Trí Tuệ Nhân Tạo - AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo đang được con người phát triển càng ngày càng nhiều với mong muốn khiến máy tính có thể thay thế con người, Trí tuệ nhân tạo - Ai cùng là đề tài được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm bởi chúng sẽ tiết kiệm nhiều thời gian cho con người hơn và tỷ lệ chính xác của chúng cũng vô cùng cao. Chưa kể chúng lại có thể ứng dụng cho y học.Ứng dụng của Ai trong thực tế ra sao? Hãy cùng Hoàng Hà PC tìm hiểu trong bài viết này nhé.

AI – Trí tuệ nhân tạo là gì?

AI (Trí tuệ nhân tạo) là một công nghệ tiên tiến có khả năng giải quyết các vấn đề tương tự như con người. Cách AI hoạt động mô phỏng trí tuệ con người bằng việc thực hiện các nhiệm vụ như nhận diện hình ảnh, sáng tác thơ ca hay đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đã thu thập.

Hiện nay, các tổ chức hiện đại thu thập khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn như cảm biến thông minh, nội dung do người dùng tạo ra, công cụ giám sát và bản ghi hệ thống. Trí tuệ nhân tạo phân tích và khai thác dữ liệu này để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Chẳng hạn, AI có thể tự động phản hồi các cuộc trò chuyện trong dịch vụ khách hàng, tạo ra hình ảnh và nội dung văn bản phục vụ cho mục đích tiếp thị, cũng như đưa ra các đề xuất thông minh dựa trên phân tích dữ liệu.

Mục tiêu cuối cùng của AI là phát triển phần mềm ngày càng thông minh, mang đến trải nghiệm tương tác người dùng được tùy chỉnh và giải quyết hiệu quả các vấn đề phức tạp.

Cách vận hành của để tạo ra Ai - Trí Tuệ Nhân Tạo như nào?

Để tạo ra được một Ai - Machine, bạn sẽ cần cấu hình máy phù hợp với Ai Machine, bắt đầu thực hiện các phần mềm tính toán để training ( huấn luyện cho Ai của bạn ) Cụ thể dưới đây : 

- Việc học tập: thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin

- Lập luận: sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định

- Tự sửa lỗi

Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia, nhận dạng tiếng nói và thị giác máy tính (nhận diện khuôn mặt, vật thể hoặc chữ viết) sẽ được sử dụng để khiến Ai có thể học hỏi thông qua con người.

Từ đó cách vận hành xử lý của Trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên 3 khái niệm sau: AI, Machine learning và Deep learning. Để hình dung về mối quan hệ của 3 khái niệm này ta cùng nhìn trên sơ đồ Venn như sau:

AI - Artificial Intelligence chính là ý tưởng đầu tiên và lớn nhất. Sau đó là Machine Learning và cuối cùng là Deep learning, đây là yếu tố thúc đẩy sự bùng nổ của AI hiện đại ngày nay. Việc tạo ra Deep Learning chính là cách Ai học hỏi từ các nguồn dữ liệu của con người, từ âm thanh cho tới hình ảnh và các văn bản được kết nối trên mạng Inter net, Machine Learning chính là cách trí tuệ nhân tạo tự học hỏi, nâng cao kiến thức, và Ai chính là cách nó tự suy nghĩ độc lập như một con người, hiểu biết thông qua logic. Và AI chính là vòng tròn to nhất bao gồm Machine Learning và Deep Learning.

Lịch sử của AI

Trong nghiên cứu nổi tiếng năm 1950 mang tên “Máy tính và Trí tuệ”, Alan Turing đã đặt ra câu hỏi mang tính triết học: “Liệu máy móc có thể suy nghĩ?”. Mặc dù Turing không trực tiếp sử dụng thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo", nhưng ông đã đặt nền móng cho khái niệm này bằng việc xây dựng một cơ sở lý thuyết về khả năng suy luận của máy móc. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay không phải là thành quả của riêng một cá nhân, mà là kết quả của sự nỗ lực không ngừng của nhiều thế hệ nhà khoa học và kỹ sư trong suốt hàng thập kỷ qua.

Từ năm 1940 đến năm 1980

Từ những năm 1940 đến 1980, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua những bước phát triển nền tảng với nhiều thành tựu và thách thức quan trọng.

Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts đã giới thiệu mô hình tế bào thần kinh nhân tạo, đặt nền móng cho công nghệ mạng nơ-ron, một thành phần cốt lõi của AI hiện đại.

Đến năm 1950, Alan Turing xuất bản công trình kinh điển “Máy tính và Trí tuệ”, trong đó ông đề xuất Phép thử Turing nhằm đánh giá khả năng suy luận và trí thông minh của máy tính.

