Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Các ứng dụng của AI hiện nay

AI là gì là băn khoăn của không ít người bởi lẽ AI được nhắc tới khá nhiều mỗi khi các hãng nổi tiếng ra mắt thiết bị điện tử mới. Nếu bạn cũng có cùng câu hỏi như trên. Hãy cùng Malu tham khảo bài viết dưới đây để tìm ra lời giải chính xác và chi tiết hơn nhé!

Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo AI hay là trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt là AI). Đây là ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science) được con người ứng dụng và lập trình nhằm hướng tới mục đích để máy tính tự động hoá những hành vi thông minh như con người.

Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI khác biệt hẳn so với việc lập trình logic trong những ngôn ngữ lập trình. Bởi lẽ ứng dụng này được tích hợp vào machine learning – hệ thống học máy nhằm mô phỏng trí tuệ con người trong mọi xử lý của con người tốt hơn máy tính.

Thông qua AI trí tuệ nhân tạo, thiết bị điện tử – máy móc sẽ có cách cư xử, khả năng thích ứng và sự học hỏi thông minh. Nhằm mang đến tính vận hành mượt mà và trơn tru hơn so với thiết bị thông thường.

Lịch sử phát triển của AI – Trí tuệ nhân tạo

Người máy thông minh và những sinh vật nhân tạo lần đầu tiên xuất hiện trong thần thoại Hy Lạp cổ đại về thời cổ đại. Sự phát triển của thuyết âm tiết và việc sử dụng suy luận suy luận của Aristotle là một thời điểm then chốt trong hành trình tìm hiểu trí thông minh của nhân loại. Mặc dù nguồn gốc lâu đời và sâu xa, nhưng lịch sử của trí tuệ nhân tạo như chúng ta nghĩ về nó ngày nay kéo dài chưa đầy một thế kỷ. Sau đây là một cái nhìn nhanh về một số sự kiện quan trọng nhất trong AI.

Những năm 1940

• (1943) Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity – Phép tính lôgic về ý tưởng nội tại trong hoạt động thần kinh.” Bài báo đã đề xuất mô hình toán học đầu tiên để xây dựng mạng nơ-ron.
• (1949) Trong cuốn sách “The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory – Tổ chức hành vi: Lý thuyết tâm lý thần kinh“, Donald Hebb đề xuất lý thuyết rằng các đường dẫn thần kinh được tạo ra từ trải nghiệm và các kết nối giữa các nơ-ron trở nên mạnh mẽ hơn khi chúng được sử dụng thường xuyên hơn. Học tiếng Hebbian tiếp tục là một mô hình quan trọng trong AI.

Những năm 1950

• (1950) Alan Turing xuất bản cuốn “Computing Machinery and Intelligence – Máy tính và trí thông minh, đề xuất cái mà ngày nay được gọi là Phép thử Turing, một phương pháp để xác định xem máy móc có thông minh hay không.
• (1950) Các sinh viên đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds đã xây dựng SNARC, máy tính mạng nơ-ron đầu tiên.
• (1950) Claude Shannon xuất bản bài báo “Programming a Computer for Playing Chess – Lập trình máy tính để chơi cờ.”
• (1950) Isaac Asimov xuất bản cuốn “Three Laws of Robotics – Ba định luật của người máy.”
• (1952) Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ caro.
• (1954) Thí nghiệm dịch máy của Georgetown – IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được lựa chọn cẩn thận sang tiếng Anh.

• (1956) Cụm từ trí tuệ nhân tạo được đặt ra tại “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence – Dự án nghiên cứu mùa hè Dartmouth về trí tuệ nhân tạo.” Được dẫn dắt bởi John McCarthy, hội nghị xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được nhiều người coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay.
• (1956) Allen Newell và Herbert Simon chứng minh Logic Theorist (LT), chương trình lý luận đầu tiên.
• (1958) John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp và xuất bản bài báo “Programs with Common Sense – Chương trình với Nhận thức chung”. Bài báo đưa ra giả thuyết Tư vấn Taker, một hệ thống AI hoàn chỉnh với khả năng học hỏi kinh nghiệm hiệu quả như con người.
• (1959) Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw phát triển Máy giải quyết vấn đề chung (GPS), một chương trình được thiết kế để bắt chước cách giải quyết vấn đề của con người.
• (1959) Herbert Gelernter phát triển chương trình Geometry Theorem Prover – Prover Định lý Hình học.
• (1959) Arthur Samuel sử dụng thuật ngữ máy học khi làm việc tại IBM.
• (1959) John McCarthy và Marvin Minsky thành lập Dự án Trí tuệ Nhân tạo MIT.

