sửa đáp án phù hợp. Công nghệ AI còn có khả năng theo dõi sự tiến bộ của học sinh; và thông báo đến giáo viên khi phát hiện ra vấn đề đối với kết quả học tập của học sinh.
Tất cả các cấp bậc học tập với một con người, từ mẫu giáo đến sau đại học; trí thông minh nhân tạo đều tác động đến giáo dục thông qua các mức học tập cá nhân hóa cao hơn. Số lượng chương trình học tập; trò chơi và các phần mềm thích ứng ngày càng tăng. Những hệ thống AI đáp ứng nhu cầu của học sinh; tập trung vào các chủ đề; lặp lại những điều học sinh chưa nắm vững; học sinh có thể học tập với tốc độ của riêng mình. Hình thức giáo dục tùy chỉnh là giải pháp hỗ trợ giúp học sinh ở các cấp độ khác nhau; có thể học tập cùng nhau trong một lớp học. Học tập thích ứng có tác dụng lớn đến giáo dục toàn quốc..
Sử dụng AI, sinh viên có thể học ở mọi nơi trên thế giới vào bất kì thời điểm nào. AI xuất hiện cho ta một cách nhìn mới về ngành giáo dục. Hình thức giáo dục truyền thống được cải tiến và thay thế để phù hợp với mong muốn và nhu cầu ngày càng cao của con người.
Trong truyền thông
Sự phát triển của AI góp phần làm thay đổi cách thức tiếp cận đối với khách hàng mục tiêu. Nhờ những ưu điểm của công nghệ AI; các công ty có thể dễ dàng cung cấp quảng cáo vào đúng thời điểm; đúng khách hàng tiềm năng; dựa trên những phân tích về nhân khẩu học; thói quen hoạt động trực tuyến; và những nội dung mà khách hàng thường xem trên quảng cáo và các trang mạng xã hội.
Một ứng dụng khác của Công nghệ Trí tuệ nhân tạo – AI trong hoạt động marketing; đó là giúp doanh nghiệp nắm bắt thông tin khách hàng, phân tích hành vi mua hàng của khách hàng. Từ đó nâng cao trải nghiệm mua hàng của họ. Ví dụ, Công nghệ AI nhận diện khuôn mặt xác định khách hàng VIP khi họ đến cửa hàng; và thông báo ngay cho nhân viên. Dựa trên ID thu được, nhân viên sẽ biết được thói quen mua sắm của khách hàng; và từ đó có phương án tư vấn phù hợp.
Các nghiên cứu thử nghiệm A/B testing cũng được triển khai; nhằm xác định trải nghiệm và tương tác khách hàng (như thời gian ở lại trung bình; số lần tương tác với sản phẩm…). Bên cạnh ứng dụng trong hoạt động nghiên cứu hành vi khách hàng; các công ty có thể sử dụng những thế mạnh của Camera AI để tối ưu chi phí quảng cáo. Camera sẽ nhận biết đối tượng khách hàng đang tiếp cận với mẫu quảng cáo nào; và thay đổi mẫu quảng cáo cho phù hợp với đối tượng tiếp cận dựa trên giới tính & độ tuổi của họ.
