Moderator
Trí tuệ nhân tạo đang được con người phát triển càng ngày càng nhiều với mong muốn khiến máy tính có thể thay thế con người, Trí tuệ nhân tạo - Ai cùng là đề tài được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm bởi chúng sẽ tiết kiệm nhiều thời gian cho con người hơn và tỷ lệ chính xác của chúng cũng vô cùng cao. Chưa kể chúng lại có thể ứng dụng cho y học.Ứng dụng của Ai trong thực tế ra sao?
AI – Trí tuệ nhân tạo là gì?
Đầu tiên chúng cần phải hiểu được khái niệm AI : Trí Tuệ Nhân Tạo - AI (Artificial Intelligence) hoặc trí thông minh nhân tạo là công nghệ mô phòng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Trí tuệ nhân tạo này do con người lập trình ra với mục đích tự động hóa các hành vi thông minh như con người, từ đó cắt giảm bớt nhân công là con người và có tính chuẩn xác cao hơn.
Sự khác biệt của trí tuệ nhân tạo so với các lập trình logic trước kia chính là khả năng suy nghĩ độc lập của chúng, thay vì việc mọi thứ được lập trình sẵn và cỗ máy đó sẽ thực hiện các thao tác theo logic được con người đặt ra, Ai - Trí Tuệ Nhân Tạo sẽ tự xem xét tình huống và đưa ra phương án tối ưu nhất, qua đó tiết kiệm chi phí cũng như vận hành cho công việc hiệu quả hơn. Ngoài ra khả năng tự tính toán đó sẽ khiến Ai đưa ra những ý kiến mới, giúp con người thêm nhiều ý tưởng hơn trong phát triển.
Các vận hành của để tạo ra Ai - Trí Tuệ Nhân Tạo như nào ?
Để tạo ra được một Ai - Machine, bạn sẽ cần cấu hình máy phù hợp với Ai Machine, bắt đầu thực hiện các phần mềm tính toán để training ( huấn luyện cho Ai của bạn ) Cụ thể dưới đây :
- Việc học tập: 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
- Tự sửa lỗi
Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia, nhận dạng tiếng nói và thị giác máy tính (nhận diện khuôn mặt, vật thể hoặc chữ viết) sẽ được sử dụng để khiến Ai có thể học hỏi thông qua con người.
Từ đó cách vận hành xử lý của Trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên 3 khái niệm sau: AI, Machine learning và Deep learning. Để hình dung về mối quan hệ của 3 khái niệm này ta cùng nhìn trên sơ đồ Venn như sau:
AI - Artificial Intelligence chính là ý tưởng đầu tiên và lớn nhất. Sau đó là Machine Learning và cuối cùng là Deep learning, đây là yếu tố thúc đẩy sự bùng nổ của AI hiện đại ngày nay. Việc tạo ra Deep Learning chính là cách Ai học hỏi từ các nguồn dữ liệu của con người, từ âm thanh cho tới hình ảnh và các văn bản được kết nối trên mạng Inter net, Machine Learning chính là cách trí tuệ nhân tạo tự học hỏi, nâng cao kiến thức, và Ai chính là cách nó tự suy nghĩ độc lập như một con người, hiểu biết thông qua logic. Và AI chính là vòng tròn to nhất bao gồm Machine Learning và Deep Learning.
Phân loại công nghệ AI
Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine), Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế, Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo, Tự nhận thức.
Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)
Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine) dùng để phân tích những động thái khả thi – của chính nó và đổi thủ và chọn hành động chiến lược nhất.
Ví dụ: Chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại kì thủ thế giới Garry Kasparov vào những năm 1990. Công nghệ AI của Deep Blue có thể xác định các nước cờ và dự đoán những bước đi tiếp theo. Nhưng nó không có ký ức và không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện trong tương lai.
Deep Blue và AlphaGO (chơi cờ vây) của Google được thiết kế cho các mục đích hẹp và không thể dễ dàng áp dụng cho tình huống khác.
Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Các ứng dụng AI này được 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.
Loại 3: Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo
Đây là công nghệ Ai có thể tự mình suy nghĩ và học hỏi các thứ xung quanh để áp dụng cho chính bản thân nó cho một việc cụ thể. Tuy nhiên công nghệ AI này chưa khả thi trong hiện tại.