Những năm 1960

• (1963) John McCarthy bắt đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.
• (1966) Báo cáo của The Automatic Language Processing Advisory Committee – Ủy ban Cố vấn Xử lý Ngôn ngữ Tự động (ALPAC) của chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu bản dịch bằng máy, một sáng kiến ​​lớn trong Chiến tranh Lạnh với hứa hẹn dịch tiếng Nga tự động và tức thời. Báo cáo ALPAC dẫn đến việc hủy bỏ tất cả các dự án MT do chính phủ tài trợ.
• (1969) Các hệ thống chuyên gia thành công đầu tiên được phát triển trong DENDRAL, một chương trình XX và MYCIN, được thiết kế để chẩn đoán nhiễm trùng máu, được tạo ra tại Stanford.

Những năm 1970

• (1972) Ngôn ngữ lập trình logic PROLOG được tạo ra.

• (1973) “Báo cáo Lighthill”, mô tả chi tiết những thất vọng trong nghiên cứu AI, được chính phủ Anh công bố và dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng nguồn tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo.
• (1974-1980) Sự thất vọng với tiến độ phát triển AI dẫn đến việc cắt giảm lớn DARPA trong các khoản tài trợ học tập. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và “Báo cáo Lighthill” của năm trước, nguồn tài trợ trí tuệ nhân tạo cạn kiệt và các gian hàng nghiên cứu. Giai đoạn này được gọi là “First AI Winter – Mùa đông AI đầu tiên.”

Những năm 1980

• (1980) Các tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON), hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên. Được thiết kế để định cấu hình các đơn đặt hàng cho các hệ thống máy tính mới, R1 khởi động sự bùng nổ đầu tư vào các hệ thống chuyên gia sẽ kéo dài trong phần lớn thập kỷ, kết thúc hiệu quả “Mùa đông AI đầu tiên”.
• (1982)  Japan’s Ministry of International – Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án đầy tham vọng Fifth Generation Computer Systems( FGCS) – Hệ thống Máy tính Thế hệ thứ Năm. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu suất giống như siêu máy tính và là nền tảng để phát triển AI.

• (1983) Để đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Strategic Computing Initiative – Sáng kiến ​​Điện toán Chiến lược để cung cấp các nghiên cứu do DARPA tài trợ trong lĩnh vực máy tính tiên tiến và trí tuệ nhân tạo.
• (1985) Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la mỗi năm cho các hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp đang hình thành để hỗ trợ họ. Các công ty như Symbolics và Lisp Machines Inc. xây dựng các máy tính chuyên dụng để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp.
• (1987-1993) Khi công nghệ máy tính được cải thiện, các lựa chọn thay thế rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở ra “Mùa đông AI thứ hai”. Trong thời kỳ này, các hệ thống chuyên gia tỏ ra quá đắt để duy trì và cập nhật, cuối cùng không còn được ưa chuộng.

Những năm 1990

• (1991) Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh.
• (1992) Nhật Bản chấm dứt dự án FGCS vào năm 1992, với lý do thất bại trong việc đáp ứng các mục tiêu đầy tham vọng đã vạch ra trước đó một thập kỷ.
• (1993) DARPA kết thúc Sáng kiến ​​Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau khi chi gần 1 tỷ đô la và không đạt được kỳ vọng.
• (1997) Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Gary Kasparov (Video trận đấu – https://edition.cnn.com/videos/business/2022/05/11/ibm-deep-blue-computer-beats-garry-kasparov-chess-champion-1997-vault-jg-orig.cnn/video/playlists/business-vault/)

Những năm 2000

• (2005) STANLEY, một chiếc xe tự lái, đã giành chiến thắng trong cuộc thi DARPA Grand Challenge.
• (2005) Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự động như “Big Dog” của Boston Dynamics và “PackBot” của iRobot.
• (2008) Google tạo ra đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone của mình.

2010-2014

• (2011) Watson của IBM vượt qua cuộc cạnh tranh trên  Jeopardy !. 
• (2011) Apple phát hành Siri, một trợ lý ảo hỗ trợ AI thông qua hệ điều hành iOS. 
• (2012) Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng các thuật toán deep learning 10 triệu video YouTube như một bộ đào tạo. Mạng nơ-ron đã học cách nhận ra một con mèo mà không cần biết mèo là gì, mở ra kỷ nguyên đột phá cho mạng nơ-ron và tài trợ deep learning.

