Trí tuệ nhân tạo là gì? Giới thiệu, lịch sử và các loại AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

AI (Trí tuệ nhân tạo) là khả năng của một cỗ máy thực hiện các chức năng nhận thức giống như con người, chẳng hạn như nhận thức, học tập, lý luận và giải quyết vấn đề. Điểm chuẩn cho AI là trình độ của con người liên quan đến các nhóm lý luận, lời nói và tầm nhìn.

Với Bài giảng Trí tuệ nhân tạo, bạn sẽ học được những kiến ​​thức cơ bản về AI sau đây-

Giới thiệu về cấp độ trí tuệ nhân tạo

Ngày nay, AI được sử dụng trong hầu hết mọi ngành công nghiệp, mang lại lợi thế công nghệ cho tất cả các công ty tích hợp AI ở quy mô lớn. Theo McKinsey, AI có tiềm năng tạo ra 600 tỷ đô la giá trị trong bán lẻ mang lại giá trị gia tăng cao hơn 50 phần trăm trong ngân hàng so với các kỹ thuật phân tích khác. Trong vận tải và hậu cần, tiềm năng tăng doanh thu cao hơn 89%.

Cụ thể, nếu một tổ chức sử dụng AI cho nhóm tiếp thị của mình, họ có thể tự động hóa các nhiệm vụ tầm thường và lặp đi lặp lại, cho phép đại diện bán hàng tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, v.v. Một công ty có tên là Gong cung cấp dịch vụ trí tuệ hội thoại. Mỗi lần Đại diện bán hàng gọi điện thoại, máy sẽ ghi lại, phiên âm và phân tích cuộc trò chuyện. Phó chủ tịch có thể sử dụng phân tích AI và đề xuất để xây dựng chiến lược chiến thắng.

Nói một cách ngắn gọn, AI cung cấp công nghệ tiên tiến để xử lý dữ liệu phức tạp mà con người không thể xử lý. AI tự động hóa các công việc trùng lặp cho phép người lao động tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị gia tăng ở cấp độ cao. Khi AI được triển khai ở quy mô lớn, nó sẽ dẫn đến giảm chi phí và tăng doanh thu.

Lịch sử của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo ngày nay là một từ thông dụng, mặc dù thuật ngữ này không mới. Năm 1956, các chuyên gia tiên phong thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau quyết định tổ chức một dự án nghiên cứu mùa hè về AI. Bốn bộ óc thông minh đã dẫn dắt dự án; John McCarthy (Đại học Dartmouth), Marvin Minsky (Đại học Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) và Claude Shannon (Phòng thí nghiệm Điện thoại Bell).

Đây là lịch sử tóm tắt của Trí tuệ nhân tạo:

Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo

Dưới đây là các mục tiêu chính của AI:

• Nó giúp bạn giảm lượng thời gian cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
• Giúp con người tương tác với máy móc dễ dàng hơn.
• Tạo điều kiện cho sự tương tác giữa con người và máy tính theo cách tự nhiên và hiệu quả hơn.
• Cải thiện độ chính xác và tốc độ của chẩn đoán y tế.
• Giúp mọi người tìm hiểu thông tin mới nhanh hơn.
• Tăng cường giao tiếp giữa con người và máy móc.

Các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Dưới đây là một số trường con quan trọng của Trí tuệ nhân tạo:

Machine Learning: Học máy là nghệ thuật nghiên cứu các thuật toán học hỏi từ các ví dụ và kinh nghiệm. Học máy dựa trên ý tưởng rằng một số mẫu trong dữ liệu đã được xác định và sử dụng để dự đoán trong tương lai. Sự khác biệt so với các quy tắc mã hóa cứng là máy học cách tìm ra các quy tắc đó.

