Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 phát triển cùng sự ra đời nhiều công nghệ vượt bậc. Trí tuệ nhân tạo AI là một trong những ngành công nghệ quan trọng hàng đầu đó. Một yếu tố không thể không nhắc đến trong việc giúp con người giải quyết nhiều vấn đề trong cuộc sống. Cùng đọc bài viết sau để tìm hiểu rõ hơn về lĩnh vực đang thu hút sự quan tâm rất lớn trên toàn cầu này.
1. Trí tuệ nhân tạo AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo AI hay trí thông minh nhân tạo AI (viết tắt của Artificial Intelligence) là một ngành công nghệ mới đột phá nhất hiện nay thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science).
Con người tạo ra trí tuệ nhân tạo với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người như suy nghĩ lập luận và giải quyết vấn đề, hiểu được ngôn ngữ, tiếng nói và có khả năng giao tiếp, biết học và tự thích nghi,…
Các hình thức lý luận của con người này là kết quả qua quá trình nhiều năm nghiên cứu của các nhà khoa học máy tính. Từ đó cho phép máy tính và máy móc trở thành những người bạn đồng hành thông minh, giúp thực hiện các công việc yêu cầu trí thông minh của con người.
Nhìn chung, đây là một ngành học rất rộng, đang định hình lại xã hội của chúng ta, có tác động sâu sắc đến các ngành công nghiệp máy móc và công ty cung cấp năng lượng.
2. Phân loại trí thông minh nhân tạo AI
Công nghệ AI được chia làm 4 loại chính:
Loại 1: Công nghệ AI phản ứng
Công nghệ AI phản ứng có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của chính mình và của đối thủ, từ đó, đưa ra được giải pháp tối ưu nhất.
Một ví dụ là Deep Blue, 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. Nó không có ký ức và không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện trong tương lai.
Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Các hệ thống trí tuệ nhân tạo 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 trí tuệ nhân tạo 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.
Ví dụ như đối với xe không người lái, nhiều cảm biến được trang bị xung quanh xe và ở đầu xe để tính toán khoảng cách với các xe phía trước, công nghệ AI sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an toàn cho xe.
Loại 3: Lý thuyết trí tuệ nhân tạo AI
Trí tuệ nhân tạo AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Hiện nay, công nghệ AI vẫn chưa trở thành một phương án khả thi để ứng dụng tốt được như tưởng tượng.
Loại 4: Tự nhận thức
Lúc này cả hệ thống trí tuệ nhân tạo AI có ý thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Chúng thậm chí còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác. Tất nhiên, loại công nghệ AI này vẫn chưa khả thi.
3. Lịch sử phát triển trí thông minh nhân tạo AI
Tuy thường được gọi là một công nghệ mới, thực chất trí tuệ nhân tạo AI đã ra đời từ những năm 60 của thế kỷ trước và luôn trong quá trình phát triển hoàn thiện cho đến tận ngày nay. Là thành quả tất yếu của sự phát triển khoa học kỹ thuật và công nghệ, AI là giải pháp giải quyết những bài toán khó của sự phát triển loài người trong tương lai.
Dưới đây chúng ta cùng điểm lại những cột mốc của lịch sử phát triển trí thông minh nhân tạo AI:
1943: Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản cuốn “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, tạm dịch “Một tính toán logic của những ý tưởng tiềm ẩn trong hoạt động thần kinh”. Bài viết đề xuất mô hình toán học đầu tiên để xây dựng một mạng lưới thần kinh.
1949: Trong cuốn sách “The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory”- Tổ chức hành vi: Một lý thuyết thần kinh học, Donald Hebb đề xuất lý thuyết về các hệ thống con đường thần kinh được tạo ra từ các kết nối giữa các tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn.
1950: Alan Turing xuất bản “Computing Machinery and Intelligence” – Máy tính và trí thông minh, đề xuất Thử nghiệm Turing, một phương pháp để xác định xem một máy tính có thông minh hay không. Đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng SNARC, máy tính mạng thần kinh đầu tiên. Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”. Isaac Asimov xuất bản “Ba định luật về robot”
1952: Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ.
1954: Thí nghiệm dịch máy Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được chọn cẩn thận sang tiếng Anh
1956: Cụm từ trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được nói đến tại “Dự án nghiên cứu mùa hè về trí tuệ nhân tạo”. Với sự dẫn đầu bởi John McCarthy, hội nghị, trong đó xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay. Allen Newell và Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (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”. Bài viết đã đề xuất nhà tư vấn giả thuyết, 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 giải quyết vấn đề chung (GPS), một chương trình được thiết kế để bắt chước giải quyết vấn đề của con người. Herbert Gelernter phát triển chương trình Định lý hình học. Arthur Samuel đồng xu với thuật ngữ học máy khi còn ở IBM. John McCarthy và Marvin Minsky đã tìm thấy Dự án Trí tuệ nhân tạo MIT.
1963: John McCarthy bắt đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.
1966: Báo cáo của Ủy ban Tư vấn xử lý ngôn ngữ tự động (ALPAC) của chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu dịch máy, một sáng kiến lớn của chiến tranh lạnh với lời hứa dịch tự động tiếng Nga. 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.
Năm 1972: Ngôn ngữ lập trình logic PRITAL được tạo ra.
Năm 1973: “Báo cáo Lighthill”, nêu chi tiết về sự thất bại trong nghiên cứu AI, được chính phủ Anh công bố, từ đây dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo.
1974-1980: Liên tiếp là sự thất vọng với sự phát triển của AI dẫn đến sự cắt giảm DARPA lớn trong các khoản trợ cấp học thuật. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và “Báo cáo Lighthill” năm trước, tài trợ trí tuệ nhân tạo làm khô và các quầy nghiên cứu. Thời kỳ này được gọi là “Mùa đông AI đầu tiên.”
1980: 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 đầu sự bùng nổ đầu tư vào các hệ thống chuyên gia sẽ tồn tại trong phần lớn thập kỷ, kết thúc hiệu quả “Mùa đông AI” đầu tiên.
1982: Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án Hệ thống máy tính thế hệ thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu năng giống như siêu máy tính và một nền tảng để phát triển trí tuệ nhân tạo AI.
1983: Đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến điện toán chiến lược để cung cấp nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện toán tiên tiến và trí tuệ nhân tạo.
1985: Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la một năm cho các hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp mọc lên 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 điện toán đám mây được cải thiện, có nhiều 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”. Các chuyên gia trí tuệ nhân tạo AI rất chật vật và không được sự ủng hộ trong giai đoạn này. 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 như đã tính toán
1991: Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và lập kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh.
2005: STANLEY, một chiếc xe tự lái, chiến thắng DARPA Grand Challenge. Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự hành như “Big Dog” của Boston Dynamic và “PackBot” của iRobot.
2008: Google tạo ra những bước đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone.
2011: Watson của IBM tuyên bố cạnh tranh về Jeopardy!.
2012: Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán 10 triệu video YouTube dưới dạng tập huấn luyện. Mạng lưới thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo mà không được cho biết con mèo là gì
2014: Google tạo ra chiếc xe tự lái đầu tiên để vượt qua bài kiểm tra lái xe của nhà nước.
2016: AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch thế giới cờ vây Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại lớn để giải tỏa trong AI.
Ngày nay, việc tiếp tục nghiên cứu và cải tiến trí tuệ nhân tạo AI về các công nghệ nền tảng đã thể hiện rõ trong các kỹ năng tự động hóa và lý luận có thể được tích hợp trong điện thoại, máy tính và máy móc…. Trí tuệ nhân tạo AI theo cách nào đang trở thành một thực tế nền tảng của thế giới hiện nay.
4. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong cuộc sống
4.1 Trí tuệ nhân tạo AI trong y tế
Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI làm thay đổi hoàn toàn bộ mặt ngành y tế. Có thể nói, y tế là lĩnh vực thiết thực nhất mà chúng ta quan tâm. Những ứng dụng của AI trong y học mang lại cho con người những giá trị đáng kinh ngạc. Trí tuệ nhân tạo AI được sử dụng như một trợ lí chăm sóc sức khỏe cá nhân, chúng được sử dụng cho nghiên cứu và phân tích. Chúng có thể được sử dụng để lên lịch hẹn khám tại các cơ sở y tế, và điều quan trọng nhất chính là việc bệnh nhân được hỗ trợ 24/7.
Bệnh nhân có thể dùng các app trên điện thoại chụp hình và điền các thông tin gửi lên một hệ thống trí tuệ nhân tạo và gần như tức thì kết quả chuẩn bệnh cũng như cách điều trị có thể được trả về.
Hoặc một trong những ứng dụng nổi bật nhất của trí tuệ nhân tạo trong y tế chính là máy bay không người lái với tốc độ nhanh hơn xe chuyên dụng lên đến 40%, thích hợp sử dụng cho những trường hợp cứu hộ khẩn cấp tại những vị trí có địa hình hiểm trở.
4.2 AI trí tuệ nhân tạo trong giáo dục
Việc vận dụng AI trí tuệ nhân tạo trong các thao tác dạy và học, các trò chơi, phần mềm giáo dục giúp cải thiện và nâng cao trình độ học tập của con người. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo trong giáo dục còn có khả năng theo dõi sự tiến bộ của học sinh để giáo viên có thể biết và điều chỉnh cách dạy học sao cho hợp lý.
4.3 Trí tuệ nhân tạo AI trong vận tải
Trí tuệ nhân tạo AI được ứng dụng trong ngành vận tải thông qua những phương tiện giao thông vận tải tự lái, đặc biệt là ô tô đã đem lại những lợi ích kinh tế đáng kể nhờ khả năng cắt giảm chi phí và hạn chế những rủi ro tai nạn giao thông những vấn đề gây nguy hiểm đến tính mạng của con người.
4.4 AI trí tuệ nhân tạo trong tài chính ngân hàng
Các ngân hàng, tổ chức tài chính đang sử dụng trí tuệ nhân tạo AI trong việc xử lí các hoạt động tài chính, tiền đầu tư và cổ phiếu, quản lí các tài sản khác nhau,… AI có thể vượt qua con người trong việc xử lí các giao dịch , giúp ngân hàng hỗ trợ khách hàng tốt hơn, cung cấp các giải pháp nhanh chóng hoặc nhận diện gương mặt của chủ tài khoản.
4.5 Trí tuệ nhân tạo AI trong ngành dịch vụ
Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI có khả năng nắm bắt được những thông tin về các hoạt động sử dụng dịch vụ của khách hàng thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu để từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu sử dụng của họ. Điều này giúp ngành dịch vụ có thể hoạt động tốt hơn và mang lại những trải nghiệm thú vị, mới mẻ hơn cho người dùng. Chatbot chính là ví dụ điển hình cho ứng dụng này.
4.6 Trí tuệ nhân tạo AI trong truyền thông
Đối với ngành truyền thông, trí tuệ nhân tạo AI ra đời đã mang lại sự thay đổi lớn cho ngành trong việc tiếp cận các mục tiêu, đối tượng khách hàng tiềm năng. Dựa trên việc phân tích về nhân khẩu học, thói quen hoạt động trực tuyến hay những nội dung quảng cáo khách hàng hay xem để điều chỉnh thời gian và không gian cung cấp quảng cáo sao cho phù hợp.
4.7 AI trí tuệ nhân tạo trong sản xuất
Nhà máy FANUC, Nhật bản là một trong những điển hình của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI vào trong sản xuất và sử dụng robot để sản xuất robot sản xuất ra 5000 robot mỗi tháng, sở hữu một trong những dây chuyền sản xuất vô cùng hiện đại của thế giới, dây chuyền tạo ra những thiết bị giúp chế tạo nhiều nhiều sản phẩm, từ ô tô cho đến điện thoại iPhone. Ở FANUC các robot tự xây dựng, giám sát và kiểm tra lẫn nhau.
