Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Hướng dẫn khởi đầu nhanh cho người mới

Thuật ngữ AI đã thịnh hành một thời gian. Trí tuệ nhân tạo là một khái niệm đã tồn tại nhiều năm, và nhiều công nghệ dựa vào AI để vận hành. Nhưng với các công cụ như ChatGPT và Google Bard liên tục lên tiêu đề, có cảm giác như một kỷ nguyên AI mới đang đến. Vậy AI là gì? Và nó hoạt động như thế nào?

Tại đây, chúng ta sẽ điểm qua AI là gì, vì sao nó quan trọng và cách bạn có thể học thêm về lĩnh vực hấp dẫn này. Bên cạnh các ví dụ về nơi AI được sử dụng, chúng tôi còn đưa vào trích dẫn từ chuyên gia và tài nguyên để đọc thêm.

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo là một phân ngành của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các tác nhân thông minh có khả năng thực hiện những nhiệm vụ thường đòi hỏi mức độ thông minh của con người. Các nhiệm vụ này bao gồm giải quyết vấn đề, nhận dạng giọng nói và ra quyết định, cùng nhiều nhiệm vụ khác.

AI là một khoa học liên ngành với nhiều cách tiếp cận; nó có thể dựa trên luật lệ và vận hành theo một tập hợp điều kiện được xác định trước, hoặc có thể sử dụng các thuật toán học máy để thích ứng với môi trường. Cách tiếp cận sau đặc biệt mạnh mẽ, vì nó cho phép hệ thống AI học từ dữ liệu, khiến chúng linh hoạt hơn và có khả năng xử lý các tình huống không lường trước.

AI trong mối tương quan với khoa học dữ liệu và các khái niệm then chốt khác

Những hiểu lầm phổ biến

Cũng đáng nói đến AI không phải là gì. Có nhiều hiểu lầm về AI, và dưới đây là một số quan niệm sai thường gặp:

• AI đồng nghĩa với robot. AI không chỉ giới hạn ở robot; đó là một lĩnh vực rộng hơn bao gồm nhiều công nghệ như thuật toán tìm kiếm và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• AI có thể sớm vượt qua trí tuệ con người. Ý tưởng rằng AI sẽ nhanh chóng thông minh hơn con người là phóng đại; Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) vẫn còn mang tính lý thuyết và cách xa hiện thực.
• AI hiểu nội dung như con người. AI không “hiểu” văn bản hay lời nói theo nghĩa của con người; nó xử lý dữ liệu dựa trên các mẫu nhưng thiếu sự lĩnh hội.
• AI không thiên lệch. Trái với suy nghĩ, AI có thể thừa hưởng thiên lệch từ dữ liệu huấn luyện hoặc từ người thiết kế, nghĩa là nó không mặc định vô tư. Xem hướng dẫn về đạo đức của AI tạo sinh để tìm hiểu thêm.
• AI có thể thay thế mọi công việc của con người. Dù AI có thể tự động hóa một số tác vụ cụ thể, nó không thể thay thế các công việc đòi hỏi trí tuệ cảm xúc, sự sáng tạo và những kỹ năng đặc thù của con người.

Bạn có thể khám phá sự khác nhau giữa AI và học máy, cũng như học máy và học sâu, trong các hướng dẫn riêng. 

Thuật ngữ AI

Chúng ta sẽ dùng nhiều thuật ngữ khi khám phá trí tuệ nhân tạo, một số có thể còn lạ lẫm. Dưới đây là danh sách các thuật ngữ AI quan trọng và ý nghĩa của chúng:

Thuật toán

Một tập hợp quy tắc hoặc chỉ dẫn mà máy tính làm theo để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Thuật toán là nền tảng của mọi hệ thống AI.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Một dạng AI hiện vẫn mang tính lý thuyết, có khả năng hiểu, học và vận dụng kiến thức trên nhiều lĩnh vực, suy luận qua vấn đề, có ý thức và thậm chí hiểu cảm xúc. Điều này trái ngược với AI hẹp, vốn được thiết kế và huấn luyện cho một nhiệm vụ cụ thể.

Học sâu

Một dạng chuyên biệt của học máy mô phỏng cách bộ não chúng ta hoạt động, cho phép máy tính học từ trải nghiệm và hiểu thế giới theo hệ thống phân cấp khái niệm. Nói đơn giản, học sâu giống như một bộ não ảo giúp máy tính học từ dữ liệu để có thể tự ra quyết định.

Học máy

Một cách để giúp máy tính có khả năng học từ dữ liệu và ra quyết định mà không cần được lập trình tường minh. Hãy coi đó như việc dạy máy tính học từ kinh nghiệm, giống như con người. Về bản chất, học máy là phương thức giúp AI có phần “trí tuệ” trong tên gọi của nó. Bạn có thể tìm hiểu sâu hơn trong khóa học Understanding Machine Learning của chúng tôi.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Một lĩnh vực của AI tập trung vào tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu tối thượng của NLP là cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách có ý nghĩa và hữu ích. Hãy xem khóa học Introduction to Natural Language Processing in Python để tìm hiểu thêm.

