I. AI là gì?

AI (Artificial intelligence) là trí thông minh nhân tạo. Nó là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống hệ máy tính. Các ứng dụng cụ thể của AI bao gồm xử lý các ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác, quản lý hệ thống…

II. AI cần các kỹ năng gì

Lập trình AI tập trung vào ba kỹ năng nhận thức: học tập, lý luận và tự điều chỉnh.

1. Quá trình Learning
   Quá trình này của lập trình AI tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc về cách biến dữ liệu thành thông tin có thể thực hiện được. Các quy tắc, được gọi là thuật toán, cung cấp cho các thiết bị máy tính các hướng dẫn từng bước về cách hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể.

2. Quá trình suy luận
   Khía cạnh này của lập trình AI tập trung vào việc chọn đúng thuật toán để đạt được kết quả mong muốn.

3. Quá trình tự điều chỉnh
   Khía cạnh này của lập trình AI được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán và đảm bảo chúng cung cấp kết quả chính xác nhất có thể.

III. Ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo AI

Mạng lưới thần kinh nhân tạo và công nghệ trí tuệ nhân tạo với khả năng học tập sâu đang phát triển nhanh chóng, chủ yếu là do AI xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều và đưa ra dự đoán chính xác hơn khả năng của con người. Mặc dù khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày sẽ chôn vùi những nhà nghiên cứu, các ứng dụng AI sử dụng học máy để có thể lấy những dữ liệu đó và nhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được. Theo văn bản này, nhược điểm chính của việc sử dụng AI là tốn kém khi xử lý một lượng lớn dữ liệu mà lập trình AI yêu cầu.

1. AI mạnh và AI yếu

AI được phân loại là mạnh hay yếu. AI yếu, thường được các hệ thống AI được thiết kế và đào tạo để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể như Robot công nghiệp và trợ lý cá nhân ảo như Siri của Apple.

AI mạnh mô tả chương trình có thể tái tạo khả năng nhận thức của con người. Khi được trình bày với một nhiệm vụ xa lạ, một hệ thống AI mạnh có thể sử dụng logic để áp dụng kiến thức từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác và tìm ra giải pháp một cách tự động.

2. Khả năng giải thích và trí tuệ nhân tạo

Khả năng giải thích sẽ một trở ngại trong việc sử dụng AI trong các lĩnh vực hoạt động theo các yêu cầu phải tuân thủ quy định nghiệm ngắt. Ví dụ, các tổ chức tài chính, khi quyết định từ chối cấp tín dụng được đưa ra bởi AI, có thể khó để đưa ra các giải thích rõ ràng, các lý do không cấp tín dụng cho khách hàng.

IV. Các thành phần của AI

Khi xu hướng AI ngày càng phát triển, các nhà cung cấp đã tăng cường thúc đẩy việc sử dụng AI cho các sản phẩm và dịch vụ của họ. Thông thường những gì họ đề cập đến là AI chỉ đơn giản là một thành phần như máy học. AI đòi hỏi một nền tảng của phần cứng và phần mềm chuyên dụng để viết và đào tạo các thuật toán học máy. Không một ngôn ngữ lập trình nào đồng bộ với AI, nhưng một số ít như ngôn ngữ Python và C được sử dụng trong lĩnh vực này.

Các dịch vụ đám mây AI phổ biến bao gồm:
     – Amazon AI
     – Trợ lý IBM Watson
     – Dịch vụ nhận thức của Microsoft
     – Google AI

V. Bốn 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, đã phân loại AI thành bốn loại, bắt đầu với các hệ thống thông minh tồn tại ngày nay:

   – Loại 1: Máy phản ứng (Reactive machines). Các hệ thống AI này không có bộ nhớ và làm một nhiệm vụ cụ thể. 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 vì nó không có bộ nhớ nên nó không thể sử dụng các kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo cho những người trong tương lai.
   – Loại 2: Bộ nhớ hạn chế (Limited memory). Các hệ thống AI này có bộ nhớ, vì vậy chúng có thể sử dụng các 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.
   – Loại 3: Theory of mind . Lý thuyết của tâm trí là một thuật ngữ tâm lý học. Khi áp dụng vào AI, điều đó có nghĩa là hệ thống sẽ hiểu cảm xúc. Loại AI này sẽ có thể suy ra ý định và dự đoán hành vi khi nó được hoàn thiện.
   – Loại 4: Tự nhận thức (Self-awareness). Trong thể loại này, các hệ thống AI có ý thức về bản thân, giúp chúng có ý thức. Máy móc tự nhận thức hiểu tình trạng hiện tại của chính họ. Loại AI này chưa tồn tại.

VI. AI được tích hợp vào nhiều loại công nghệ khác nhau

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

– Tự động hóa : Điều này làm cho một hệ thống có khả năng xử lý 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.

– Máy học (Machine learning): Đây là khoa học để có được một máy tính có thể hành động mà không cần lập trình. Học sâu là một tập hợp con của máy học, 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 máy học:

+ Học có giám sát: Các tập dữ liệu được gắn 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: Các tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo điểm tương đồng hoặc khác biệt.
+ Học tăng cường: Các tập dữ liệu không được gắn nhãn nhưng sau khi thực hiện một hành động hoặc một vài hành động, hệ thống AI được cung cấp phản hồi.

– Thị giác máy: Đây là 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 thị lực 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 (Natural language processing – NLP): Đây là cách xử lý ngôn ngữ của con người – chứ không phải máy tính – bằng một chương trình máy tính. Một trong những ví dụ cũ 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 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.

– Robotics: Lĩnh vực kỹ thuật này 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 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.

VII. Các ứng dụng AI đã được dùng trong thực tế

Trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng vào một loạt các lĩnh vực. Dưới đây là sáu ví dụ:

1. 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 máy học để chẩn đoán tốt hơn và nhanh hơn con người. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe nổi tiếng nhất là IBM Watson. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể trả lời các câu hỏi. 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, một 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.

2. 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 máy học đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích và 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.

3. AI trong giáo dục

AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các nhà giáo dục có thêm thời gian. Nó có thể đánh giá sinh viên và thích ứng 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. Và nó có thể thay đổi nơi học sinh học và thậm chí thay thế một số giáo viên.

4. AI trong tài chính

AI trong các ứng dụng tài chính cá nhân, như Intuit’s Mint hoặc TurboTax, 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 trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn giao dịch trên Phố Wall.

5. 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.

6. 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 được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ và được tách ra khỏi công nhân của con người, nhưng khi công nghệ tiến bộ đã thay đổi.

7. AI trong ngân hàng

Các ngân hàng đã tìm thấy kết quả tốt trong việc sử dụng chatbot để làm cho khách hàng của họ biết về các dịch vụ và dịch vụ bổ sung. Họ cũng đang sử dụng AI để cải thiện việc ra quyết định cho vay, đặt giới hạn tín dụng và xác định cơ hội đầu tư.

VIII. AI trong bảo mật

AI và máy học đang đứng đầu trong danh sách các nhà cung cấp bảo mật danh sách từ thông dụng đang sử dụng ngày nay để phân biệt các dịch vụ của họ. Những điều khoản đó cũng đại diện cho các công nghệ thực sự khả thi. Trí tuệ nhân tạo và máy học trong các sản phẩm an ninh mạng đang gia tăng giá trị thực cho các nhóm bảo mật đang tìm cách xác định các cuộc tấn công, phần mềm độc hại và các mối đe dọa khác.

Các tổ chức ngày nay sử dụng máy học trong phần mềm quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM) và các lĩnh vực liên quan để phát hiện sự bất thường và xác định các hoạt động đáng ngờ chỉ ra các mối đe dọa. Bằng cách phân tích dữ liệu và sử dụng logic để xác định sự tương đồng với mã độc đã biết, AI có thể cung cấp cảnh báo cho các cuộc tấn công mới và mới nổi sớm hơn nhiều so với nhân viên của con người và các công nghệ lặp lại trước đây.

Do đó, công nghệ bảo mật AI vừa giảm đáng kể số lượng tấn công vừa giúp các tổ chức có thêm thời gian để chống lại các mối đe dọa thực sự trước khi thiệt hại xảy ra. Công nghệ phát triển đang đóng một vai trò lớn trong việc giúp các tổ chức chống lại các cuộc tấn công mạng.

*Nguồn: iconicjob.vn