Tiếp nối những ý tưởng này, các nhà khoa học trẻ bắt đầu thực hiện những thử nghiệm thực tế đầu tiên:

• Marvin Minsky và Dean Edmonds đã xây dựng SNARC, cỗ máy mạng thần kinh nhân tạo đầu tiên.
• Frank Rosenblatt phát triển Perceptron, một trong những mô hình mạng nơ-ron sớm nhất.
• Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA (1951–1969), một chatbot mô phỏng phương pháp tâm lý trị liệu Rogerian, đánh dấu bước tiến trong khả năng giao tiếp của máy tính.

Tuy nhiên, từ năm 1969 đến 1979, Marvin Minsky đã chỉ ra các hạn chế đáng kể của mạng nơ-ron vào thời điểm đó, dẫn đến sự suy giảm hứng thú trong nghiên cứu AI. Những rào cản về phần cứng, tài nguyên tính toán và kinh phí hạn chế đã tạo ra “Mùa đông AI” đầu tiên, khiến tiến độ phát triển trí tuệ nhân tạo tạm thời chững lại.

Giai đoạn này, dù đầy khó khăn, đã đặt những viên gạch đầu tiên cho sự phục hưng và bùng nổ của AI trong những thập kỷ sau.

Từ năm 1980 đến năm 2006

Giai đoạn 1980–2006 đánh dấu những thăng trầm quan trọng trong lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), với những tiến bộ đáng kể nhưng cũng không tránh khỏi các khó khăn lớn.

Vào đầu những năm 1980, sự quan tâm và tài trợ từ chính phủ dành cho AI một lần nữa bùng nổ, đặc biệt tập trung vào các lĩnh vực như dịch thuật ngôn ngữ và chép lời. Đây cũng là thời kỳ các hệ thống chuyên gia như MYCIN trở nên phổ biến. Những hệ thống này có khả năng mô phỏng quá trình ra quyết định của con người trong các lĩnh vực cụ thể như y học, mở ra tiềm năng ứng dụng thực tế của AI.

Song song đó, mạng nơ-ron được hồi sinh mạnh mẽ. Các nhà nghiên cứu như David Rumelhart và John Hopfield đã giới thiệu kỹ thuật học sâu, chứng minh rằng máy tính có thể học hỏi từ kinh nghiệm, từ đó thúc đẩy AI tiến thêm một bước mới.

Tuy nhiên, từ 1987 đến 1997, một "Mùa đông AI" thứ hai lại xuất hiện do những yếu tố kinh tế và xã hội, đặc biệt là sự bùng nổ và đổ vỡ của kỷ nguyên dot-com. Nghiên cứu AI bị thu hẹp quy mô và diễn ra nhỏ lẻ hơn. Các nhà khoa học tập trung giải quyết những vấn đề cụ thể trong từng lĩnh vực, thay vì nghiên cứu AI trên diện rộng.

Giai đoạn từ 1997 đến 2006 đã chứng kiến một số thành tựu nổi bật, khẳng định tiềm năng của AI:

• Phần mềm cờ vua Deep Blue của IBM đã tạo nên lịch sử khi đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov vào năm 1997.
• Nhà khoa học Judea Pearl xuất bản công trình nghiên cứu quan trọng về lý thuyết xác suất và quyết định, đặt nền móng cho việc phát triển các mô hình AI hiện đại.
• Geoffrey Hinton cùng cộng sự đã góp phần phổ biến công nghệ học sâu (Deep Learning), làm sống lại các nghiên cứu về mạng nơ-ron nhân tạo.

Mặc dù có những bước tiến đáng kể về mặt lý thuyết và kỹ thuật, nhưng trong giai đoạn này, lợi ích thương mại của AI vẫn còn hạn chế, khiến AI chưa thể bùng nổ như kỳ vọng.

Từ năm 2007 đến nay

Từ năm 2007 đến nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua những bước tiến vượt bậc nhờ sự phát triển của công nghệ điện toán đám mây. Sự cải tiến này đã giúp sức mạnh tính toán và cơ sở hạ tầng AI trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết, tạo tiền đề cho sự bùng nổ trong việc nghiên cứu, áp dụng và đổi mới trong lĩnh vực máy học.

Giai đoạn từ 2007 đến 2018 chứng kiến những thành tựu mang tính đột phá:

• AlexNet, một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) do Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton phát triển, đã giành chiến thắng trong cuộc thi ImageNet. Thành tựu này minh chứng cho sức mạnh vượt trội của học sâu (Deep Learning) trong việc nhận dạng và phân loại hình ảnh.
• AlphaZero của Google DeepMind trở thành cột mốc quan trọng khi tự học và thành thạo các trò chơi như cờ vua, cờ shogi và cờ vây chỉ bằng cách tự chơi với chính mình, mà không cần dữ liệu huấn luyện từ con người. Điều này cho thấy khả năng học tập độc lập và tiến hóa của AI.

