Người nổi tiếng

Tổng Quan Về Lập Trình Ai Là Gì ? Ai Được Áp Dụng Trong Lĩnh Vực Nào

Lập trình trí tuệ nhân tạo (AI) là mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Các quy trình này bao gồm học tập (thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin), lý luận (sử dụng quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự điều chỉnh. Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm hệ thống chuyên gia, nhận dạng giọng nói và thị giác máy.

Đang xem: Lập trình ai là gì

AI có thể được phân loại là yếu hoặc mạnh. AI yếu, còn được gọi là AI hẹp, là một hệ thống AI được thiết kế và đào tạo cho một nhiệm vụ cụ thể. Trợ lý cá nhân ảo, như Siri của Apple, là một dạng AI yếu. AI mạnh, còn được gọi là trí thông minh chung nhân tạo, là một hệ thống AI với khả năng nhận thức tổng quát của con người. Khi được trình bày với một nhiệm vụ xa lạ, một hệ thống AI mạnh có thể tìm ra giải pháp mà không cần sự can thiệp của con người.

Do chi phí phần cứng, phần mềm và nhân sự cho AI có thể đắt đỏ, nhiều nhà cung cấp đã bao gồm các thành phần AI trong các dịch vụ tiêu chuẩn của họ, cũng như quyền truy cập vào nền tảng Trí tuệ nhân tạo như một Dịch vụ (AIaaS). AI là một Dịch vụ cho phép các cá nhân và công ty thử nghiệm AI cho các mục đích kinh doanh khác nhau và lấy mẫu nhiều nền tảng trước khi đưa ra cam kết. Các dịch vụ đám mây AI phổ biến bao gồm các dịch vụ AI của Amazon, Trợ lý IBM Watson, Dịch vụ nhận thức của Microsoft và các dịch vụ AI của Google.

Trong khi các công cụ AI trình bày một loạt các chức năng mới cho các doanh nghiệp, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo đặt ra các câu hỏi về đạo đức. Điều này là do các thuật toán học sâu, làm nền tảng cho nhiều công cụ AI tiên tiến nhất, chỉ thông minh như dữ liệu chúng được cung cấp trong đào tạo. Vì con người chọn dữ liệu nào nên được sử dụng để đào tạo chương trình AI, nên khả năng thiên vị của con người là cố hữu và phải được theo dõi chặt chẽ.

Một số chuyên gia trong ngành tin rằng thuật ngữ trí tuệ nhân tạo có mối liên hệ quá chặt chẽ với văn hóa đại chúng, khiến công chúng nói chung có những lo ngại không thực tế về trí tuệ nhân tạo và những kỳ vọng không thể thực hiện được về cách nó sẽ thay đổi nơi làm việc và cuộc sống nói chung. Các nhà nghiên cứu và tiếp thị hy vọng nhãn thông minh tăng cường, có ý nghĩa trung lập hơn, sẽ giúp mọi người hiểu rằng AI sẽ đơn giản cải thiện sản phẩm và dịch vụ, chứ không thay thế con người sử dụng chúng.

*

Các loại trí tuệ nhân tạo

Arend Hintze, trợ lý giáo sư về sinh học tích hợp và khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học bang Michigan, phân loại AI thành bốn loại, từ loại hệ thống AI tồn tại ngày nay đến hệ thống cảm giác, chưa tồn tại. Danh mục của anh ấy như sau:

Loại 1: Máy phản ứng. Một ví dụ là Deep Blue, chương trình cờ vua của IBM đã đánh bại Garry Kasparov vào những năm 1990. Deep Blue có thể xác định các quân cờ trên bàn cờ và đưa ra dự đoán, nhưng nó không có bộ nhớ và không thể sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo cho những người trong tương lai. Nó phân tích các động thái có thể – của chính nó và đối thủ của nó – và chọn động thái chiến lược nhất. Deep Blue và Alpha Alpha của Google được thiết kế cho mục đích hẹp và không thể dễ dàng áp dụng cho tình huống khác.

Loại 2: Bộ nhớ hạn chế. Các hệ thống AI này có thể sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo các quyết định trong tương lai. Một số chức năng ra quyết định trong xe tự lái được thiết kế theo cách này. Các quan sát cho biết các hành động xảy ra trong tương lai không xa, chẳng hạn như một chiếc xe thay đổi làn đường. Những quan sát này không được lưu trữ vĩnh viễn.

Loại 3: Lý thuyết của tâm trí. Thuật ngữ tâm lý học này đề cập đến sự hiểu biết rằng những người khác có niềm tin, mong muốn và ý định riêng của họ tác động đến các quyết định mà họ đưa ra. Loại AI này chưa tồn tại.

Loại 4: Tự nhận thức. Trong thể loại này, các hệ thống AI có ý thức về bản thân, có ý thức. Máy có nhận thức về bản thân hiểu trạng thái hiện tại của chúng và có thể sử dụng thông tin để suy luận những gì người khác đang cảm thấy. Loại AI này chưa tồn tại.

*

Ví dụ về công nghệ AI

AI được tích hợp vào nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là bảy ví dụ.

Tự động hóa: Điều gì làm cho một hệ thống hoặc xử lý chức năng tự động. Ví dụ, tự động hóa quá trình robot (RPA) có thể được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ có thể lặp lại với khối lượng lớn mà con người thường thực hiện. RPA khác với tự động hóa CNTT ở chỗ nó có thể thích ứng với hoàn cảnh thay đổi.

Học máy: Khoa học để máy tính hoạt động mà không cần lập trình. Học sâu là một tập hợp con của học máy, theo thuật ngữ rất đơn giản, có thể được coi là tự động hóa của các phân tích dự đoán. Có ba loại thuật toán học máy:

Học có giám sát: Các tập dữ liệu được dán nhãn sao cho các mẫu có thể được phát hiện và sử dụng để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới

Học tập không giám sát: Tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo điểm tương đồng hoặc khác biệt

Học tăng cường: thống AI được cung cấp phản hồi

Tầm nhìn máy: Khoa học cho phép máy tính nhìn thấy. Công nghệ này nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh bằng cách sử dụng máy ảnh, chuyển đổi tương tự sang số và xử lý tín hiệu số. Nó thường được so sánh với thị lực của con người, nhưng tầm nhìn của máy không bị ràng buộc bởi sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên tường, chẳng hạn. Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng từ nhận dạng chữ ký đến phân tích hình ảnh y tế. Tầm nhìn máy tính, tập trung vào xử lý hình ảnh dựa trên máy, thường bị bó hẹp với thị giác máy.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Việc xử lý ngôn ngữ của con người – chứ không phải máy tính – bằng một chương trình máy tính. Một trong những ví dụ cũ nhất và nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề và văn bản của email và quyết định xem đó có phải là thư rác không. Phương pháp tiếp cận hiện tại đối với NLP dựa trên học máy. Nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.

Xem thêm: có nên mua cổ phiếu gmd

Robotics: Một lĩnh vực kỹ thuật tập trung vào thiết kế và sản xuất robot. Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn cho con người để thực hiện hoặc thực hiện một cách nhất quán. Chúng được sử dụng trong các dây chuyền lắp ráp để sản xuất xe hơi hoặc bởi NASA để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng đang sử dụng học máy để chế tạo robot có thể tương tác trong các thiết lập xã hội.

Xe tự lái: Chúng sử dụng kết hợp tầm nhìn máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi đi trong làn đường nhất định và tránh các vật cản bất ngờ, như người đi bộ.

Ứng dụng AI

Trí tuệ nhân tạo đã đi vào một số lĩnh vực. Dưới đây là sáu ví dụ.

AI trong chăm sóc sức khỏe. Đặt cược lớn nhất là cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí. Các công ty đang áp dụng học máy để chẩn đoán tốt hơn và nhanh hơn con người. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe được biết đến nhiều nhất là IBM Watson. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng trả lời các câu hỏi của nó. Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó nó đưa ra một lược đồ chấm điểm tin cậy. Các ứng dụng AI khác bao gồm chatbot, chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, để giúp sắp xếp các cuộc hẹn theo dõi hoặc hỗ trợ bệnh nhân thông qua quy trình thanh toán và trợ lý sức khỏe ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.