Loại 4: Tự nhận thức
Hệ thống AI tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Các ứng dụng AI này còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác. Tuy nhiên, loại công nghệ AI này chưa khả thi.
1. AI trong lĩnh vực sức khỏe
AI góp phần cải thiện tình trạng sức khỏe bệnh nhân, đồng thời giảm các chi phí điều trị. Các công ty đang áp dụng Machine Learning để chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn con người.
Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe tốt nhất phải kể đến IBM Watson, có khả năng hiểu được các ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng phản hồi các câu hỏi được yêu cầu. Hệ thống này khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu sẵn có khác để tạo ra giả thuyết.
Sau đó, nó sẽ trình bày một lược đồ điểm tin cậy. Các ứng dụng khác của AI bao gồm chatbot, chương trình máy tính trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, sắp xếp các cuộc hẹn hoặc trợ giúp bệnh nhân thông qua quá trình thanh toán và các trợ lý y tế ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.
2. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Nature Language Generation, NLG)
Tạo ra các văn bản từ những dữ liệu máy tính tự tổng hợp được. Tượng tự như con người, Ai có thể tự soạn cho mình những tài liệu sao cho phù hợp với công việc được giao, các kế hoạch cũng như thực hiện các phương án tối ưu nhất với vốn từ được học hỏi từ con người.
3. Nhận diện giọng nói
Chuyển đổi lời nói của con người sang dạng mà các ứng dụng máy tính có thể hiểu được. Điều này tương tự như việc bạn có thể nói chuyện giao tiếp với máy móc như 1 con người thật sự.
4. Quản trị viên ảo
Từ những chatbot đơn giản cho tới những hệ thống tiên tiến có thể kết nối được với con người, công nghệ này đang được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, hỗ trợ người dùng và quản lý nhà thông minh.
5. Nền tảng máy học (Machine Learning)
Cung cấp các thuật toán, API, bộ công cụ phát triển và huấn luyện, dữ liệu cũng như các công nghệ điện toán để thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình máy học vào trong các ứng dụng, tiến trình và máy móc.
6. Phần cứng tối ưu hóa AI
Bao gồm các bộ xử lý GPU và các thiết bị đặc biệt được thiết kế để có thể thực hiện được các công việc của AI một cách hiệu quả nhất. Để xử lý các AI tốt nhất chúng ta cần phải trang bị một bộ máy tính chuyên dụng cho ứng dụng AI - Trí Tuệ Nhân Tạo (Deep Learning), đây là những bộ PC mà được xây dựng rất là đặc biệt, chạy song song nhiều card màn hình.
7. Quản lý ra quyết định
Đây là công nghệ đưa các quy tắc và logic vào trong hệ thống AI để sử dụng cho việc thiết lập/huấn luyện ban đầu nhằm giúp chúng có khả năng duy trì và điều chỉnh liên tục.
8. Nền tảng Deep Learning
Là một lĩnh vực đặc biệt trong máy học (machine learning), deep learning là chương trình chạy trên một mạng thần kinh nhân tạo, có khả năng huấn luyện máy tính học một lượng rất lớn dữ liệu.
9. Sinh trắc học
Công nghệ này cho phép tương tác tự nhiên hơn giữa con người và máy móc, bao gồm cả nhận diện hình ảnh, dấu vân tay, giọng nói và cử chỉ của con người.
10. Quy trình tự động hóa robot (Robotic Process Automation)
Sử dụng mã hóa và những phương pháp khác để tự động hóa hoạt động của con người bằng robot để hỗ trợ công việc hiệu quả hơn.
Hiện tại Trí tuệ nhân tạo - Ai và các cỗ máy Ai Machine đã và đang được các tập đoàn lớn ứng dụng, ở Việt Nam chúng ta có Viettel đang sử dụng để tạo ra những bot giọng cũng như nhiều ứng dụng tương lai khác nữa. Sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo - Ai vô cùng quan trọng cho công nghiệp sau này và trong tương lai chúng sẽ trở thành nòng cốt cho phát triển vượt bậc.
