Trí tuệ nhân tạo – nền tảng công nghệ tương lai

Trí tuệ nhân tạo được hiểu AI: Artificial Intelligence có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh.

Trí tuệ nhân tạo là nỗ lực thú vị nhằm khiến suy nghĩ của máy tính có thêm nhận thức, tư duy.

Trí tuệ nhân tạo là những hành động của máy móc gắn liền với tư duy của con người, ví dụ như ra quyết định hay giải quyết vấn đề.

Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu về năng lực trí tuệ vận hành vào các mô hình tính toán.

Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu để máy tính có khả năng nhận thức, nhận định và hành động.

Trí tuệ nhân tạo là nghệ thuật tạo ra các cỗ máy có thể thực hiện những chức năng yêu cầu trí tuệ khi thực hiện bởi con người.

Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu cách khiến máy tính làm được điều mà ở thời điểm hiện tại con người vẫn đang làm tốt hơn..

 

Mặt khác phạm vi của AI cũng là vấn đề gây tranh luận khi mà máy móc càng được nâng cao khả năng thì những nhiệm vụ được coi là đòi hỏi trí thông minh cũng bị lọc bớt, điều này dẫn đến câu nói vui rằng “AI là bất kỳ thứ gì máy móc chưa làm được”. Ví dụ, chức năng quét nhận dạng chữ viết từ trang giấy đang bị bỏ ra khỏi phạm vi trí tuệ nhân tạo, và trở thành công nghệ thường.

Những chức năng được xếp vào danh mục AI cho đến năm 2017 này có thể kể đến khả năng nhận dạng giọng nói, đấu game chiến thuật ví dụ như cờ vua hay cờ vây, xe tự lái, giả lập chiến trường…

Một trong các ví dụ về trí tuệ thông minh được biết đến nhiều nhất hiện nay là AlphaGo, chương trình máy tính đã đánh bại kỳ thủ cờ vây số 1 Lee Sedol vào tháng 3/2016. Trong trận đấu này AlphaGo có những nước đi sáng tạo đảo ngược những kinh nghiệm trước đây về môn cờ này.

Trước đó vào tháng 5/1997 trong môn cờ vua, chiếc máy tính Deep Blue đã giành chiến thắng sát sao trước kỳ thủ vô địch thế giới Garry Kasparov. Hay mới đây là việc người máy Sophia nổi tiếng vì khả năng trò chuyện tâm sự với con người và đã được Saudi Arabia công nhận là công dân nước mình.

Tất nhiên hầu hết trong quá trình phát triển từ khi có khái niệm khoa học ra đời vào năm 1956, nghiên cứu về AI thường tách lẻ ra các mảng nhỏ không có sự kết nối với nhau.

AI cũng tạo ra những tranh cãi luận bàn xung quanh về bản thân trí tuệ và về đạo lý khi tạo ra những cỗ máy được ban cho trí tuệ giống như con người, vấn đề đã được dự báo trong các truyền thuyết, tiểu thuyết và các hệ thống triết học từ xa xưa. Một số ý kiến còn nhận định AI là mối họa của nhân loại nếu như được phát triển không phanh.

Mặc dù vậy trong thế kỷ XXI, kỹ thuật AI càng trỗi dậy mạnh mẽ với những bước tiến của hiệu năng máy tính cũng như của big data; trở thành xu thế quan trọng của các hãng công nghệ trong kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0.

Các trường phái Trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo được chia làm 2 trường phái: Trường phái TTNT  truyền thống và Trí tuệ Tính toán.

TTNT truyền thống hầu như bao gồm các phương pháp hiện được phân loại là các phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với các tên TTNT biểu tượng, TTNT logic, TTNT ngăn nắp (neat AI) và TTNT cổ điển (Good Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem thêm ngữ nghĩa học ) Các phương pháp gồm có:

  • Hệ chuyên gia : áp dụng các khả năng suy luận để đạt tới một kết luận. Một hệ chuyên gia có thể xử lý các lượng lớn thông tin đã biết và đưa ra các kết luận dựa trên các thông tin đó. Clippy chương trình trợ giúp có hình cái kẹp giấy của Microsoft Ofice là một ví dụ. Khi người dùng gõ phím, Clippy nhận ra các xu hướng nhất định và đưa ra các gợi ý.
  •  Lập luận theo tình huống.
  • Mạng Bayes.

Trí tuệ tính toán nghiên cứu việc học hoặc phát triển lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist . Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và có quan hệ với Trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, TTNT lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:

  • Mạng neural: các hệ thống mạnh về nhận dạng mẫu (pattern recognition).
  • Hện mờ (Fuzzy system): các kỹ thuật suy luận không chắc chắn, đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống công nghiệp hiện đại và các hệ thống quản lý sản phẩm tiêu dùng.
  • Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng các khái niệm sinh học như quần thể, biến dị và đấu tranh sinh tồn để sinh các lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán. Các phương pháp này thường được chia thành các thuật toán tiến hóa (ví dụ thuật toán gene) và trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence) (chẳng hạn hệ kiến ).
  • TTNT dựa hành vi (Behavior based AI): một phương pháp module để xây dựng các hệ thống TTNT bằng tay.

Người ta đã nghiên cứu các hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong đó kết hợp hai trường phái này. Các luật suy diễn của hệ chuyên gia có thể được sinh bởi mạng neural hoặc các luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo thường được dùng trong các công trình nghiên cứu khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành cố gắng tạo ra mô hình nhận thức của con người (việc này khác với các nghiên cứu TTNT, vì TTNT chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra mô hình về hoạt động của bộ óc con người).

Hội Thảo : Chương trình đào tạo AI “Miếng bánh lớn AI không chỉ dành cho những ông lớn“. Chương trình rất mong sự hợp tác của các doanh nghiệp trẻ, khởi nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (TTNT).

Dự kiến tổ chức vào đầu tháng 9.

Chi tiết vui lòng liên hệ: Ms Nga 0909000696.

gmai: nga.ngohong@shtpic.org

 

Posted on 6 Tháng Sáu, 2018 in Tin tức Vườn ươm Doanh nghiệp Công nghệ cao SHTP-IC

Share the Story

About the Author

Leave a reply

Thư điện tử của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to Top