• (2014) Google tạo ra chiếc ô tô tự lái đầu tiên vượt qua bài kiểm tra lái xe cấp tiểu bang.
• (2014) Alexa của Amazon, một ngôi nhà ảo được phát hành

2015-2021

• (2016) AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại lớn cần phải giải quyết trong AI.

• (2016) “Công dân robot” đầu tiên, một robot hình người tên là Sophia, được tạo ra bởi Hanson Robotics và có khả năng nhận dạng khuôn mặt, giao tiếp bằng lời nói và biểu hiện trên khuôn mặt.
• (2018) Google phát hành công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên BERT , giảm bớt rào cản trong việc dịch và hiểu bằng các ứng dụng học máy.
• (2018) Waymo ra mắt dịch vụ Waymo One, cho phép người dùng khắp khu vực đô thị Phoenix yêu cầu đón khách từ một trong những phương tiện tự lái của công ty.
• (2020) Baidu phát hành thuật toán LinearFold AI của mình cho các nhóm khoa học và y tế đang làm việc để phát triển một loại vắc-xin trong giai đoạn đầu của đại dịch SARS-CoV-2. Thuật toán có thể dự đoán trình tự RNA của virus chỉ trong 27 giây, nhanh hơn 120 lần so với các phương pháp khác.

Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo AI?

Để bạn đọc hiểu rõ hơn về trí thông minh nhân tạo, công nghệ trí tuệ nhân tạo AI,… trước khi chọn mua và sử dụng các sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo hoặc theo học về AI.

Để tối ưu bạn hãy hiểu rõ những ưu – nhược điểm của công nghệ này, nhằm có cái nhìn thực sự chính xác về trí tuệ nhân tạo:

Ưu điểm

Có thể nói rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo không đơn thuần giống như phần mềm máy tính truyền thống mà còn chứa đựng tính logic – chứa đựng cả trí tuệ của con người. Do đó, trong quá trình sử dụng người dùng sẽ có trải nghiệm tuyệt vời nhờ vào hàng loạt ưu điểm nổi bật như:

• Phát hiện và ngăn chặn rủi ro: Công nghệ AI giúp con người dự báo trước nhiều rủi ro và mối nguy hại tiềm ẩn để hạn chế tối đa những thiệt hại không đáng có.
• Giảm thiểu sức lao động của con người: Khi lắp đặt công nghệ AI vào robot hoặc máy móc thì thiết bị sẽ hoàn thành tốt những công việc được giao, giúp con người không cần lao động quá nhiều nữa.
• Xóa bỏ rào cản ngôn ngữ: Công nghệ AI giúp con người tại mọi quốc gia có thể nói chuyện và giao tiếp thoải mái hơn.
• Cá nhân hoá: Ứng dụng AI sẽ đánh giá và học hỏi nhanh chóng đối tượng mà mình phục vụ để đưa ra phản ứng phù hợp nhất trong quá trình vận hành.

Nhược điểm

Ngoài những ưu điểm đầy nổi bật và vượt trội ra, công nghệ trí tuệ nhân tạo AI vẫn tồn tại một số nhược điểm nhất định trong quá trình vận hành. Do đó, trước khi chọn mua để sử dụng bạn hãy tham khảo để có cái nhìn chính xác hơn. Cụ thể trước đó một công ty công nghệ của Mỹ đã sáng chế và tích hợp công nghệ này vào một robot trí tuệ nhân tạo – Sophia vào năm 2015.

Đây là robot đầu tiên được cấp quyền công dân, mọi hoạt động – suy nghĩ của Sophia rất giống với con người. Mục đích của hãng là phát minh ra robot trí tuệ nhân tạo có ý thức, có sự sáng tạo với khả năng hoạt động giống con người. Nhằm phục vụ cho những lĩnh vực như: Chăm sóc sức khỏe, hỗ trợ giáo dục,… được tốt hơn.

Tuy nhiên điều này cũng gây ra yếu tố bất cập, bởi lẽ một robot AI có quyền công dân mà thông minh hơn con người, hiểu biết gấp nghìn lần. Đồng thời còn tính toán xử lý nhanh chóng, không bao giờ có sai sót, không mệt mỏi hay đau ốm – bệnh tật,… thì vị trí con người lúc này sẽ ra sao.

