Trí tuệ nhân tạo (AI) là một hoặc một tập hợp các hệ thống máy tính có thể xử lý thông tin và thực hiện các tác vụ thường do con người thực hiện.
AI có thể có các dạng trí thông minh đơn giản, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói hoặc phân tích các mẫu hình ảnh trong hình ảnh. Hoặc nó có thể phức tạp hơn, chẳng hạn như học hỏi từ những sai lầm trong quá khứ và giải quyết vấn đề.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Để hiểu trí tuệ nhân tạo nghĩa là gì, hãy nghĩ về những gì bạn quan sát được trong tự nhiên khiến bạn tin rằng một thứ gì đó có trí thông minh. Một thứ đơn giản như một con chuột trong phòng thí nghiệm học đường đi đúng qua mê cung đại diện cho một dạng trí thông minh đơn giản (có bốn loại AI ). Nó liên quan đến trí nhớ và học tập, tương tự như trí thông minh của con người.
Năm 1950, Alan Turing mô tả “những cỗ máy biết suy nghĩ” có thể nhận biết được vì chúng có thể sử dụng lý trí để giải các câu đố. Vào những năm 1950, John McCarthy cho biết máy tính có thể “làm những việc mà khi được con người thực hiện, được cho là có liên quan đến trí thông minh.”
Những ý tưởng này tóm tắt thành ba đặc điểm được sử dụng để xác định máy móc hoặc máy tính có “trí tuệ nhân tạo”. Họ có thể:
- Sử dụng đầu vào, chẳng hạn như cảm biến hoặc dữ liệu, để phân tích thông tin.
- Xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để xác định các mẫu, xu hướng hoặc mối tương quan.
- Điều chỉnh các quyết định và hành động của họ dựa trên các bài học thu được từ đầu vào và dữ liệu.
Đó chính xác là cách trí thông minh của con người giúp con người học hỏi và thích nghi trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Các thành phần tạo nên trí tuệ nhân tạo
Một cỗ máy “thông minh” được cấu thành từ nhiều thành phần khác nhau. Tất cả những thứ này hoạt động cùng nhau để giúp một cỗ máy lấy thông tin đầu vào từ thế giới thực và đưa ra quyết định.
Cảm biến AI
Nếu bạn nghĩ về cách con người thu thập dữ liệu từ thế giới thực, thì máy móc thông minh cần có cảm biến để thu thập thông tin tương tự. Những cảm biến này có thể bao gồm:
- Camera : Tín hiệu trực quan để thực hiện những việc như nhận dạng khuôn mặt, tránh chướng ngại vật hoặc camera hồng ngoại để phát hiện khi vật thể nóng.
- Micrô : Tương tác với con người qua giọng nói, phát hiện hoạt động trong phòng hoặc phản hồi với âm nhạc.
- Cảm biến xúc giác : Cho phép rô bốt điều chỉnh độ bám của chúng hoặc độ mạnh của bộ điều khiển trò chơi để phản ứng với mức độ bạn di chuyển bộ điều khiển trò chơi.
- Cảm biến vị trí, nhiệt độ hoặc lưu lượng : Cung cấp thông tin về khí hoặc chất lỏng chảy qua đường ống, nhiệt độ của hóa chất hoặc kim loại và thậm chí cả thành phần hóa học của chất lỏng.
Trên thực tế, với công nghệ cảm biến hiện đại, máy móc có thể phát hiện những thứ về thế giới mà ngay cả con người cũng không thể.
Dữ liệu AI và học máy
Một thành phần thiết yếu của AI là học máy . Đó là khả năng thu thập một lượng lớn thông tin từ nhiều nguồn và phân tích nó để tìm ra các mẫu và mối tương quan có ý nghĩa.
Ví dụ, trong quá trình thử nghiệm va chạm xe, máy tính có thể phân tích áp suất và nhiệt độ. Máy tính có thể phân tích dữ liệu và cho các nhà sản xuất xe biết vị trí đặt túi khí để mang lại mức độ an toàn cao nhất.
Học máy cũng giúp khắc phục sự cố. Bằng cách thu thập dữ liệu sản xuất trên hàng trăm cảm biến, máy tính có thể xác định các điểm bất thường dẫn đến sản phẩm bị lỗi. Sau đó, bằng cách so sánh các dữ liệu cảm biến khác, máy tính có thể cho các kỹ thuật viên biết thành phần nào trong quy trình bị lỗi.
Vì máy học có thể làm điều này trong một khoảng thời gian ngắn so với con người, nên các công ty có thể xác định và khắc phục sự cố nhanh hơn, cải thiện chất lượng sản phẩm và thúc đẩy sản xuất tổng thể.
Học kĩ càng
Một hình thức học máy tiên tiến hơn là “học sâu”, khi máy xác định lỗi và học cách hiệu quả nhất để hoàn thành nhiệm vụ.
Ví dụ: ô tô tự lái sẽ sử dụng công nghệ máy học để lái ô tô bằng cách quan sát vạch kẻ đường, tìm kiếm người đi bộ và xác định đèn giao thông. Nhưng một chiếc ô tô tự lái, học sâu cũng sẽ học cách điều chỉnh hệ thống lái giữ cho ô tô ở giữa làn đường nhiều hơn. Theo thời gian, chiếc xe này có thể tự học cách trở thành một người lái xe giỏi hơn.
Mục đích của trí tuệ nhân tạo là gì?
Các nhà khoa học đang phát triển trí tuệ nhân tạo để chúng ta có thể sử dụng máy móc nhằm cải thiện chất lượng cuộc sống của con người. Nó cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có thể gây thương tích hoặc nguy hiểm cho con người. Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện sự an toàn của ô tô và máy bay.
Cuối cùng, mục đích của chúng là bổ sung cho con người những hiểu biết sâu sắc về lượng dữ liệu khổng lồ mà chỉ máy tính mới có thể xử lý.
Dan Prince, Giám đốc điều hành và Người sáng lập Illumisoft , nói rằng điểm khởi đầu để hiểu về AI là hiểu trí thông minh của chính chúng ta.
Ông nói: “Con người có khả năng học hỏi, giải quyết vấn đề, nhận biết các khuôn mẫu, giải thích và dự đoán các hiện tượng tự nhiên (là) tất cả các thuộc tính thường liên quan đến trí thông minh”. “Có lẽ quan trọng nhất là chúng ta có thể hành động theo cách định hình và biến đổi môi trường vì lợi ích của chúng ta. AI, được hiểu một cách tổng quát nhất, đề cập đến một hệ thống hoặc một nhóm hệ thống có khả năng mô phỏng loại trí thông minh đó của con người.” hệ thống sẽ là hệ thống thể hiện năng lực giống như con người về lý luận, giải quyết vấn đề hoặc thậm chí là sáng tạo.
“Mục tiêu cuối cùng của nhiều nhà nghiên cứu là tạo ra trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI), điều mà các nhà phân tích thừa nhận vẫn chưa đạt được. Với công nghệ hiện tại, một AI cụ thể có thể mô phỏng tốt một khía cạnh của trí thông minh con người, nhưng không phải những khía cạnh khác. Ví dụ, có những hệ thống AI có khả năng hiểu ngôn ngữ thành thạo, trong khi những hệ thống khác giỏi điều khiển vận động tinh. Có rất ít hệ thống có thể làm được cả hai.”
Các nhà triết học thường đặt câu hỏi liệu chúng ta có thể đưa AI đi quá xa hay không. Điều gì sẽ xảy ra nếu trí tuệ nhân tạo vượt qua trí thông minh của con người đến mức robot trở nên vượt trội? Sau đó, có một câu hỏi liệu máy móc có thể hiểu được cảm xúc hay không. Hiện tại, không có cảm biến nào có khả năng cảm xúc.
Tuy nhiên, hầu hết các máy có AI chỉ có khả năng tập trung vào các lĩnh vực học tập. Chúng ta không thể áp dụng nó cho vô số quyết định mà một người bình thường đưa ra hàng ngày. Do đó, ý tưởng về việc máy móc sẽ sớm vượt qua con người không phải là điều mà mọi người cần phải lo lắng hiện nay.