Đến năm 2022, sự ra đời và phổ biến rộng rãi của các chatbot AI như ChatGPT của OpenAI đã đánh dấu một kỷ nguyên mới. Sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo kết hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), ChatGPT có thể thực hiện các cuộc hội thoại tự nhiên như con người và giải quyết nhiều tác vụ đa dạng. Thành công này đã tạo nên một làn sóng quan tâm toàn cầu, thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng AI trên quy mô lớn hơn bao giờ hết.

Trí tuệ nhân tạo ngày nay không chỉ là một công cụ hỗ trợ, mà còn mở ra tiềm năng thay đổi toàn diện cách con người sống và làm việc trong kỷ nguyên số.

Các công nghệ AI phổ biến hiện nay

Sự phát triển vượt bậc của AI trong vài năm gần đây đã mở ra nhiều ứng dụng và công nghệ mới, hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số loại công nghệ AI phổ biến mà bạn có thể đã gặp trong cuộc sống hàng ngày.

1. Tạo hình ảnh

AI có khả năng tạo ra các hình ảnh chất lượng cao và độc đáo thông qua các thuật toán phức tạp. Công nghệ này thường được ứng dụng trong:

• Thiết kế đồ họa: AI có thể tạo ra các hình ảnh minh họa, logo và poster một cách tự động, tiết kiệm thời gian cho nhà thiết kế.
• Sáng tạo nội dung số: Các công cụ như MidJourney, DALL·E hay Stable Diffusion có thể tạo ra hình ảnh nghệ thuật từ mô tả văn bản của người dùng.
• Thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR): AI giúp phát triển môi trường 3D chân thực trong các trò chơi, đào tạo ảo hoặc trải nghiệm thực tế tăng cường.

Ví dụ: AI có thể tạo ảnh giả lập khuôn mặt con người hoặc các bức tranh nghệ thuật, mở ra tiềm năng cho cả lĩnh vực sáng tạo và công nghệ.

2. Tạo văn bản

AI có thể tạo ra văn bản tự nhiên, mạch lạc giống như con người thông qua các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-4 hay BERT. Công nghệ này được ứng dụng trong:

• Viết nội dung tự động: AI hỗ trợ viết blog, quảng cáo, nội dung tiếp thị và kịch bản video một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Dịch thuật: Các công cụ như Google Dịch sử dụng AI để dịch văn bản giữa nhiều ngôn ngữ khác nhau, cải thiện khả năng giao tiếp toàn cầu.
• Trợ lý ảo: Các chatbot và trợ lý AI như Siri, Alexa và ChatGPT có thể cung cấp thông tin và giải quyết vấn đề thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Ví dụ: Một công cụ AI có thể tạo ra bài báo chi tiết, làm thơ hoặc soạn thảo email với chất lượng cao chỉ trong vài giây.

3. Tạo và nhận dạng giọng nói

Công nghệ AI không chỉ có thể tạo ra giọng nói mà còn nhận dạng và phân tích giọng nói của con người. Ứng dụng bao gồm:

• Chuyển đổi giọng nói thành văn bản: Công nghệ nhận dạng giọng nói giúp ghi lại cuộc trò chuyện và chuyển thành văn bản tự động.
• Trợ lý giọng nói thông minh: AI như Google Assistant, Siri hay Alexa sử dụng khả năng nhận diện giọng nói để phản hồi và hỗ trợ người dùng.
• Tạo giọng nói nhân tạo: AI có thể tạo giọng nói tự nhiên giống như con người, áp dụng trong sách nói (audiobook), video quảng cáo, hoặc mô phỏng giọng nói của người nổi tiếng.

Ví dụ: Các nhà phát triển phần mềm sử dụng AI để tạo ra giọng nói nhân tạo phục vụ cho dịch vụ chăm sóc khách hàng tự động và các ứng dụng học ngoại ngữ.

4. AI đa phương thức

Công nghệ AI đa phương thức có khả năng xử lý và kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video để tạo ra kết quả đa dạng hơn. Ứng dụng nổi bật bao gồm:

• Tương tác đa dạng: AI có thể hiểu và kết hợp văn bản, hình ảnh và giọng nói trong cùng một tác vụ. Ví dụ: bạn có thể đưa ra mô tả văn bản và AI sẽ tạo ra hình ảnh tương ứng hoặc ngược lại.
• Hệ thống tự động thông minh: Các hệ thống AI đa phương thức giúp nâng cao trải nghiệm người dùng trong các ứng dụng như trợ lý ảo, công cụ học tập hoặc phần mềm hỗ trợ doanh nghiệp.
• Nhận diện và phản hồi toàn diện: AI kết hợp phân tích âm thanh, hình ảnh và ngữ cảnh để đưa ra dự đoán hoặc giải pháp tốt hơn trong các lĩnh vực như y tế, an ninh và tiếp thị.

Ví dụ: Một hệ thống AI đa phương thức có thể nhận diện khuôn mặt từ video, kết hợp với giọng nói để xác minh danh tính chính xác hơn.

==> Xem thêm: Cấu hình máy tính chạy AI - Trí Tuệ Nhân Tạo (Deep Learning) Chuyên Nghiệp

Top những ứng dụng Tuệ Nhân Tạo AI Hot Nhất hiện nay

1. AI trong lĩnh vực sức khỏe

AI góp phần cải thiện tình trạng sức khỏe bệnh nhân, đồng thời giảm các chi phí điều trị. Các công ty đang áp dụng Machine Learning để chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn con người.

Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe tốt nhất phải kể đến IBM Watson, có khả năng hiểu được các ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng phản hồi các câu hỏi được yêu cầu. Hệ thống này khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu sẵn có khác để tạo ra giả thuyết.

Sau đó, nó sẽ trình bày một lược đồ điểm tin cậy. Các ứng dụng khác của AI bao gồm chatbot, chương trình máy tính trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, sắp xếp các cuộc hẹn hoặc trợ giúp bệnh nhân thông qua quá trình thanh toán và các trợ lý y tế ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.

2. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Nature Language Generation, NLG)

Tạo ra các văn bản từ những dữ liệu máy tính tự tổng hợp được. Tượng tự như con người, Ai có thể tự soạn cho mình những tài liệu sao cho phù hợp với công việc được giao, các kế hoạch cũng như thực hiện các phương án tối ưu nhất với vốn từ được học hỏi từ con người.

3. Nhận diện giọng nói

Chuyển đổi lời nói của con người sang dạng mà các ứng dụng máy tính có thể hiểu được. Điều này tương tự như việc bạn có thể nói chuyện giao tiếp với máy móc như 1 con người thật sự.

4. Quản trị viên ảo

Từ những chatbot đơn giản cho tới những hệ thống tiên tiến có thể kết nối được với con người, công nghệ này đang được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, hỗ trợ người dùng và quản lý nhà thông minh.

5. Nền tảng máy học (Machine Learning)

Cung cấp các thuật toán, API, bộ công cụ phát triển và huấn luyện, dữ liệu cũng như các công nghệ điện toán để thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình máy học vào trong các ứng dụng, tiến trình và máy móc.

6. Phần cứng tối ưu hóa AI

Bao gồm các bộ xử lý GPU và các thiết bị đặc biệt được thiết kế để có thể thực hiện được các công việc của AI một cách hiệu quả nhất. Để xử lý các AI tốt nhất chúng ta cần phải trang bị một bộ máy tính chuyên dụng cho ứng dụng AI - Trí Tuệ Nhân Tạo (Deep Learning), đây là những bộ PC mà được xây dựng rất là đặc biệt, chạy song song nhiều card màn hình.

7. Quản lý ra quyết định

Đây là công nghệ đưa các quy tắc và logic vào trong hệ thống AI để sử dụng cho việc thiết lập/huấn luyện ban đầu nhằm giúp chúng có khả năng duy trì và điều chỉnh liên tục.

8. Nền tảng Deep Learning

Là một lĩnh vực đặc biệt trong máy học (machine learning), deep learning là chương trình chạy trên một mạng thần kinh nhân tạo, có khả năng huấn luyện máy tính học một lượng rất lớn dữ liệu.

9. Sinh trắc học

Công nghệ này cho phép tương tác tự nhiên hơn giữa con người và máy móc, bao gồm cả nhận diện hình ảnh, dấu vân tay, giọng nói và cử chỉ của con người.

10. Quy trình tự động hóa robot (Robotic Process Automation)

Sử dụng mã hóa và những phương pháp khác để tự động hóa hoạt động của con người bằng robot để hỗ trợ công việc hiệu quả hơn.

Hiện tại Trí tuệ nhân tạo - Ai và các cỗ máy Ai Machine đã và đang được các tập đoàn lớn ứng dụng, ở Việt Nam chúng ta có Viettel đang sử dụng để tạo ra những bot giọng cũng như nhiều ứng dụng tương lai khác nữa. Sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo - Ai vô cùng quan trọng cho công nghiệp sau này và trong tương lai chúng sẽ trở thành nòng cốt cho phát triển vượt bậc.

Kết Luận

Hy vọng bài viết đã giới thiệu cho bạn đến công nghệ AI cũng như ứng dụng thực tiễn của nó trong cuộc sống của chúng ta, Hoàng Hà PC tin rằng AI sẽ là công nghệ cho tương lai và sẽ là công việc hot nhất trong vài năm sắp tới.