Bên cạnh đó, những năm gần đây việc ứng dụng công nghệ AI vào chế tạo hạt nhân, vũ khí tự động cũng dấy lên nhiều hồi chuông cảnh báo về mặt đạo đức. Do đó, dù AI mang lại nhiều lợi ích to lớn nhưng việc sử dụng đúng cách là cực kỳ quan trọng.

Có những loại AI nào?

Để đáp ứng tối ưu nhu cầu sử dụng của người dùng khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo, các nhà khoa học đã không ngừng nghiên cứu và sản xuất công nghệ này thành 4 loại khác nhau. Mỗi một loại sẽ sở hữu cho mình những ưu điểm riêng biệt như sau, cụ thể:

1. Công nghệ AI – Phản ứng

Đây là trí tuệ nhân tạo AI có khả năng phân tích nhiều động thái khả thi của mình và đối thủ một cách tối ưu. Trên thị trường hiện nay có chương trình chơi cờ vua Deep Blue được ứng dụng công nghệ AI phản ứng bởi IBM. Nhờ đó, chương trình này có thể dự đoán những bước đi tiếp theo của đối thủ và tự đưa ra những nước đi phù hợp một cách chính xác.

2. Công nghệ AI – Bộ nhớ hạn chế

Bộ nhớ hạn chế công nghệ AI mang tới hiệu quả sử dụng vượt trội, nhờ vào tính lưu trữ những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định chính xác trong tương lai. Công nghệ AI thường kết hợp với nhiều cảm biến môi trường nhằm dự đoán những trường hợp có thể xảy ra và đưa ra quyết định tốt nhất khi vận hành.

Hiện nay công nghệ này được ứng dụng vào xe ô tô khá nhiều, nhằm tính toán khoảng cách đối với những dòng xe phía trước. Hạn chế tối đa sự va chạm và điều chỉnh tốc độ xe thật phù hợp để nâng cao tính an toàn.

3. Công nghệ AI – Lý thuyết trí tuệ nhân tạo

Ngoài ra, công nghệ AI cũng dễ dàng học hỏi, tự suy nghĩ sau đó vận dụng những gì đã được học để triển khai kế hoạch – phương án cụ thể.

4. Công nghệ AI – Tự nhận thức

Đây là loại công nghệ AI có khả năng tự nhận thức về bản thân, đảm bảo tính năng có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí chúng còn có thể bộc lộ cảm xúc và hiểu rõ cảm xúc của con người. Đây là bước phát triển cao nhất của trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên tới hiện tại thì loại này vẫn chưa thực sự khả thi và được áp dụng thực tế.

AI được tích hợp vào nhiều công nghệ khác nhau

Để giải đáp cho thắc mắc trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích gì của bạn đọc, dưới đây chúng tôi đã tổng hợp ra nhiều công nghệ khác nhau đang được tích hợp AI vào quá trình vận hành như sau:

• Xử lý ngôn ngữ: Đây là cách xử lý ngôn ngữ của con người thông qua AI để phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề, dịch văn bản, phân tích tình cảm, nội dung của thư và nhận dạng giọng nói.
• Thị giác máy: Nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh thông qua công nghệ AI để chuyển đổi sang tín hiệu số và xử lý nó. Thị giác thiết bị được lắp đặt có thể được lập trình để nhìn xuyên tường, nhằm nhận dạng chữ ký và phân tích hình ảnh y tế.
• Máy học: Việc nghiên cứu và xây dựng những kỹ thuật cho phép sẽ tính toán những hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết nhiều vấn đề cụ thể.
• Tự động hoá: AI được tích hợp vào công nghệ sản xuất tại lĩnh vực công nghiệp, cơ khí sẽ đáp ứng tính xử lý tự động với khối lượng lớn cực kỳ đỉnh cao.
• Xe tự lái: Sử dụng tầm nhìn của công nghệ AI để nhận dạng hình ảnh, kết hợp tầm nhìn của máy tính nhằm xây dựng kỹ năng điều khiển tự động khi vận hành.
• Robotics: Đây là công nghệ được ứng dụng công nghệ AI để thực hiện nhiều nhiệm vụ khó khăn như lắp ráp – sản xuất xe hơi hoặc di chuyển các vật thể lớn trong không gian.

