Hiện nay, công nghệ trí tuệ nhân tạo AI được xem là công nghệ đang được quan tâm và đầu tư phát triên bậc nhất hiện nay. Đây là bước tiến vượt trội trong công cuộc cách mạng công nghệ trong thời đại 4.0. Hãy cùng tìm hiểu xem công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là gì nhé?
Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là gì?
Artificial intelligence (AI) hay còn gọi là công nghệ trí tuệ nhân tạo. Công nghệ AI là một trong những xu hướng công nghệ phát triển nhanh nhất hiện nay. AI là một hệ thống thiết bị, phần mềm có khả năng học hỏi, mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Qua đó, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được trí tuệ và hành vi thông minh như của con người.
John McCarthy là nhà khoa học máy tính người Mỹ đã đề cập đến trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên vào những năm 1950. Tuy nhiên, đến ngày nay, thuật ngữ trí tuệ nhân tạo mới thực sự được biết đến rộng rãi và được các “ông lớn” của làng công nghệ chạy đua phát triển. Theo báo cáo của Grand View Research, AI đang tiếp tục cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau, với tốc độ tăng trưởng hàng năm dự kiến là 37,3% từ năm 2023 đến năm 2030. Sự tăng trưởng nhanh chóng này nhấn mạnh tác động ngày càng tăng của các công nghệ AI trong những năm tới.
Xem thêm sự phát triển mà AI đã đạt được trong những năm vừa qua
4 loại công nghệ AI
Dựa trên chức năng của các hệ thống của AI, công nghệ AI có thể được phân loại thành các loại sau:
Reactive Machines AI
Đây là loại trí tuệ nhân tạo cơ bản nhất và có khả năng cực kỳ hạn chế. Chúng mô phỏng khả năng của tâm trí con người để đáp ứng với các loại kích thích khác nhau. Những máy này không có chức năng dựa trên bộ nhớ. Điều này có nghĩa là những cỗ máy như vậy không thể sử dụng những kinh nghiệm đã có trong quá khứ để thông báo cho các hành động hiện tại của chúng. Điều đó có nghĩa là những cỗ máy này không có khả năng “học hỏi”. Ngoài ra, reactive AI có thể thực hiện một phạm vi hẹp hơn các nhiệm vụ được xác định trước hoặc hoàn thành các nhiệm vụ mang tính lặp lại với độ tin cậy cao. Ứng dụng chơi cờ Alphago được phát triển bởi Google là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo Reactive Machines.
Limited Memory AI
Limited Memory AI có bộ nhớ tạm thời hoặc tồn tại trong thời gian ngắn. Từ đó, chúng có thể tự đưa ra quyết định sáng suốt và cải thiện bằng cách nghiên cứu dữ liệu trong quá khứ từ bộ nhớ. Chẳng hạn, AI được đào tạo nhận dạng hình ảnh bằng cách sử dụng hàng nghìn bức ảnh và nhãn của chúng để dạy AI cách đặt tên cho các đối tượng mà chúng quét. Khi một hình ảnh được quét bởi một AI như vậy, chúng sẽ sử dụng các hình ảnh đào tạo làm tài liệu tham khảo để hiểu nội dung của hình ảnh được hiển thị và dựa trên “kinh nghiệm học tập”, AI sẽ gắn nhãn hình ảnh mới với độ chính xác ngày càng cao. Hầu như tất cả các ứng dụng AI ngày nay, từ chatbot và trợ lý ảo cho đến xe tự lái đều được điều khiển bởi limited memory AI.
Theory of Mind AI
Theory of Mind AI là cấp độ tiếp theo của hệ thống AI mà các nhà nghiên cứu hiện đang tham gia đổi mới. Loại AI này sẽ có thể hiểu rõ hơn về các thực thể mà chúng đang tương tác bằng cách phân biệt nhu cầu, cảm xúc, niềm tin và quá trình suy nghĩ của họ. Bên cạnh đó, công nghệ AI này có thể tự mình suy nghĩ và học hỏi những thứ xung quanh để áp dụng cho chính bản thân nó trong một sự việc cụ thể. Hiện nay, các nhà phát triển vẫn còn đang trong quá trình nghiên cứu và vẫn chưa khả thi khi áp dụng loại công nghệ này vào cuộc sống.
Self-aware AI
Đây là giai đoạn cuối cùng của quá trình phát triển AI hiện chỉ tồn tại trên lý thuyết. Công nghệ AI này phát triển giống với bộ não con người đến mức nó đã phát triển khả năng tự nhận thức. Việc tạo ra loại Ai này sẽ còn cần hàng thập kỷ, nếu không muốn nói là hàng thế kỷ nữa mới thành hiện thực. Điều này đang và sẽ luôn là mục tiêu cuối cùng của mọi nghiên cứu về AI. Loại AI này sẽ không chỉ có thể hiểu và gợi lên cảm xúc ở những người mà chúng tương tác, mà bản thân chúng cũng sẽ có cảm xúc, nhu cầu, niềm tin và mong muốn tiềm ẩn. Và đây là loại AI mà những người tiên đoán về công nghệ phải cảnh giác.
Phương thức hoạt động của công nghệ AI
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, AI được điều khiển bởi các thuật toán có ràng buộc các điều kiện cụ thể. Mục đích của thuật toán này là tạo ra kết nối tư duy, nhận thức và hành động giữa các thành phần của AI, sau đó thể hiện lên các mô hình máy móc. Hiện có tổng cộng 4 cách tiếp cận cơ bản với AI trong công nghệ trí tuệ nhân tạo, chúng bao gồm suy nghĩ giống con người, suy nghĩ hợp lý, hành động giống con người và hành động hợp lý. Những ý tưởng này sẽ giải quyết được các vấn đề liên quan đến suy nghĩ, lý luận và hành vi.
Hệ thống mạng lưới của công nghệ AI
Mạng thần kinh là một hệ thống các nơ-ron nhân tạo đôi khi được gọi là perceptron – là các nút tính toán được sử dụng để phân loại và phân tích dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu được đưa vào lớp đầu tiên của mạng thần kinh, với mỗi perceptron đưa ra quyết định, sau đó chuyển thông tin đó lên nhiều nút trong lớp tiếp theo. Các mô hình đào tạo có nhiều hơn ba lớp thường được gọi là “deep neural networks” hoặc “deep learning”.
Một số loại mạng thần kinh nhân tạo phổ biến nhất mà bạn có thể gặp bao gồm:
Feedforward neural networks (FF)
Feedforward neural networks (FF) là một trong những dạng mạng thần kinh lâu đời nhất, với dữ liệu truyền theo một chiều qua các lớp tế bào thần kinh nhân tạo cho đến khi đạt được đầu ra. FF thường được kết hợp với thuật toán sửa lỗi có tên là “backpropagation”. Để hiểu một cách đơn giản, thuật toán này bắt đầu với kết quả của mạng thần kinh và hoạt động trở lại từ khi bắt đầu để rà tìm lỗi, sau đó cải thiện độ chính xác của mạng thần kinh.
Recurrent neural networks (RNN)
Khác với FF, Recurrent neural networks (RNN) thường sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu liên quan theo trình tự. RNN có 1 bộ nhớ về những gì đã xảy ra ở lớp perceptron trước, phụ thuộc vào đầu ra của lớp perceptron hiện tại. Để cho dễ hiểu, khi thực hiện xử lý ngôn ngữ tự nhiên, RNN có thể “ghi nhớ” các từ khác được sử dụng trong một câu. RNN thường được sử dụng
để nhận dạng giọng nói, dịch thuật và chú thích hình ảnh.