Kết Luận
Hy vọng bài viết đã giới thiệu cho bạn đến công nghệ AI cũng như ứng dụng thực tiễn của nó trong cuộc sống của chúng ta, tôi tin rằng AI sẽ là công nghệ cho tương lai và sẽ là công việc hot nhất trong vài năm sắp tới.
AI – Trí tuệ nhân tạo là gì?
Đầu tiên chúng cần phải hiểu được khái niệm AI : Trí Tuệ Nhân Tạo - AI (Artificial Intelligence) hoặc trí thông minh nhân tạo là công nghệ mô phòng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Trí tuệ nhân tạo này do con người lập trình ra với mục đích tự động hóa các hành vi thông minh như con người, từ đó cắt giảm bớt nhân công là con người và có tính chuẩn xác cao hơn.
Sự khác biệt của trí tuệ nhân tạo so với các lập trình logic trước kia chính là khả năng suy nghĩ độc lập của chúng, thay vì việc mọi thứ được lập trình sẵn và cỗ máy đó sẽ thực hiện các thao tác theo logic được con người đặt ra, Ai - Trí Tuệ Nhân Tạo sẽ tự xem xét tình huống và đưa ra phương án tối ưu nhất, qua đó tiết kiệm chi phí cũng như vận hành cho công việc hiệu quả hơn. Ngoài ra khả năng tự tính toán đó sẽ khiến Ai đưa ra những ý kiến mới, giúp con người thêm nhiều ý tưởng hơn trong phát triển.
Các vận hành của để tạo ra Ai - Trí Tuệ Nhân Tạo như nào ?
Để tạo ra được một Ai - Machine, bạn sẽ cần cấu hình máy phù hợp với Ai Machine, bắt đầu thực hiện các phần mềm tính toán để training ( huấn luyện cho Ai của bạn ) Cụ thể dưới đây :
- Việc học tập: 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
- Tự sửa lỗi
Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia, nhận dạng tiếng nói và thị giác máy tính (nhận diện khuôn mặt, vật thể hoặc chữ viết) sẽ được sử dụng để khiến Ai có thể học hỏi thông qua con người.
Từ đó cách vận hành xử lý của Trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên 3 khái niệm sau: AI, Machine learning và Deep learning. Để hình dung về mối quan hệ của 3 khái niệm này ta cùng nhìn trên sơ đồ Venn như sau:
AI - Artificial Intelligence chính là ý tưởng đầu tiên và lớn nhất. Sau đó là Machine Learning và cuối cùng là Deep learning, đây là yếu tố thúc đẩy sự bùng nổ của AI hiện đại ngày nay. Việc tạo ra Deep Learning chính là cách Ai học hỏi từ các nguồn dữ liệu của con người, từ âm thanh cho tới hình ảnh và các văn bản được kết nối trên mạng Inter net, Machine Learning chính là cách trí tuệ nhân tạo tự học hỏi, nâng cao kiến thức, và Ai chính là cách nó tự suy nghĩ độc lập như một con người, hiểu biết thông qua logic. Và AI chính là vòng tròn to nhất bao gồm Machine Learning và Deep Learning.
Phân loại công nghệ AI
Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine), Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế, Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo, Tự nhận thức.
Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)
Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine) dùng để phân tích những động thái khả thi – của chính nó và đổi thủ và chọn hành động chiến lược nhất.
Ví dụ: Chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại kì thủ thế giới Garry Kasparov vào những năm 1990. Công nghệ AI của Deep Blue có thể xác định các nước cờ và dự đoán những bước đi tiếp theo. Nhưng nó không có ký ức và không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện trong tương lai.
Deep Blue và AlphaGO (chơi cờ vây) của Google được thiết kế cho các mục đích hẹp và không thể dễ dàng áp dụng cho tình huống khác.
Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Các ứng dụng AI này được 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.
Loại 3: Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo
Đây là công nghệ Ai có thể tự mình suy nghĩ và học hỏi các thứ xung quanh để áp dụng cho chính bản thân nó cho một việc cụ thể. Tuy nhiên công nghệ AI này chưa khả thi trong hiện tại.
Loại 4: Tự nhận thức
Hệ thống AI tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Các ứng dụng AI này còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác. Tuy nhiên, loại công nghệ AI này chưa khả thi.