Ứng dụng của AI trong thực tế và tương lai như thế nào?

Với hàng loạt ưu điểm vượt trội cùng tính vận hành nghiêm ngặt, đầy chuyên nghiệp thì tính ứng dụng của AI trong thực tế và tương lai đang nhận được vô vàn đánh giá cao như sau:

Giáo dục

Trí tuệ nhân tạo AI có thể tạo ra nhiều sự thay đổi lớn trong lĩnh vực giáo dục nhờ vào nhiều hoạt động nổi bật như: Chấm điểm, dạy kèm học sinh,… tự động hoá.

Tới nay đã nhiều trò chơi, phần mềm giáo dục đã ứng dụng công nghệ này và hỗ trợ tối ưu nhiều nhu cầu sử dụng cụ thể của học sinh nhằm cải thiện tình hình học tập. Trí tuệ nhân tạo còn chỉ ra những vấn đề mà giáo dục cần sửa chữa để nâng cao kết quả giảng dạy – học tập cực kỳ tốt.

Công nghệ này sẽ theo dõi quá trình học tập của học sinh và thông báo tới giáo viên. Ngoài ra còn hỗ trợ học sinh – sinh viên học hỏi dễ dàng tại bất cứ nơi nào trên thế giới nhờ vào những phần mềm có tích hợp công nghệ AI.

Truyền thông

Nhờ vào trí tuệ nhân tạo AI, lĩnh vực truyền thông sẽ thay đổi được cách tiếp cận đối với nhiều khách hàng tiềm năng khác nhau.

Các công ty, đơn vị doanh nghiệp sẽ tìm được đúng nhóm khách hàng tiềm năng đựa trên việc phân tích các đặc điểm như: Nhân khẩu học, thói quen hoạt động trực tuyến và những nội dung mà khách hàng thường xem trên QC.

Vận tải

Tại lĩnh vực vận tải, hiện nay trí tuệ nhân tạo AI được ứng dụng vô cùng rộng rãi vào nhiều thiết bị nhằm đáp ứng tính tự lái – tự vận hành. Qua đó lợi ích kinh tế sẽ cao hơn đồng thời còn cắt giảm chi phí và hạn chế tối ưu những tai nạn nguy hiểm tới tính mạng của con người.

Sản xuất

Công nghệ nhân tạo AI còn hoạt động mạnh mẽ tại lĩnh vực sản xuất, đảm bảo hiệu quả tối ưu. Đồng thời còn đảm bảo tính phân tích cao, tính toán ra cơ sở định hướng cho việc quyết định tại lĩnh vực sản xuất.

Dịch vụ

Ngành dịch vụ sẽ hoạt động tối ưu và vượt trội hơn nhờ vào công nghệ AI, đồng thời còn góp phần mang tới những trải nghiệm mới mẻ dành cho khách hàng. Bởi việc phân tích và thu thập dữ liệu cực kỳ thông minh sau đó đem tới những giải pháp phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng!

Tài Chính – Kinh doanh

Nhắc đến ứng dụng của AI trong thực tế và tương lai, nhất định không thể bỏ qua lĩnh vực Tài Chính – Kinh doanh. Thông qua công nghệ này, các công việc có tính chất lặp đi lặp lại bằng việc sử dụng robot tự động hoá sẽ nhanh chóng, phục vụ khách hàng tốt hơn.

Pháp luật

Thông qua trí tuệ nhân tạo AI, con người sẽ nhanh chóng khám phá và sàng lọc thông tin hiệu quả hơn. Nhờ đó quá trình điều tra, tích hợp thông tin và xử phạt cũng nhờ đó mà nhanh chóng hiệu quả vượt trội.

Câu hỏi thường gặp

Lời kết

Qua bài viết này, chúng tôi đã cùng bạn đọc tìm hiểu chi tiết từ A-Z về trí tuệ nhân tạo AI là gì. Với những ưu điểm nổi bật, công nghệ này đã giúp ích không ít cho con người tại nhiều lĩnh vực khác nhau. Hy vọng bạn sẽ có cái nhìn chính xác và khách quan hơn về việc sử dụng công nghệ này sau khi đọc xong bài viết!

Bài viết liên quan

Google Ads Rebrand: Học Được Gì Từ Case Study Này? Nghệ thuật có cần phải đẹp? Sự phát triển Logo của tượng đài máy ảnh Kodak Website Malu đang bị tấn công !!!!