Trí tuệ nhân tạo là gì?

Khoảng hơn mười năm trước, nếu bạn đề cập đến thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) trong phòng họp, có nhiều khả năng bạn sẽ bị cười nhạo. Đối với hầu hết mọi người, nó sẽ khiến họ nghĩ ngay đến những cỗ máy trong phim khoa học viễn tưởng. Ngày nay, nó là một trong những từ thông dụng nhất trong kinh doanh và công nghiệp. Công nghệ AI là một nhân tố quan trọng trong hầu hết các chuyển đổi kỹ thuật số đang diễn ra ngày nay khi các tổ chức tự định vị để tận dụng lượng dữ liệu được tạo ra và được thu thập ngày càng tăng.


Trí tuệ nhân tạo là gì?

Khái niệm về định nghĩa AI đã thay đổi theo thời gian, nhưng cốt lõi là ý tưởng xây dựng những cỗ máy có khả năng suy nghĩ như con người.

Con người chúng ta đã chứng minh được khả năng duy nhất có thể diễn giải thế giới xung quanh và sử dụng thông tin chúng ta thu thập để giúp thay đổi cuộc sống hiệu quả hơn. Do đó nếu chúng ta có thể chế tạo máy móc để giúp chúng ta làm việc này hiệu quả hơn nữa thì không gì tốt bằng khi sử dụng bản thân con người như một bản thiết kế cho máy móc đó. 

AI, sau này, có thể được coi là mô phỏng năng lực cho tư duy trừu tượng, sáng tạo, suy diễn - và đặc biệt là khả năng học hỏi - sử dụng logic kỹ thuật số của máy tính.

Trong lịch sử phát triển AI, các nhà nghiên cứu phân thành 4 hướng tiếp cận chính:
  • Hành động như người (acting humanly)
  • Suy nghĩ như người (thinking humanly)
  • Suy nghĩ hợp lý (thinking rationally)
  • Hành động hợp lý (acting rationally)

Công việc nghiên cứu và phát triển trong AI được phân chia giữa hai nhánh:
  • AI chuyên dụng (narrow AI): sử dụng các nguyên tắc mô phỏng suy nghĩ của con người để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. 
  • AI tổng quát hóa (general AI): tìm cách phát triển trí thông minh của máy có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào, giống như một con người.

AI chuyên dụng đã tạo những bước đột phá trong các lĩnh vực nghiên cứu từ vật lý lượng tử, nơi nó được sử dụng để mô hình hóa và dự đoán hành vi của các hệ thống bao gồm hàng tỷ hạt hạ nguyên tử, đến y học, nơi nó được sử dụng để chẩn đoán bệnh nhân dựa trên dữ liệu gen. Trong công nghiệp, nó được sử dụng trong thế giới tài chính để sử dụng từ phát hiện gian lận đến cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách dự đoán những dịch vụ nào khách hàng sẽ cần. Trong sản xuất, nó được sử dụng để quản lý lực lượng lao động và quy trình sản xuất cũng như dự đoán lỗi trước khi chúng xảy ra. Trong thế giới tiêu dùng, ngày càng nhiều công nghệ mà chúng ta đang áp dụng vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta đang trở nên mạnh mẽ hơn từ AI - từ các trợ lý điện thoại thông minh như Apple Siri và Google Google Assistant, cho đến những chiếc xe tự lái mà nhiều người dự đoán sẽ vượt trội so với những chiếc xe do con người điều khiển.

AI tổng quát hóa còn xa hơn một chút - để thực hiện một mô phỏng hoàn chỉnh bộ não con người sẽ đòi hỏi cả sự hiểu biết đầy đủ về các cơ quan não bộ và sức mạnh tính toán nhiều hơn so với hiện tại. Nhưng những trở ngại này sẽ không còn quá xa với tốc độ mà công nghệ máy tính đang phát triển như ngày nay. Một thế hệ công nghệ chip máy tính mới được gọi là bộ xử lý biến đổi thần kinh đang được thiết kế để chạy mã giả lập não hiệu quả hơn. Và các hệ thống như nền tảng điện toán nhận thức Watson của IBM sử dụng các mô phỏng cấp cao về các quá trình thần kinh của con người để thực hiện một loạt các nhiệm vụ ngày càng phát triển nâng cao mà trước đó chúng không hề được dạy cụ thể cách thực hiện.

Các hướng nghiên cứu của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo đã được đặt ra từ thập niên 1950, trải qua rất nhiều biến động với những thành tựu gây chấn động cho đến những giai đoạn trầm lắng gọi là "mùa đông AI", ngày nay trí tuệ nhân tạo đã được một số thành quả nhất định trên các mảng nghiên cứu chuyên sâu:
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP - Natural language processing): máy có khả năng đọc hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên với người.
  • Biểu diễn tri thức (Knowledge representation): máy có khả năng lưu trữ tri thức thông qua thị giác, thính giác, hay văn bản.
  • Lý trí tự động (Automated reasoning): máy có khả năng sử dụng tri thức đã lưu trữ để trả lời câu hỏi hay đưa ra kết luận hữu ích.
  • Học máy (Machine learning): máy có khả năng thích nghi với các điều kiện môi trường xung quanh để rút trích ra các nguyên lý từ tri thức thu nhận được phục vụ cho việc ra quyết định.
  • Thị giác máy tính (Computer vision): máy có khả năng quan sát và xác định được các đối tượng xung quanh.
  • Điều khiển học (Robotics): máy có khả năng tương tác với đối tượng và di chuyển trong môi trường xung quanh.

Tương lai của AI là gì?

Những lo ngại thực sự rằng sự phát triển của trí thông minh nhân tạo bằng hoặc vượt quá khả năng của chúng ta, nhưng có khả năng hoạt động ở tốc độ cao hơn nhiều, có thể đe dọa tương lai của loài người. Những lo ngại này không chỉ được cảnh báo bởi khoa học viễn tưởng như Ma trận hay Kẻ hủy diệt mà còn bởi các nhà khoa học đáng kính như nhà vật lý Stephen Hawking.

Ngay cả khi robot không xóa sổ chúng ta thì một kịch bản ít kịch tính hơn nhưng vẫn là ác mộng là tự động hóa lao động (tinh thần cũng như thể chất) sẽ dẫn đến thay đổi xã hội sâu sắc - có thể tốt hơn, cũng có thể là tồi tệ hơn.

Mối quan tâm dễ hiểu này đã dẫn đến sự ra đời của tổ chức Partnership on AI vào năm ngoái bởi một số gã khổng lồ công nghệ gồm Google, IBM, Microsoft, Facebook và Amazon. Nhóm này sẽ nghiên cứu và ủng hộ việc triển khai AI một cách đạo đức và để thiết lập các hướng dẫn cho nghiên cứu và triển khai robot và AI trong tương lai.

Laskip G+
Lược dịch từ Bernard Marr

Popular posts from this blog

Chuyển đổi số - Quá trình tất yếu của Doanh nghiệp

Bảo mật điện thoại và thiết bị cầm tay thông minh trong doanh nghiệp

Lợi ích của RPA