Học kĩ càng: Học sâu là một lĩnh vực con của học máy. Deep learning không có nghĩa là máy học được kiến ​​thức chuyên sâu hơn; nó sử dụng các lớp khác nhau để học từ dữ liệu. Độ sâu của mô hình được biểu thị bằng số lớp trong mô hình. Ví dụ: mô hình Google LeNet để nhận dạng hình ảnh có 22 lớp.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Mạng nơron là một nhóm các đơn vị I/O được kết nối trong đó mỗi kết nối có trọng số liên quan đến các chương trình máy tính của nó. Nó giúp bạn xây dựng các mô hình dự đoán từ cơ sở dữ liệu lớn. Mô hình này được xây dựng dựa trên hệ thống thần kinh của con người. Bạn có thể sử dụng mô hình này để tiến hành hiểu hình ảnh, học tập của con người, lời nói của máy tính, v.v.

Những hệ thống chuyên gia: Hệ thống chuyên gia là hệ thống ra quyết định dựa trên máy tính tương tác và đáng tin cậy, sử dụng các sự kiện và phương pháp tìm kiếm để giải quyết các vấn đề ra quyết định phức tạp. Nó cũng được coi là ở cấp độ cao nhất của trí thông minh của con người. Mục tiêu chính của hệ thống chuyên gia là giải quyết các vấn đề phức tạp nhất trong một lĩnh vực cụ thể.

Lập luận mờ: Logic mờ được định nghĩa là một dạng logic nhiều giá trị có thể có các giá trị chân lý của các biến trong bất kỳ số thực nào từ 0 đến 1. Đây là khái niệm xử lý về chân lý một phần. Trong cuộc sống thực, chúng ta có thể gặp phải tình huống không thể quyết định liệu câu nói đó là đúng hay sai.

Các loại trí tuệ nhân tạo

Có ba loại trí tuệ nhân tạo chính: dựa trên quy tắc, cây quyết định và mạng lưới thần kinh.

• AI hẹp là loại AI giúp bạn thực hiện một nhiệm vụ chuyên dụng bằng trí thông minh.
• AI nói chung là một loại trí thông minh AI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào một cách hiệu quả như con người.
• AI dựa trên quy tắc dựa trên một bộ quy tắc được xác định trước được áp dụng cho tập dữ liệu đầu vào. Hệ thống sau đó sẽ tạo ra một đầu ra tương ứng.
• AI cây quyết định tương tự như AI dựa trên quy tắc ở chỗ nó sử dụng các bộ quy tắc được xác định trước để đưa ra quyết định. Tuy nhiên, cây quyết định cũng cho phép phân nhánh và lặp lại để xem xét các lựa chọn khác nhau.
• Super AI là một loại AI cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người và phản hồi một cách tự nhiên.
• Trí thông minh của robot là một loại AI cho phép robot có khả năng nhận thức phức tạp, bao gồm lý luận, lập kế hoạch và học tập.

AI Vs học máy

Hầu hết điện thoại thông minh, thiết bị hàng ngày hoặc thậm chí là internet của chúng ta đều sử dụng Trí tuệ nhân tạo. Rất thường xuyên, AI và máy học được sử dụng thay thế cho nhau bởi các công ty lớn muốn công bố cải tiến mới nhất của họ. Tuy nhiên, Máy học và AI khác nhau theo một số cách.

AI- trí tuệ nhân tạo - là khoa học đào tạo máy móc thực hiện các nhiệm vụ của con người. Thuật ngữ này được phát minh vào những năm 1950 khi các nhà khoa học bắt đầu khám phá cách máy tính có thể tự giải quyết vấn đề.

Trí tuệ nhân tạo là một máy tính có những đặc tính giống con người. Lấy bộ não của chúng tôi; nó hoạt động dễ dàng và liền mạch để tính toán thế giới xung quanh chúng ta. Trí tuệ nhân tạo là khái niệm cho rằng máy tính có thể làm được điều tương tự. Có thể nói AI là một ngành khoa học rộng lớn mô phỏng năng khiếu của con người.

Học máy là một tập hợp con riêng biệt của AI giúp huấn luyện máy học. Các mô hình học máy tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và cố gắng đưa ra kết luận. Tóm lại, máy không cần phải được lập trình rõ ràng bởi con người. Các lập trình viên đưa ra một số ví dụ và máy tính sẽ học cách làm từ những mẫu đó.

Đồng thời đọc sự khác biệt giữa Deep Learning và Machine Learning Vs AI, nhấn vào đây .

AI được sử dụng ở đâu? Ví dụ

Bây giờ trong hướng dẫn AI dành cho người mới bắt đầu này, chúng ta sẽ tìm hiểu các ứng dụng khác nhau của AI:

AI có ứng dụng rộng rãi-

• Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để giảm bớt hoặc tránh các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Chẳng hạn, AI có thể lặp lại một nhiệm vụ liên tục mà không mệt mỏi. AI không bao giờ nghỉ ngơi và thờ ơ với nhiệm vụ phải thực hiện.
• Trí tuệ nhân tạo cải thiện một sản phẩm hiện có. Trước thời đại máy học, các sản phẩm cốt lõi được xây dựng dựa trên các quy tắc mã cứng. Các công ty giới thiệu trí tuệ nhân tạo để nâng cao chức năng của sản phẩm thay vì bắt đầu thiết kế sản phẩm mới từ đầu. Bạn có thể nghĩ đến một hình ảnh Facebook. Một vài năm trước, bạn phải gắn thẻ bạn bè của mình theo cách thủ công. Ngày nay, với sự trợ giúp của AI, Facebook đưa ra lời giới thiệu của bạn bè cho bạn.

AI được sử dụng trong tất cả các ngành, từ tiếp thị đến chuỗi cung ứng, tài chính, chế biến thực phẩm. Theo khảo sát của McKinsey, dịch vụ tài chính và truyền thông công nghệ cao đang dẫn đầu lĩnh vực AI.

Tại sao AI lại bùng nổ hiện nay?

Bây giờ trong hướng dẫn kiểm tra Trí tuệ nhân tạo này, hãy cùng tìm hiểu lý do tại sao AI hiện đang bùng nổ. Hãy cùng hiểu qua sơ đồ dưới đây.

Mạng lưới thần kinh đã ra đời từ những năm 2012 với bài báo chuyên đề của Yann LeCun. Tuy nhiên, nó bắt đầu trở nên nổi tiếng vào khoảng năm XNUMX. Ba yếu tố quan trọng dẫn đến sự phổ biến của nó là:

1. phần cứng
2. Ngày
3. Thuật toán

Học máy là một lĩnh vực thử nghiệm, nghĩa là nó cần dữ liệu để thử nghiệm các ý tưởng hoặc phương pháp tiếp cận mới. Với sự bùng nổ của Internet, dữ liệu trở nên dễ dàng truy cập hơn. Bên cạnh đó, các hãng khổng lồ như NVIDIA và AMD cũng đã phát triển chip đồ họa hiệu năng cao cho thị trường game.

phần cứng

Trong hai mươi năm qua, sức mạnh của CPU đã bùng nổ, cho phép người dùng đào tạo một mô hình học sâu nhỏ trên bất kỳ máy tính xách tay nào. Tuy nhiên, bạn cần một máy mạnh hơn để xử lý một mô hình học sâu cho thị giác máy tính hoặc học sâu. Nhờ sự đầu tư của NVIDIA và AMD, một thế hệ GPU (bộ xử lý đồ họa) mới đã có sẵn. Những con chip này cho phép tính toán song song và máy có thể tách các phép tính trên nhiều GPU để tăng tốc độ tính toán.

Ví dụ: với NVIDIA TITAN X, phải mất hai ngày để đào tạo một mô hình có tên IMAGEnet so với nhiều tuần đối với CPU truyền thống. Ngoài ra, các công ty lớn sử dụng cụm GPU để huấn luyện các mô hình deep learning với NVIDIA Tesla K80 vì nó giúp giảm chi phí trung tâm dữ liệu và mang lại hiệu suất tốt hơn.

