Nó được xây dựng dựa trên các thuật toán và mô hình học máy để giúp máy tính có thể tự động học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất làm việc theo thời gian.
Công nghệ AI có thể được chia thành hai loại chính: công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine) và công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu chi tiết về từng loại trong phần tiếp theo.
Phân loại công nghệ AI
Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)
Công nghệ AI phản ứng là loại công nghệ AI đơn giản nhất, chỉ có khả năng phản ứng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hiện tại mà không có khả năng lưu trữ thông tin từ quá khứ. Đây là loại công nghệ AI được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống tự động như xe tự lái, hệ thống nhận diện khuôn mặt, người dùng trợ lý ảo như Siri hay Google Assistant.
Một ví dụ điển hình cho công nghệ AI phản ứng là hệ thống AlphaGo của Google DeepMind. Hệ thống này đã đánh bại những cờ thủ chuyên nghiệp nhất thế giới trong trò chơi cờ vây, chỉ dựa trên khả năng tính toán và phản ứng nhanh của máy tính mà không có bất kỳ thông tin nào từ quá khứ.
Tuy nhiên, công nghệ AI phản ứng cũng có nhược điểm là không có khả năng học tập và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Do đó, để đạt được hiệu quả cao hơn, chúng ta cần đến loại công nghệ AI tiếp theo - công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế.
Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế cho phép máy tính lưu trữ thông tin từ quá khứ và sử dụng nó để đưa ra quyết định trong tương lai. Loại công nghệ này có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất làm việc theo thời gian.
Một ví dụ điển hình cho công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế là hệ thống tự lái xe của Tesla. Hệ thống này có khả năng thu thập và lưu trữ dữ liệu từ các chuyến đi trước đó, từ đó cải thiện khả năng tự lái và đưa ra quyết định tốt hơn trong các tình huống giao thông phức tạp.
Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo
Để hiểu rõ hơn về lý thuyết của công nghệ AI, chúng ta cần tìm hiểu về khái niệm trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo là khả năng của máy tính hoặc hệ thống máy tính để suy luận, học hỏi và giải quyết các vấn đề một cách tự động mà không cần sự can thiệp của con người.
Theo nhà khoa học John McCarthy, trí tuệ nhân tạo có thể được chia thành ba loại chính: trí tuệ nhân tạo yếu (Weak AI), trí tuệ nhân tạo mạnh (Strong AI) và trí tuệ nhân tạo siêu việt (Super AI).
- Trí tuệ nhân tạo yếu là loại trí tuệ nhân tạo chỉ có khả năng thực hiện một số tác vụ cụ thể mà không có khả năng tự học hay tự cải thiện.
- Trí tuệ nhân tạo mạnh là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tự học, tự cải thiện và đạt được hiệu quả cao hơn so với con người trong một số lĩnh vực cụ thể.
- Trí tuệ nhân tạo siêu việt là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng vượt qua trí tuệ của con người và đạt được hiệu quả cao hơn trong mọi lĩnh vực.
Hiện nay, công nghệ AI đang phát triển theo hướng trí tuệ nhân tạo yếu và mạnh, với nhiều ứng dụng thực tế và tiềm năng phát triển trong tương lai.
Tự nhận thức
Một trong những khái niệm gây tranh cãi nhất trong lĩnh vực công nghệ AI là khả năng tự nhận thức của máy tính. Tự nhận thức là khả năng có ý thức về bản thân, có khả năng suy nghĩ và cảm nhận giống như con người.
Hiện nay, chưa có bằng chứng rõ ràng cho việc máy tính có thể tự nhận thức như con người. Tuy nhiên, các nhà khoa học đang nghiên cứu và phát triển các thuật toán và mô hình để giúp máy tính có khả năng tự học và tự cải thiện hiệu suất làm việc theo thời gian.
Câu hỏi thường gặp về công nghệ AI
Lợi ích của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại lợi ích đáng kể trong nhiều lĩnh vực. Trong y tế, nó cải thiện chẩn đoán và dự đoán bệnh. Trong giáo dục, hỗ trợ cá nhân hóa học tập. Doanh nghiệp linh hoạt hơn thông qua dự đoán và tối ưu hóa. Trong vận tải, xe tự lái và quản lý lộ trình cải thiện hiệu suất. Dịch vụ khách hàng được cải thiện với sự hỗ trợ của chatbot và phân tích ý kiến. Trong sản xuất, tự động hóa từ sản xuất đến bảo dưỡng giúp nâng cao hiệu suất và giảm chi phí.
Ngành trí tuệ nhân tạo học những gì
Ngành học Trí tuệ Nhân tạo (AI) tập trung vào máy học, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và robotics. Sinh viên học cách máy tính có thể học từ dữ liệu, hiểu hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và phát triển ứng dụng thông minh, đồng thời nắm vững đạo đức AI và hệ thống thông minh. Học ngành này mang lại kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực tế.
Hiệp Nguyễn (Nguồn: TH&PL)