5. Các công nghệ trí tuệ nhân tạo AI nổi bật nhất hiện nay
5.1. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)
Ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, mang lại lợi ích đáng kể cho các nhà phát triển trong việc tự động hóa và phân phối nội dung theo định dạng mà họ mong muốn. Bằng cách tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các nhà phát triển nội dung có thể tạo ra nội dung tự động và chia sẻ trên nhiều nền tảng mạng xã hội và các phương tiện truyền thông khác nhau, nhằm tiếp cận đúng đối tượng mục tiêu của họ.
5.2. Nhận dạng giọng nói (Speech recognition)
Nhận dạng giọng nói là một lĩnh vực quan trọng của trí tuệ nhân tạo, cho phép chuyển đổi giọng nói của con người thành một định dạng hữu ích và có thể được hiểu bởi các ứng dụng máy tính. Công nghệ này đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra một cầu nối tương tác giữa máy tính và con người, mang lại sự thuận tiện và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
Một ví dụ điển hình về ứng dụng nhận dạng giọng nói là Siri của iPhone, nơi người dùng có thể giao tiếp với điện thoại thông qua giọng nói để thực hiện các tác vụ, tìm kiếm thông tin, gửi tin nhắn, đặt lịch hẹn, và thậm chí điều khiển các thiết bị khác trong gia đình.
5.3. Trợ lý ảo (Virtual agent)
Trợ lý ảo (virtual agent) đã trở thành công cụ vô cùng hữu ích đối với các nhà thiết kế hướng dẫn. Trợ lý ảo là một ứng dụng máy tính tương tác với con người. Các ứng dụng web và di động cung cấp tính năng chatbot, hoạt động như các trợ lý dịch vụ khách hàng, để tương tác với con người và đáp ứng các truy vấn của họ.
5.4. Quản lý quyết định (Decision management)
Hiện nay, các công ty đang triển khai các hệ thống quản lý quyết định để chuyển đổi và phân tích dữ liệu thành các mô hình dự đoán. Hệ thống quản lý quyết định được sử dụng để thu thập thông tin cập nhật và sau đó tiến hành phân tích dữ liệu kinh doanh nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định của doanh nghiệp.
5.5. Học máy (Machine learning)
Học máy Machine learning là một lĩnh vực trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc hiểu được các tập dữ liệu mà không cần phải được lập trình trực tiếp. Kỹ thuật học máy đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định thông minh dựa trên phân tích dữ liệu, sử dụng thuật toán và mô hình thống kê.
5.6. Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic process automation)
Tự động hóa quy trình thông qua robot RPA là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, giúp cấu hình robot (ứng dụng phần mềm) để diễn giải, truyền đạt và phân tích dữ liệu. Công cụ AI này giúp tự động hóa một phần hoặc toàn bộ các hoạt động thủ công lặp đi lặp lại và tuân theo quy luật.
5.7 Học sâu (Deep learning)
Học sâu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, hoạt động dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (neural network) và lấy cảm hứng từ cấu trúc não bộ con người. Học sâu giúp giải quyết những vấn đề phức tạp bằng cách áp dụng nhiều thuật toán khác nhau, tương tự như cách bộ não con người hoạt động.
Tóm lại, tự động hóa là một phần quan trọng của tương lai công nghiệp và công nghệ thông tin, mang lại cơ hội và thách thức đồng thời. Để tự động hóa có thể phát triển bền vững và hữu ích cho xã hội, chúng ta cần thấu hiểu cẩn thận về ảnh hưởng của nó và thúc đẩy sự phối hợp giữa con người và máy móc trong cuộc cách mạng này.
Bài viết liên quan:
