Trí Thông Minh Nhân Tạo AI
Trí thông minh nhân tạo (hay AI) thường được biểu diễn như những cỗ máy giống như con người có thể suy nghĩ, lý trí và thậm chí cảm nhận, với những nhận dạng và tính cách phức tạp. Ở cốt lõi của nó, AI đề cập đến khả năng máy móc đưa ra quyết định phức tạp với sự tinh tế tương tự như con người - thứ đòi hỏi kỹ năng cao, vì nó phụ thuộc vào việc lấy một số lượng lớn các biến cần xem xét và vẽ trên ngân hàng tích lũy kiến thức và kinh nghiệm.
Bây giờ nó bắt đầu trở thành hiện thực. Trong khi chúng ta vẫn còn cách xa máy móc thực sự thông minh có thể truyền cho con người, các nhà khoa học và nhà nghiên cứu đã nỗ lực phát triển các thuật toán AI có thể thực hiện các nhiệm vụ nhận thức nhất định với các kỹ năng đáng kinh ngạc, học hỏi từ những nỗ lực trước đây để cải thiện.
Nhiều thuật toán trong số này là các ví dụ, được thiết kế để giới thiệu công nghệ thay vì phục vụ bất kỳ chức năng thực tế nào. Một số chương trình AI cơ bản đã thực hiện theo cách của họ vào sản phẩm tiêu dùng tuy nhiên, chẳng hạn như trợ lý kỹ thuật số như Alexa, Siri và Cortana. Mặc dù chúng không phải là AI thực sự, chúng sử dụng một số yếu tố AI để cải thiện khả năng nhận dạng giọng nói của chúng và các tính năng khác.
Robot Sophia - một ví dụ về trí thông minh nhân tạo AI
Mặc dù AI được cho là không có gì ngoài mánh lới quảng cáo bởi một số nhà phê bình, nó có tiềm năng rất hữu ích trong thế giới kinh doanh, giúp các tổ chức trở nên tự động hơn, giải phóng thời gian của nhân viên để đưa ra quyết định . Sử dụng AI tăng tốc đáng kể thời gian cần thiết cho quá trình xảy ra và với quá nhiều dữ liệu được tạo ra mỗi giây, tự động hóa quy trình này có thể giúp mọi người dễ dàng hơn trong cuộc sống.
Một số ví dụ của AI
AI bao gồm một khu vực rộng lớn và do đó không có gì ngạc nhiên khi có nhiều ví dụ về cách nó được sử dụng trong cả ngành công nghiệp và cuộc sống hàng ngày.
Ví dụ, những chiếc xe không người lái TESLA sử dụng trí thông minh nhân tạo AI để đưa ra quyết định về việc một chiếc xe nên phản ứng như thế nào trong một số tình huống nhất định, chẳng hạn như một trở ngại cản đường. Nếu chiếc xe ngay lập tức dừng lại, chỉ cần làm chậm lại hoặc tiếp tục đi? Đương nhiên, trong thực tế, điều này phụ thuộc vào những gì chiếc xe đã cảm nhận được trong cách.
Ví dụ thế giới thực của AI sử dụng công nghệ để kiểm tra con người ở cấp độ chiến lược. Ví dụ, robot AlphaGo của Google đã được sử dụng để chứng minh rằng các máy tính có thể thông minh hơn con người bằng cách đánh bại một số game thủ Trung Quốc hàng đầu thế giới.
Ở mức độ thấp hơn, nhiều hệ thống trợ lý thoại bao gồm Alexa của Amazon, Siri của Apple, Google Hiện hành và Cortana sử dụng AI để đưa ra quyết định dựa trên các lệnh của bạn. Ví dụ: nếu bạn đề nghị Siri giới thiệu nhà hàng, nó sẽ sử dụng dữ liệu mà bạn biết về bạn (chẳng hạn như bạn đang ở đâu, loại thức ăn bạn thích) để giới thiệu nhà hàng cho bạn.
Machine learning & deep learning
Trong khi AI chung có thể thu hút sự chú ý nhất của công chúng, đó là lĩnh vực ứng dụng AI đã có thành công lớn nhất và ảnh hưởng lớn nhất đến ngành. Do tính chất tập trung của AI áp dụng, các hệ thống đã được phát triển không chỉ tái tạo các quá trình suy nghĩ của con người mà còn có khả năng học hỏi từ dữ liệu mà chúng xử lý - được biết đến rộng rãi như 'Machine learning'.
Một ví dụ về điều này là nhận dạng hình ảnh, mà ngày càng trở thành một lĩnh vực dẫn đầu AI. Một hệ thống có thể được thiết kế để thao tác các thói quen trước khi viết kịch bản phân tích các hình dạng, màu sắc và các đối tượng trong một bức ảnh, quét hàng triệu hình ảnh để tự học cách xác định chính xác hình ảnh.
Tuy nhiên, khi quá trình này phát triển nó nhanh chóng trở nên rõ ràng rằng việc học máy dựa quá nhiều vào sự thúc đẩy của con người và tạo ra một biên độ rộng của lỗi nếu một hình ảnh bị mờ hoặc mơ hồ.
Deep learning là thế hệ tiếp theo của nghiên cứu AI. Thuật ngữ đề cập đến việc xây dựng các mạng nơron nhân tạo giống như các nơron liên kết với nhau tạo thành bộ não con người. Không giống như bộ não, nơi các nơ-ron có thể nói chuyện với bất kỳ người nào khác trong vùng lân cận của nó, các mạng nhân tạo này được xây dựng bằng cách sử dụng các lớp tạo ra một lộ trình cho dữ liệu đi qua.
Ý tưởng là một khi một lớp kết thúc phân tích dữ liệu đang được xử lý, nó sẽ được chuyển xuống lớp tiếp theo, nơi nó có thể được phân tích lại bằng cách sử dụng thông tin ngữ cảnh bổ sung. Ví dụ, trong trường hợp hệ thống AI được thiết kế để chống gian lận ngân hàng, lớp đầu tiên có thể phân tích thông tin cơ bản như giá trị của giao dịch gần đây, trong khi đó lớp thứ hai có thể thêm dữ liệu vị trí để thông báo cho phân tích.
