Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề nhận được rất nhiều sự quan tâm, chủ yếu là vì sự cải tiến nhanh chóng mà lĩnh vực này đã đạt được kể từ đầu thế kỷ 21. Những đổi mới đáng kinh ngạc đang đặt nền tảng cho những thành tựu đột phá đang diễn ra. Trong bài viết này, tôi sẽ tập trung vào ba chủ đề cụ thể:

Trí tuệ nhân tạo là gì? —Tôi sẽ thảo luận và giải thích AI là gì, nó đang được sử dụng để làm gì và một số ví dụ về việc sử dụng nó trong tương lai.

Máy học là gì? —Tôi sẽ giải thích chủ đề kỳ lạ này là gì và mối liên hệ của nó với AI. Ngoài ra, tôi sẽ đưa ra một ví dụ nhỏ về hoạt động của máy học.

Ô tô bay (Trứng Phục sinh) —Tôi sẽ thảo luận về khả năng triển khai AI trên trời: ô tô bay.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Vào những năm 1950, những người tiên phong về AI là Minsky và McCarthy đã mô tả trí thông minh nhân tạo là bất kỳ nhiệm vụ nào được thực hiện bởi một chương trình hoặc một cỗ máy do con người thực hiện, sẽ yêu cầu con người áp dụng trí thông minh để hoàn thành nhiệm vụ.

Đây là một mô tả khá rộng. Ngày nay, tất cả các tác vụ liên quan đến trí thông minh của con người đều được mô tả là AI khi được thực hiện bởi máy tính. Điều này bao gồm lập kế hoạch, học tập, lý luận, giải quyết vấn đề, biểu diễn tri thức, nhận thức, chuyển động, thao tác và ở mức độ thấp hơn là trí tuệ xã hội và sự sáng tạo.

Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa là nhánh của khoa học và công nghệ liên quan đến việc nghiên cứu phần mềm và phần cứng để cung cấp cho máy móc khả năng học hỏi những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu và môi trường cũng như khả năng thích ứng trong những tình huống thay đổi với độ chính xác và tốc độ cao. 

AI được sử dụng để làm gì?

Giờ chúng ta đã biết AI thực sự có nghĩa là gì, hãy cùng tìm hiểu xem AI được sử dụng để làm gì!

Trong khi lướt web, bạn có bao giờ tự hỏi hầu hết các quảng cáo có liên quan đến sở thích của bạn như thế nào không? Đó là đại diện của AI, cụ thể hơn là máy học. Tuy nhiên, AI thường được liên kết nhiều hơn với robot, chẳng hạn như khả năng tự suy nghĩ của robot và tiềm năng về ý thức máy tính. Mặc dù đây sẽ là những thành tựu đáng kinh ngạc, nhưng chúng liên quan đến các thuật toán rất phức tạp mà ngày nay chúng ta vẫn chưa thể tạo ra.

Máy học là gì?

Máy học là một phần quan trọng của AI và nó có thể là lý do chính cho sự gia tăng siêu tốc của lĩnh vực này. Nó dựa trên nguyên tắc thử và sai; mỗi khi chúng ta cố gắng giải quyết một vấn đề, giống như một mê cung, chúng ta sẽ thất bại ít nhất một lần. Tuy nhiên, thất bại là một điều tốt trong máy học, vì nó cho phép chương trình học thông tin mới. Thông tin đó được lưu trữ dưới dạng dữ liệu và mỗi khi AI đi xuống một đường dẫn cụ thể, nó sẽ tham chiếu dữ liệu từ các thử nghiệm trước để xem cái nào sẽ hoạt động tốt nhất lần này.

Để hiểu thuật toán này, hãy hình dung mê cung của chúng ta như một bàn cờ với các vùng không thể truy cập (như mê cung) mà chúng ta sẽ gọi là các nút.

Hãy xác định nút bắt đầu và nút cuối cùng của chúng ta tương ứng là hình vuông trên cùng bên trái và dưới cùng bên phải.

Từ đây, chúng ta sẽ cung cấp cho mọi nút của bàn cờ một giá trị, được xác định bằng tổng khoảng cách từ đầu và khoảng cách đến nút cuối.

Bây giờ, chương trình sẽ chọn một nút dựa trên tổng này, nó cung cấp một đường dẫn mũi tên đến cuối! Nếu chương trình đến một nút mà nó không thể vượt qua, nó sẽ quay lại nút cuối cùng đã được chọn trước đó và thử lại.

Ô tô bay

Đây là một ví dụ thú vị về hoạt động của AI, vì ô tô bay sẽ phụ thuộc vào AI để hoạt động. Trong tương lai, các nhà khoa học tin rằng chúng ta sẽ có những chiếc ô tô tự hành vận chuyển mọi người đến những điểm đến mong muốn của họ. Điều này liên quan đến việc ô tô có một số loại trí tuệ nhân tạo, cụ thể hơn là máy học, vì chúng cần phải luôn tìm ra hướng đi tốt nhất có thể để đến đích, không đâm vào các tòa nhà và tránh các phương tiện khác. Một cách triển khai rất cơ bản mặc dù cực kỳ kém hiệu quả và chậm là thuật toán A *, trong đó các tòa nhà đại diện cho các nút không thể truy cập được. 

Kết luận

Bài viết này được viết để giới thiệu về AI và cho thấy tiềm năng của nó đối với các công nghệ trong tương lai. Hơn bao giờ hết, điều quan trọng là phải biết các nguyên tắc của trí tuệ nhân tạo vì nó sẽ rất quan trọng trong tương lai.