Mạng nơ-ron

Một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc của các nơ-ron trong não người. Mạng nơ-ron được sử dụng trong nhiều ứng dụng liên quan đến nhận dạng mẫu, như nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Chúng tôi có một bài viết riêng giải thích mạng nơ-ron là gì.

Các loại trí tuệ nhân tạo

AI có thể được phân loại dựa trên năng lực và chức năng.

Xét về năng lực, chúng ta có thể phân biệt các loại AI theo những cách sau:

AI hẹp

Còn gọi là AI yếu, AI hẹp được thiết kế và huấn luyện để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Nó hoạt động trong một tập hợp điều kiện giới hạn được xác định trước và không có dải năng lực rộng như con người. Hầu hết các hệ thống AI hiện nay, bao gồm máy phản ứng và máy có trí nhớ hạn chế (xem bên dưới), thuộc nhóm này.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Còn gọi là AI tổng quát, loại AI này sẽ có khả năng hiểu, học và vận dụng kiến thức trên nhiều lĩnh vực. Nó có thể tự nhận thức, suy luận và hiểu cảm xúc. Đến thời điểm hiện tại, AI tổng quát phần lớn vẫn mang tính lý thuyết.

Siêu trí tuệ nhân tạo

Đây là dạng AI tiên tiến sẽ vượt qua trí tuệ con người ở hầu như mọi khía cạnh, từ sáng tạo và trí tuệ xã hội đến khả năng giải quyết vấn đề. Siêu AI hiện chủ yếu tồn tại trong khoa học viễn tưởng và những suy đoán về tương lai hơn là thực tế hiện tại.

Chúng ta cũng có thể khám phá các loại AI dựa trên chức năng của nó:

Máy phản ứng

Đây là dạng AI cơ bản nhất, được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, Deep Blue của IBM, siêu máy tính chơi cờ vua, thuộc nhóm này. Máy phản ứng không thể lưu trữ ký ức hoặc sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định hiện tại.

Trí nhớ hạn chế

AI có trí nhớ hạn chế có thể lưu trữ dữ liệu quá khứ và dùng nó để đưa ra dự đoán hoặc quyết định tốt hơn. Loại AI này thường thấy trong các hệ thống gợi ý như của Netflix hoặc Amazon.

Lý thuyết về tâm trí

Đây là một khái niệm lý thuyết, đề cập đến khả năng hệ thống AI có thể hiểu cảm xúc, niềm tin và suy nghĩ của con người. Dù hấp dẫn, chúng ta vẫn chưa đạt đến mức độ tinh vi này của AI.

Tự nhận thức

Đỉnh cao của phát triển AI sẽ là các cỗ máy tự nhận thức, hiểu sự tồn tại của chính mình và có thể đưa ra quyết định dựa trên lợi ích riêng. Điều này vẫn là chủ đề của nghiên cứu và tranh luận đạo đức đang diễn ra.

Ứng dụng và ví dụ về AI

Tầm ảnh hưởng của AI vượt xa giới học thuật và các ngành chuyên môn. Dưới đây là một số cách trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng trong thế giới ngày nay:

Công nghệ hằng ngày

AI được tích hợp sâu vào các công nghệ chúng ta dùng mỗi ngày. Từ Google Maps tối ưu tuyến đường dựa trên dữ liệu giao thông thời gian thực đến Siri và Alexa đặt báo thức và trả lời câu hỏi của bạn, AI hiện diện gần như ở mọi nơi. Những ứng dụng này thường dùng AI hẹp để thực hiện hiệu quả các tác vụ cụ thể.

Kinh doanh và công nghiệp

Thế giới kinh doanh đã đón nhận AI, với một khảo sát của IBM cho thấy hơn một phần ba công ty (35%) báo cáo sử dụng AI trong hoạt động kinh doanh năm 2022. Các tổ chức ở nhiều lĩnh vực đang tìm ra cách ứng dụng AI, bao gồm:

• Y tế. Thuật toán AI có thể phân tích ảnh y khoa để phát hiện sớm dấu hiệu của các bệnh như ung thư. Chúng cũng có thể hỗ trợ khám phá thuốc bằng cách dự đoán cách các hợp chất khác nhau điều trị bệnh.
• Tài chính. AI được dùng trong phát hiện gian lận, nơi các thuật toán học máy phân tích mẫu giao dịch để gắn cờ hoạt động bất thường. Nó cũng đóng vai trò trong giao dịch thuật toán, tối ưu danh mục và cá nhân hóa dịch vụ ngân hàng.
• Bán lẻ. Các công cụ như hệ thống gợi ý trên nền tảng mua sắm trực tuyến thường được vận hành bởi AI, giúp doanh nghiệp bán thêm và bán chéo sản phẩm. AI cũng có thể hỗ trợ quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu.