Lập trình trí tuệ nhân tạo ( AI ) là mô phỏng những quy trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt quan trọng là những mạng lưới hệ thống máy tính. Các quy trình tiến độ này gồm có học tập ( thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin ), lý luận ( sử dụng quy tắc để đạt được Kết luận gần đúng hoặc xác lập ) và tự kiểm soát và điều chỉnh. Các ứng dụng đặc biệt quan trọng của AI gồm có mạng lưới hệ thống chuyên viên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy .AI hoàn toàn có thể được phân loại là yếu hoặc mạnh. AI yếu, còn được gọi là AI hẹp, là một mạng lưới hệ thống AI được phong cách thiết kế và giảng dạy cho một trách nhiệm đơn cử. Trợ lý cá thể ảo, như Siri của Apple, là một dạng AI yếu. AI mạnh, còn được gọi là trí mưu trí chung nhân tạo, là một mạng lưới hệ thống AI với năng lực nhận thức tổng quát của con người. Khi được trình diễn với một trách nhiệm lạ lẫm, một mạng lưới hệ thống AI mạnh hoàn toàn có thể tìm ra giải pháp mà không cần sự can thiệp của con người .Do ngân sách phần cứng, ứng dụng và nhân sự cho AI hoàn toàn có thể đắt đỏ, nhiều nhà cung ứng đã gồm có những thành phần AI trong những dịch vụ tiêu chuẩn của họ, cũng như quyền truy vấn vào nền tảng Trí tuệ nhân tạo như một Thương Mại Dịch Vụ ( AIaaS ). AI là một Thương Mại Dịch Vụ được cho phép những cá thể và công ty thử nghiệm AI cho những mục tiêu kinh doanh thương mại khác nhau và lấy mẫu nhiều nền tảng trước khi đưa ra cam kết. Các dịch vụ đám mây AI thông dụng gồm có những dịch vụ AI của Amazon, Trợ lý IBM Watson, Thương Mại Dịch Vụ nhận thức của Microsoft và những dịch vụ AI của Google .
Trong khi các công cụ AI trình bày một loạt các chức năng mới cho các doanh nghiệp, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo đặt ra các câu hỏi về đạo đức. Điều này là do các thuật toán học sâu, làm nền tảng cho nhiều công cụ AI tiên tiến nhất, chỉ thông minh như dữ liệu chúng được cung cấp trong đào tạo. Vì con người chọn dữ liệu nào nên được sử dụng để đào tạo chương trình AI, nên khả năng thiên vị của con người là cố hữu và phải được theo dõi chặt chẽ.
Một số chuyên viên trong ngành tin rằng thuật ngữ trí tuệ nhân tạo có mối liên hệ quá ngặt nghèo với văn hóa truyền thống đại chúng, khiến công chúng nói chung có những lo lắng không thực tiễn về trí tuệ nhân tạo và những kỳ vọng không hề triển khai được về cách nó sẽ biến hóa nơi thao tác và đời sống nói chung. Các nhà nghiên cứu và tiếp thị kỳ vọng nhãn mưu trí tăng cường, có ý nghĩa trung lập hơn, sẽ giúp mọi người hiểu rằng AI sẽ đơn thuần cải tổ mẫu sản phẩm và dịch vụ, chứ không thay thế sửa chữa con người sử dụng chúng .
Các loại trí tuệ nhân tạo
Arend Hintze, trợ lý giáo sư về sinh học tích hợp và khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học bang Michigan, phân loại AI thành bốn loại, từ loại mạng lưới hệ thống AI sống sót ngày này đến mạng lưới hệ thống cảm xúc, chưa sống sót. Danh mục của anh ấy như sau :
Loại 1: Máy phản ứng. Một ví dụ là Deep Blue, chương trình cờ vua của IBM đã đánh bại Garry Kasparov vào những năm 1990. Deep Blue có thể xác định các quân cờ trên bàn cờ và đưa ra dự đoán, nhưng nó không có bộ nhớ và không thể sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo cho những người trong tương lai. Nó phân tích các động thái có thể – của chính nó và đối thủ của nó – và chọn động thái chiến lược nhất. Deep Blue và Alpha Alpha của Google được thiết kế cho mục đích hẹp và không thể dễ dàng áp dụng cho tình huống khác.