Top những ứng dụng Tuệ Nhân Tạo AI Hot Nhất hiện nay1. AI trong lĩnh vực sức khỏe
AI góp phần cải thiện tình trạng sức khỏe bệnh nhân, đồng thời giảm các chi phí điều trị. Các công ty đang áp dụng Machine Learning để chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn con người.
Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe tốt nhất phải kể đến IBM Watson, có khả năng hiểu được các ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng phản hồi các câu hỏi được yêu cầu. Hệ thống này khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu sẵn có khác để tạo ra giả thuyết.
Sau đó, nó sẽ trình bày một lược đồ điểm tin cậy. Các ứng dụng khác của AI bao gồm chatbot, chương trình máy tính trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, sắp xếp các cuộc hẹn hoặc trợ giúp bệnh nhân thông qua quá trình thanh toán và các trợ lý y tế ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.
2. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Nature Language Generation, NLG)
Tạo ra các văn bản từ những dữ liệu máy tính tự tổng hợp được. Tượng tự như con người, Ai có thể tự soạn cho mình những tài liệu sao cho phù hợp với công việc được giao, các kế hoạch cũng như thực hiện các phương án tối ưu nhất với vốn từ được học hỏi từ con người.
3. Nhận diện giọng nói
Chuyển đổi lời nói của con người sang dạng mà các ứng dụng máy tính có thể hiểu được. Điều này tương tự như việc bạn có thể nói chuyện giao tiếp với máy móc như 1 con người thật sự.
4. Quản trị viên ảo
Từ những chatbot đơn giản cho tới những hệ thống tiên tiến có thể kết nối được với con người, công nghệ này đang được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, hỗ trợ người dùng và quản lý nhà thông minh.
5. Nền tảng máy học (Machine Learning)
Cung cấp các thuật toán, API, bộ công cụ phát triển và huấn luyện, dữ liệu cũng như các công nghệ điện toán để thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình máy học vào trong các ứng dụng, tiến trình và máy móc.
6. Phần cứng tối ưu hóa AI
Bao gồm các bộ xử lý GPU và các thiết bị đặc biệt được thiết kế để có thể thực hiện được các công việc của AI một cách hiệu quả nhất. Để xử lý các AI tốt nhất chúng ta cần phải trang bị một bộ máy tính chuyên dụng cho ứng dụng AI - Trí Tuệ Nhân Tạo (Deep Learning), đây là những bộ PC mà được xây dựng rất là đặc biệt, chạy song song nhiều card màn hình.
7. Quản lý ra quyết định
Đây là công nghệ đưa các quy tắc và logic vào trong hệ thống AI để sử dụng cho việc thiết lập/huấn luyện ban đầu nhằm giúp chúng có khả năng duy trì và điều chỉnh liên tục.
8. Nền tảng Deep Learning
Là một lĩnh vực đặc biệt trong máy học (machine learning), deep learning là chương trình chạy trên một mạng thần kinh nhân tạo, có khả năng huấn luyện máy tính học một lượng rất lớn dữ liệu.
9. Sinh trắc học
Công nghệ này cho phép tương tác tự nhiên hơn giữa con người và máy móc, bao gồm cả nhận diện hình ảnh, dấu vân tay, giọng nói và cử chỉ của con người.
10. Quy trình tự động hóa robot (Robotic Process Automation)
Sử dụng mã hóa và những phương pháp khác để tự động hóa hoạt động của con người bằng robot để hỗ trợ công việc hiệu quả hơn.
Hiện tại Trí tuệ nhân tạo - Ai và các cỗ máy Ai Machine đã và đang được các tập đoàn lớn ứng dụng, ở Việt Nam chúng ta có Viettel đang sử dụng để tạo ra những bot giọng cũng như nhiều ứng dụng tương lai khác nữa. Sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo - Ai vô cùng quan trọng cho công nghiệp sau này và trong tương lai chúng sẽ trở thành nòng cốt cho phát triển vượt bậc.
Kết Luận
Hy vọng bài viết đã giới thiệu cho bạn đến công nghệ AI cũng như ứng dụng thực tiễn của nó trong cuộc sống của chúng ta, tôi tin rằng AI sẽ là công nghệ cho tương lai và sẽ là công việc hot nhất trong vài năm sắp tới.
