Những năm gần đây, các cụm từ như “AI” hay “Trí tuệ nhân tạo”… dường như đã quá phổ biến trong cuộc sống hiện nay. Vậy AI là gì? Mục đích của nó là gì? Nó ảnh hưởng như thế nào đến cuộc sống hiện tại?.. là những câu hỏi mà chắc nhiều người vẫn còn thắc mắc. Vậy nên, bài viết dưới đây sẽ trình bày tổng quan chung về AI dưới sự tìm hiểu của mình.
1. AI là gì?
- AI – Artificial Intelligence hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học, kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh.
- AI được thực hiện bằng cách nghiên cứu cách suy nghĩ của con người, cách con người học hỏi, quyết định và làm việc trong khi giải quyết một vấn đề nào đó, và sử dụng những kết quả nghiên cứu này như một nền tảng để phát triển các phần mềm và hệ thống thông minh, từ đó áp dụng vào các mục đích khác nhau trong cuộc sống. Nói một cách dễ hiểu thì AI là việc sử dụng, phân tích các dữ liệu đầu vào nhằm đưa ra sự dự đoán rồi đi đến quyết định cuối cùng.
2. Mục đích của AI?
- Tạo ra các hệ thống chuyên gia – là các ứng dụng máy tính được phát triển để giải quyết các vấn đề phức tạp trong một lĩnh vực cụ thể, ở mức độ thông minh và chuyên môn của con người.
- Thực hiện trí thông minh của con người trong máy móc – Tạo ra các hệ thống có thể hiểu, suy nghĩ, học hỏi và hành xử như con người.
3. Những đóng góp của AI trong các lĩnh vực trong cuộc sống?
- AI là môt ngành khoa học và công nghệ dựa trên nhiều ngành khác như Khoa học máy tính, Toán học, Sinh học, Kỹ thuật…
Những đóng góp của AI trong các lĩnh vực trong cuộc sống?
4. Kỹ thuật AI là gì?
- Trong thực tế, dữ liệu có một vài tính chất không mong muốn:
- Khối lượng của nó rất lớn
- Nó không được cấu trúc hay định dạng tốt
- Nó có thể liên tục thay đổi
- Kỹ thuật AI là một cách thức để tổ chức và sự dụng kiến thức một cách hiệu quả. Bên canh đó các kỹ thuật AI nâng cao tốc độ thực hiện chương trình phức tạp mà nó được trang bị.
5. Một số ứng dụng AI
Ví dụ ứng dụng trong nghành y tế :
- Quản trị: Các hệ thống AI trợ giúp các công việc hành chính hàng ngày, để giảm thiểu lỗi của con người và tối đa hóa hiệu quả.
- Điều trị từ xa: Đối với các tình huống không khẩn cấp, bệnh nhân có thể liên hệ với hệ thống AI của bệnh viện để phân tích các triệu chứng của họ, nhập các dấu hiệu quan trọng của họ và đánh giá xem có cần phải chăm sóc y tế hay không. Điều này làm giảm khối lượng công việc của các chuyên gia y tế bằng cách chỉ đưa các trường hợp quan trọng đến họ.
- Hỗ trợ chuẩn đoán: Thông qua thị giác máy tính và mạng lưới thần kinh tích chập, AI hiện có khả năng đọc quét hình ảnh cộng hưởng từ để kiểm tra khối u và sự phát triển ác tính khác của nó, với tốc độ nhanh hơn so với các bác sĩ x-quang và sai số thấp hơn đáng kể.
- Phẫu thuật có sự trợ giúp của robot: Robot phẫu thuật có sai số rất nhỏ và có thể thực hiện phẫu thuật suốt ngày đêm mà không bị kiệt sức.
- Giám sát các chỉ số quan trọng
Ngoài ra còn rất nhiều những ứng dụng trong các lĩnh vực khác trong đời sống như nhận diện khuôn mặt, nhận diện giọng nói, ô tô tự lái…
6. Phân biệt AI, Machine Learning và Deep Learning
Chắc hẳn trong tất cả chúng ta đều đã từng nghe qua một trong ba cụm từ AI, Machine Learning và Deep Learning. Nhưng chắc như đinh sẽ có bạn từng bị nhầm lẫn giữa 3 cái này, vậy thời điểm ngày hôm nay tất cả chúng ta cùng tìm hiểu và khám phá xem chúng khác nhau như thế nào ở mức độ cơ bản nhất nhé .
Phân biệt AI, Machine Learning và Deep Learning
1. AI (trí tuệ nhân tạo) là gì?
Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,… như con người. Xử lý dữ liệu ở mức độ rộng hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.
AI có ba mức độ khác nhau :
- Narrow AI: Trí tuệ nhân tạo được cho là hẹp khi máy có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể tốt hơn so với con người. Nghiên cứu hiện tại về AI hiện đang ở cấp độ này.
- General AI: Trí tuệ nhân tạo đạt đến trạng thái chung khi nó có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ sử dụng trí tuệ nào có cùng độ chính xác như con người.
- Strong AI: AI rất mạnh khi nó có thể đánh bại con người trong nhiều nhiệm vụ cụ thể.
2. Machine Learning là gì?
Machine Learning còn được gọi là học máy. Bạn hoàn toàn có thể viết ứng dụng có AI mà không sử dụng học máy, nhưng bạn phải viết cả triệu triệu dòng code để thiết kế xây dựng những trường hợp xảy ra .
Học máy là cách để có được AI, máy tự học mà không cần phải code nhiều như không có học máy. Nói cách khác, nếu AI là mục tiêu thì học máy là phương tiện để đạt được mục tiêu đó.
Máy sẽ được “ học ” bằng cách train nó với một lượng tài liệu khổng lồ với một thuật toán, thuật toán có năng lực kiểm soát và điều chỉnh và kiến thiết xây dựng Model. Tuy nhiên, nếu như trong training tài liệu có ngôn từ khác trong trong thực tiễn ( tiếng Việt thay vì tiếng Anh … ) thì rất hoàn toàn có thể máy sẽ dự báo không đúng chuẩn nữa .
Hiểu hơn về Machine Learning là gì tại đây
3. Deep Learning (học sâu) là gì?
Deep Learning được bắt nguồn từ thuật toán Neural network của AI, là một ngành nhỏ của Machine Learning .
Deep Learning (học sâu) là gì?Deep learning tập trung chuyên sâu xử lý những yếu tố tương quan đến mạng thần kinh nhân tạo nhằm mục đích tăng cấp những công nghệ tiên tiến như nhận diện giọng nói, tầm nhìn máy tính và giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên .
Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể được hiểu đơn thuần là được cấu thành từ những lớp xếp chồng lên nhau, trong đó mạng thần kinh nhân tạo nằm ở dưới đáy, Machine learning nằm ở tầng tiếp theo và Deep learning nằm ở tầng trên cùng .