Loại 2: Bộ nhớ hạn chế. Các hệ thống AI này có thể sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo các quyết định trong tương lai. Một số chức năng ra quyết định trong xe tự lái được thiết kế theo cách này. Các quan sát cho biết các hành động xảy ra trong tương lai không xa, chẳng hạn như một chiếc xe thay đổi làn đường. Những quan sát này không được lưu trữ vĩnh viễn.
Loại 3: Lý thuyết của tâm trí. Thuật ngữ tâm lý học này đề cập đến sự hiểu biết rằng những người khác có niềm tin, mong muốn và ý định riêng của họ tác động đến các quyết định mà họ đưa ra. Loại AI này chưa tồn tại.
Loại 4: Tự nhận thức. Trong thể loại này, các hệ thống AI có ý thức về bản thân, có ý thức. Máy có nhận thức về bản thân hiểu trạng thái hiện tại của chúng và có thể sử dụng thông tin để suy luận những gì người khác đang cảm thấy. Loại AI này chưa tồn tại.
Ví dụ về công nghệ AI
AI được tích hợp vào nhiều loại công nghệ tiên tiến khác nhau. Dưới đây là bảy ví dụ .
Tự động hóa: Điều gì làm cho một hệ thống hoặc xử lý chức năng tự động. Ví dụ, tự động hóa quá trình robot (RPA) có thể được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ có thể lặp lại với khối lượng lớn mà con người thường thực hiện. RPA khác với tự động hóa CNTT ở chỗ nó có thể thích ứng với hoàn cảnh thay đổi.
Học máy: Khoa học để máy tính hoạt động mà không cần lập trình. Học sâu là một tập hợp con của học máy, theo thuật ngữ rất đơn giản, có thể được coi là tự động hóa của các phân tích dự đoán. Có ba loại thuật toán học máy:
Học có giám sát: Các tập dữ liệu được dán nhãn sao cho các mẫu có thể được phát hiện và sử dụng để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới
Học tập không giám sát: Tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo điểm tương đồng hoặc khác biệt
Học tăng cường: thống AI được cung cấp phản hồi
Tầm nhìn máy: Khoa học cho phép máy tính nhìn thấy. Công nghệ này nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh bằng cách sử dụng máy ảnh, chuyển đổi tương tự sang số và xử lý tín hiệu số. Nó thường được so sánh với thị lực của con người, nhưng tầm nhìn của máy không bị ràng buộc bởi sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên tường, chẳng hạn. Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng từ nhận dạng chữ ký đến phân tích hình ảnh y tế. Tầm nhìn máy tính, tập trung vào xử lý hình ảnh dựa trên máy, thường bị bó hẹp với thị giác máy.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Việc xử lý ngôn ngữ của con người – chứ không phải máy tính – bằng một chương trình máy tính. Một trong những ví dụ cũ nhất và nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề và văn bản của email và quyết định xem đó có phải là thư rác không. Phương pháp tiếp cận hiện tại đối với NLP dựa trên học máy. Nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.
Robotics: Một lĩnh vực kỹ thuật tập trung vào thiết kế và sản xuất robot. Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn cho con người để thực hiện hoặc thực hiện một cách nhất quán. Chúng được sử dụng trong các dây chuyền lắp ráp để sản xuất xe hơi hoặc bởi NASA để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng đang sử dụng học máy để chế tạo robot có thể tương tác trong các thiết lập xã hội.
Xe tự lái: Chúng sử dụng kết hợp tầm nhìn máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi đi trong làn đường nhất định và tránh các vật cản bất ngờ, như người đi bộ.
Ứng dụng AI
Trí tuệ nhân tạo đã đi vào một số ít nghành nghề dịch vụ. Dưới đây là sáu ví dụ .
AI trong chăm sóc sức khỏe. Đặt cược lớn nhất là cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí. Các công ty đang áp dụng học máy để chẩn đoán tốt hơn và nhanh hơn con người. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe được biết đến nhiều nhất là IBM Watson. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng trả lời các câu hỏi của nó. Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó nó đưa ra một lược đồ chấm điểm tin cậy. Các ứng dụng AI khác bao gồm chatbot, chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, để giúp sắp xếp các cuộc hẹn theo dõi hoặc hỗ trợ bệnh nhân thông qua quy trình thanh toán và trợ lý sức khỏe ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.
AI trong kinh doanh. Tự động hóa quá trình robot đang được áp dụng cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường được thực hiện bởi con người. Các thuật toán học máy đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích và CRM để khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn. Chatbots đã được kết hợp vào các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng. Tự động hóa các vị trí công việc cũng đã trở thành một điểm nói chuyện giữa các học giả và các nhà phân tích CNTT.
AI trong giáo dục. AI hoàn toàn có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp những nhà giáo dục có thêm thời hạn. AI hoàn toàn có thể nhìn nhận sinh viên và thích nghi với nhu yếu của họ, giúp họ thao tác theo vận tốc của riêng họ. Gia sư AI hoàn toàn có thể phân phối tương hỗ bổ trợ cho sinh viên, bảo vệ họ luôn đi đúng hướng. AI hoàn toàn có thể biến hóa nơi học sinh học và thậm chí còn sửa chữa thay thế 1 số ít giáo viên .AI trong kinh tế tài chính. AI trong những ứng dụng kinh tế tài chính cá thể, như Mint hoặc Turbo Tax, đang phá vỡ những tổ chức triển khai kinh tế tài chính. Các ứng dụng như thu thập dữ liệu cá thể và phân phối tư vấn kinh tế tài chính. Các chương trình khác, như IBM Watson, đã được vận dụng cho quy trình mua nhà. Ngày nay, ứng dụng triển khai phần nhiều thanh toán giao dịch trên Phố Wall .
AI trong pháp luật. Quá trình khám phá, sàng lọc thông qua các tài liệu, trong pháp luật thường là quá sức đối với con người. Tự động hóa quá trình này là sử dụng thời gian hiệu quả hơn. Các công ty khởi nghiệp cũng đang xây dựng các trợ lý máy tính hỏi và trả lời có thể sàng lọc các câu hỏi được lập trình để trả lời bằng cách kiểm tra phân loại và bản thể học liên quan đến cơ sở dữ liệu.
AI trong sản xuất. Đây là một lĩnh vực đã đi đầu trong việc kết hợp robot vào quy trình làm việc. Robot công nghiệp dùng để hoàn thiện biểu diễn nhiệm vụ đơn lẻ và được tách ra khỏi công nhân của con người, nhưng khi công nghệ tiến bộ đã thay đổi.
An ninh và đạo đức
Việc ứng dụng AI trong nghành xe tự lái làm tăng tính bảo mật thông tin cũng như mối chăm sóc về đạo đức. Ô tô hoàn toàn có thể bị hack, và khi một chiếc xe tự trị có tương quan đến một vụ tai nạn thương tâm, nghĩa vụ và trách nhiệm pháp lý không rõ ràng. Xe tự hành cũng hoàn toàn có thể được đặt ở vị trí không hề tránh khỏi tai nạn đáng tiếc, buộc chương trình phải đưa ra quyết định hành động đạo đức về cách giảm thiểu thiệt hại .Một mối chăm sóc lớn khác là năng lực lạm dụng những công cụ AI. Tin tặc đang mở màn sử dụng những công cụ học máy phức tạp để có quyền truy vấn vào những mạng lưới hệ thống nhạy cảm, làm phức tạp yếu tố bảo mật thông tin vượt ra ngoài thực trạng hiện tại .
Các công cụ tạo video và âm thanh dựa trên học tập sâu cũng trình bày các diễn viên xấu với các công cụ cần thiết để tạo ra cái gọi là deepfakes, video bịa đặt một cách thuyết phục về các nhân vật công chúng nói hoặc làm những việc chưa từng diễn ra.
Quy định công nghệ AI
Mặc dù có những rủi ro đáng tiếc tiềm ẩn này, có rất ít pháp luật kiểm soát và điều chỉnh việc sử dụng những công cụ AI và khi pháp luật sống sót, thường thì chỉ tương quan đến AI. Ví dụ, pháp luật Cho vay Hội chợ Liên bang nhu yếu những tổ chức triển khai kinh tế tài chính lý giải những quyết định hành động tín dụng thanh toán cho người mua tiềm năng, điều này số lượng giới hạn mức độ mà người cho vay hoàn toàn có thể sử dụng thuật toán học sâu, mà thực chất của họ thường mờ đục. GDPR của châu Âu đặt ra số lượng giới hạn khắt khe về cách doanh nghiệp hoàn toàn có thể sử dụng tài liệu của người tiêu dùng, điều này cản trở việc giảng dạy và công dụng của nhiều ứng dụng AI đương đầu với người tiêu dùng .