AI trong kinh doanh. Tự động hóa quá trình robot đang được áp dụng cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường được thực hiện bởi con người. Các thuật toán học máy đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích và CRM để khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn. Chatbots đã được kết hợp vào các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng. Tự động hóa các vị trí công việc cũng đã trở thành một điểm nói chuyện giữa các học giả và các nhà phân tích CNTT.

AI trong giáo dục. AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các nhà giáo dục có thêm thời gian. AI có thể đánh giá sinh viên và thích nghi với nhu cầu của họ, giúp họ làm việc theo tốc độ của riêng họ. Gia sư AI có thể cung cấp hỗ trợ bổ sung cho sinh viên, đảm bảo họ luôn đi đúng hướng. AI có thể thay đổi nơi học sinh học và thậm chí thay thế một số giáo viên.

AI trong tài chính. AI trong các ứng dụng tài chính cá nhân, như Mint hoặc Turbo Tax, đang phá vỡ các tổ chức tài chính. Các ứng dụng như thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính. Các chương trình khác, như IBM Watson, đã được áp dụng cho quá trình mua nhà. Ngày nay, phần mềm thực hiện phần lớn giao dịch trên Phố Wall.

AI trong pháp luật. Quá trình khám phá, sàng lọc thông qua các tài liệu, trong pháp luật thường là quá sức đối với con người. Tự động hóa quá trình này là sử dụng thời gian hiệu quả hơn. Các công ty khởi nghiệp cũng đang xây dựng các trợ lý máy tính hỏi và trả lời có thể sàng lọc các câu hỏi được lập trình để trả lời bằng cách kiểm tra phân loại và bản thể học liên quan đến cơ sở dữ liệu.

AI trong sản xuất. Đây là một lĩnh vực đã đi đầu trong việc kết hợp robot vào quy trình làm việc. Robot công nghiệp dùng để hoàn thiện biểu diễn nhiệm vụ đơn lẻ và được tách ra khỏi công nhân của con người, nhưng khi công nghệ tiến bộ đã thay đổi.

*

An ninh và đạo đức

Việc ứng dụng AI trong lĩnh vực xe tự lái làm tăng tính bảo mật cũng như mối quan tâm về đạo đức. Ô tô có thể bị hướng dẫn, và khi một chiếc xe tự trị có liên quan đến một vụ tai nạn, trách nhiệm pháp lý không rõ ràng. Xe tự hành cũng có thể được đặt ở vị trí không thể tránh khỏi tai nạn, buộc chương trình phải đưa ra quyết định đạo đức về cách giảm thiểu thiệt hại.

Một mối quan tâm lớn khác là khả năng lạm dụng các công cụ AI. Tin tặc đang bắt đầu sử dụng các công cụ học máy tinh vi để có quyền truy cập vào các hệ thống nhạy cảm, làm phức tạp vấn đề bảo mật vượt ra ngoài tình trạng hiện tại.

Các công cụ tạo video và âm thanh dựa trên học tập sâu cũng trình bày các diễn viên xấu với các công cụ cần thiết để tạo ra cái gọi là deepfakes, video bịa đặt một cách thuyết phục về các nhân vật công chúng nói hoặc làm những việc chưa từng diễn ra.

Xem thêm: Quotes Thả Thính Hài Hước Vui Nhộn Và Bá Đạo Nhất Tháng 4/2021 * Du Lịch Số

*

Quy định công nghệ AI

Mặc dù có những rủi ro tiềm ẩn này, có rất ít quy định điều chỉnh việc sử dụng các công cụ AI và khi luật pháp tồn tại, thông thường chỉ liên quan đến AI. Ví dụ, quy định Cho vay Hội chợ Liên bang yêu cầu các tổ chức tài chính giải thích các quyết định tín dụng cho khách hàng tiềm năng, điều này giới hạn mức độ mà người cho vay có thể sử dụng thuật toán học sâu, mà bản chất của họ thường mờ đục. GDPR của châu Âu đặt ra giới hạn nghiêm ngặt về cách doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu của người tiêu dùng, điều này cản trở việc đào tạo và chức năng của nhiều ứng dụng AI đối mặt với người tiêu dùng.

READ  streamer giàu nhất việt nam là ai

Trả lời

Back to top button