Ngày

Học sâu là cấu trúc của mô hình và dữ liệu là chất lỏng giúp mô hình tồn tại. Dữ liệu cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo. Không có dữ liệu thì không thể làm được gì. Các Công nghệ mới nhất đã vượt qua các ranh giới của việc lưu trữ dữ liệu và việc lưu trữ lượng lớn dữ liệu trong trung tâm dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Cuộc cách mạng Internet làm cho việc thu thập và phân phối dữ liệu có sẵn để cung cấp cho các thuật toán học máy. Nếu bạn quen thuộc với Flickr, Instagram hoặc bất kỳ ứng dụng nào khác có hình ảnh, bạn có thể đoán được tiềm năng AI của chúng. Có hàng triệu hình ảnh có thẻ có sẵn trên các trang web này. Những hình ảnh đó có thể huấn luyện mô hình mạng lưới thần kinh để nhận dạng một đối tượng trên ảnh mà không cần phải thu thập và gắn nhãn dữ liệu theo cách thủ công.

Trí tuệ nhân tạo kết hợp với dữ liệu là vàng mới. Dữ liệu là một lợi thế cạnh tranh độc đáo mà không công ty nào nên bỏ qua, và AI cung cấp những câu trả lời tốt nhất từ ​​dữ liệu của bạn. Khi tất cả các công ty có thể có cùng công nghệ, công ty có dữ liệu sẽ có lợi thế cạnh tranh. Để bạn hình dung, thế giới tạo ra khoảng 2.2 exabyte, hay 2.2 tỷ gigabyte, mỗi ngày.

Một công ty cần các nguồn dữ liệu đặc biệt đa dạng để tìm ra các mẫu và tìm hiểu với khối lượng đáng kể.

Thuật toán

Phần cứng mạnh hơn bao giờ hết, dữ liệu có thể truy cập dễ dàng, nhưng một điều khiến mạng lưới thần kinh trở nên đáng tin cậy hơn là sự phát triển của các thuật toán chính xác hơn. Mạng nơ-ron sơ cấp là một ma trận nhân đơn giản không có các thuộc tính thống kê chuyên sâu. Kể từ năm 2010, nhiều khám phá đáng chú ý đã được thực hiện để cải thiện mạng lưới thần kinh.

Trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật toán học tập tiến bộ để dữ liệu thực hiện lập trình. Điều đó có nghĩa là máy tính có thể tự học cách thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, như tìm ra điểm bất thường để trở thành chatbot.

Tổng kết

• AI là một dạng đầy đủ của Trí tuệ nhân tạo là khoa học đào tạo máy móc để bắt chước hoặc tái tạo các nhiệm vụ của con người.
• Một nhà khoa học có thể sử dụng các phương pháp khác nhau để huấn luyện một cỗ máy. Vào thời kỳ đầu của AI, các lập trình viên đã viết các chương trình mã hóa cứng, gõ mọi khả năng logic mà máy có thể gặp phải và cách phản hồi.
• Khi một hệ thống trở nên phức tạp, việc quản lý các quy tắc trở nên khó khăn. Để khắc phục vấn đề này, máy có thể sử dụng dữ liệu để học cách xử lý tất cả các tình huống từ một môi trường nhất định.
• Đặc điểm quan trọng nhất của việc có một AI mạnh mẽ là nó có đủ dữ liệu với tính không đồng nhất đáng kể. Ví dụ, một chiếc máy có thể học các ngôn ngữ khác nhau miễn là nó có đủ từ để học.
• AI là công nghệ tiên tiến mới. Các nhà đầu tư mạo hiểm đầu tư hàng tỷ đô la vào các công ty khởi nghiệp hoặc các dự án AI, và McKinsey ước tính AI có thể thúc đẩy mọi ngành công nghiệp tăng trưởng ít nhất hai chữ số.
• AI chung, AI dựa trên quy tắc, AI cây quyết định, AI siêu cấp là các loại trí tuệ nhân tạo. Nhiều khái niệm trong số này được áp dụng trong việc tạo ra các chatbot AI. Nếu bạn quan tâm, bạn có thể tìm hiểu thêm về cách các nguyên tắc này được triển khai trong một số trò chuyện AI tốt nhất có ngày hôm nay.

Xem video trí tuệ nhân tạo của chúng tôi trên YouTube: Bấm vào đây