Long/short-term memory (LSTM)
Long/short-term memory (LSTM) là một dạng RNN nâng cao, có thể sử dụng bộ nhớ để “ghi nhớ” những gì đã xảy ra trong các lớp trước đó. Sự khác biệt giữa RNN và LTSM là LTSM có thể nhớ những gì đã xảy ra vài lớp trước đó, thông qua việc sử dụng “các tế bào bộ nhớ” hoặc có thể gọi là các nơ-ron trong bộ nhớ. LSTM thường được sử dụng trong nhận dạng giọng nói và đưa ra dự đoán.
Convolutional neural networks (CNN)
CNN bao gồm một số mạng thần kinh phổ biến nhất trong trí tuệ nhân tạo hiện đại. Thường được sử dụng nhiều nhất trong nhận dạng hình ảnh, CNN sử dụng một số lớp perceptron riêng biệt (lớp tích chập, sau đó là lớp tổng hợp) để lọc các phần khác nhau của hình ảnh trước khi đặt các điểm lại với nhau (trong lớp perceptron được kết nối đầy đủ). Các lớp CNN trước đó có thể tìm kiếm các tính năng đơn giản của hình ảnh như màu sắc và các cạnh, trước khi tìm kiếm các tính năng phức tạp hơn trong các lớp bổ sung.
Generative adversarial networks (GAN)
Generative adversarial networks (GAN) là một kiến trúc mạng nơ-ron trong trí tuệ nhân tạo, gồm hai thành phần chính: mạng Generator và mạng Discriminator. Hai mạng này sẽ song song với nhau trong một trò chơi để cùng cải thiện độ chính xác của hệ thống. Mạng generator sẽ tạo nên các mẫu dữ liệu, trong khi mạng discriminator sẽ phân loại chúng là thật hay giả. Qua quá trình nghiên cứu và cải tiến, mạng generator học cách tạo ra dữ liệu ngày càng giống với thật và mạng discriminator học cách phân biệt chính xác giữa dữ liệu thật và dữ liệu giả.
GAN thường được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tạo hình ảnh. Với khả năng tạo ra những hình ảnh chân thực và độc đáo, GAN được áp dụng trong việc tạo ra ảnh phong cảnh, khuôn mặt, các bức tranh nghệ thuật và nhiều ứng dụng sáng tạo khác.
Tương lai của AI tại Việt Nam
Trước những cơ hội đang mở ra cho ngành trí tuệ nhân tạo AI, AI đã dần mang lại thành công lớn cho các ngành công nghiệp khác nhau. Trình độ công nghệ trong toàn khu vực châu Á đang ngày càng phát triển. Bộ Khoa học và Công nghệ vừa cho biết, tổ chức Oxford Insights vừa công bố báo cáo “Chỉ số sẵn sàng AI của chính phủ (Government AI Readiness Index) năm 2022”. Việt Nam đã đạt vị trí đứng thứ 55 trên thế giới và đứng thứ 6 trong ASEAN (tăng 7 bậc so với với năm 2021 theo xếp hạng trên thế giới là 62/160). Điểm trung bình của Việt Nam đạt mức 53.96 (tăng so với năm 2021 là 51.82), vượt qua ngưỡng trung bình của thế giới (44.61).
Trong những năm gần đây, Việt Nam đã đưa ra các chủ trương cụ thể nhằm thúc đẩy phát triển ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI). Điển hình là việc Thủ tướng Chính phủ đã phát động Chiến lược Quốc gia về Nghiên cứu, Phát triển và Ứng dụng AI đến năm 2030. Mục tiêu của chiến lược là tăng cường nghiên cứu và phát triển ứng dụng AI, đưa AI trở thành một lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam trong Cuộc cách mạng công nghệ 4.0. Tương lai, điều này góp phần phát triển kinh tế xã hội và từng bước đưa Việt Nam trở thành điểm sáng về nghiên cứu, phát triển AI trong khu vực và trên thế giới.
Tìm hiểu thêm về ứng dụng công nghệ AR tại đây!