Câu hỏi về khả năng cơ bản của AI

Khả năng cơ bản của AI

Khả năng học hỏi: AI có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng.
Khả năng giải quyết vấn đề: AI có thể giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tích dữ liệu và tìm ra giải pháp tối ưu.
Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên: AI có thể hiểu và tương tác với con người qua ngôn ngữ tự nhiên.

Khả năng của AI

Phân tích dữ liệu: Khả năng phân tích và đưa ra quyết định dựa trên thông tin được cung cấp giúp AI đưa ra những dự đoán và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Khả năng hiểu và tương tác với con người qua ngôn ngữ giúp AI trả lời câu hỏi, dịch ngôn ngữ, và tạo nội dung văn bản.
Học máy: Khả năng phát hiện các mẫu và giải quyết vấn đề phức tạp được thực hiện thông qua học máy, cho phép AI học từ dữ liệu và nâng cao khả năng dự đoán.

Khả năng không thuộc về AI

Khả năng sáng tạo: Mặc dù AI có thể tạo ra nội dung dựa trên dữ liệu được cung cấp, nhưng chúng không thực sự sáng tạo theo cách con người.

Trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng của máy tính để thực hiện các nhiệm vụ tương tự con người như đọc, hiểu tiếng nói, dịch thuật, lái xe, học hỏi, ra quyết định, v.v.
Máy tính được coi là có AI khi có những khả năng này, cho thấy sự thông minh tương tự con người.

Lịch sử của AI

Máy tính điện tử ra đời vào những năm 1940 của thế kỷ 20, giúp con người thực hiện nhiều công việc.
Năm 1950, nhà bác học Alan Turing thực hiện phép thử Turing để kiểm tra khả năng thông minh của máy tính.
Phép thử Turing kiểm tra khả năng của máy tính trả lời câu hỏi giống như con người, nếu người hỏi không phân biệt được câu trả lời của máy tính và con người, chứng tỏ máy tính đã vượt qua bài thử và có trí tuệ.
Năm 1956, thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo" xuất hiện, đánh dấu sự ra đời của ngành nghiên cứu về khả năng thông minh của máy tính.
Một trong những thành tựu đầu tiên của ngành AI là hệ chuyên gia DENDRAL vào năm 1970, hoạt động trong lĩnh vực y tế, hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh.
Năm 2016, robot Sophia được phát triển, một robot hình người có thể nhận dạng khuôn mặt, giao tiếp bằng lời nói và biểu hiện cảm xúc.
Năm 2022, chatbot ChatGPT ra đời, có khả năng tương tác dạng đàm thoại, đưa ra phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên và học hỏi từ thông tin được cung cấp.

Đặc trưng cơ bản của AI

Khả năng học: Nắm bắt thông tin từ dữ liệu và điều chỉnh hành vi dựa trên thông tin mới. Ví dụ: YouTube học nhu cầu người dùng thông qua lịch sử tìm kiếm và đề xuất video phù hợp.
Khả năng suy luận: Vận dụng logic và kiến thức để đưa ra quyết định hoặc kết luận. Ví dụ: Ứng dụng chẩn đoán bệnh dựa vào triệu chứng để đưa ra kết luận về bệnh lý, cần kiến thức y khoa để thực hiện.
Khả năng nhận thức: Cảm nhận và hiểu biết môi trường xung quanh thông qua cảm biến và dữ liệu đầu vào. Ví dụ: Xe tự lái sử dụng cảm biến và camera để nhận biết chướng ngại vật, người đi bộ, đèn giao thông, v.v.
Khả năng hiểu ngôn ngữ: Hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người, bao gồm hiểu văn bản và tiếng nói. Ví dụ: Google Dịch dịch văn bản và tiếng nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Khả năng giải quyết vấn đề: Dựa trên thông tin và kiến thức để tìm ra cách giải quyết các vấn đề phức tạp. Ví dụ: Xe tự lái được dạy luật giao thông để biết cách dừng lại khi gặp người đi bộ, trạm xe, biển báo, v.v.

Phân loại AI

AI hẹp (AI yếu): Chỉ thực hiện được một hoặc số lượng giới hạn các nhiệm vụ, theo những gì đã được học, không có khả năng tổng hợp tri thức. Ví dụ: Máy tính chơi cờ chỉ có khả năng chơi cờ, không thực hiện được các nhiệm vụ khác.
AI tổng quát (AI mạnh): Có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, tự học từ dữ liệu mới, thích nghi và giải quyết vấn đề phức tạp như con người. Hiện đang trong quá trình nghiên cứu.

Ứng dụng của AI

Hệ chuyên gia DENDRAL (1970): Ứng dụng AI trong y học, chẩn đoán bệnh. Sử dụng kiến thức y khoa và khả năng suy luận từ triệu chứng để đưa ra kết luận về bệnh lý.
Robot Asimo (1986): Robot hình người đầu tiên tích hợp AI, sử dụng hệ thống điều khiển và thuật toán AI để di chuyển, nhận dạng đối tượng, tương tác với con người.
Google Dịch (2006): Sử dụng mô hình học máy để hiểu và dịch văn bản, dịch được hầu hết các ngôn ngữ trên thế giới, bao gồm văn bản chữ viết tay, lời nói, hình ảnh, trang tài liệu, trang web.
Nhận dạng khuôn mặt: Sử dụng camera và thuật toán AI để phân biệt các khuôn mặt khác nhau, xác định danh tính cá nhân. Ứng dụng trong mở khóa điện thoại, kiểm tra an ninh, gán nhãn tên trong ảnh.
Nhận dạng chữ viết tay: Chuyển đổi chữ viết tay thành văn bản máy tính bằng cách sử dụng thuật toán AI và xử lý hình ảnh. Ứng dụng trong xử lý hóa đơn thương mại điện tử, xác minh chữ ký trong giao dịch điện tử, tự động hóa việc nhập dữ liệu.
Trợ lý ảo (Google Assistant, Siri, Bixby, Cortana): Ứng dụng hỗ trợ người dùng qua giọng nói hoặc văn bản, sử dụng thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và phản hồi yêu cầu. Thực hiện các công việc như tìm kiếm thông tin, gọi điện thoại, gửi tin nhắn, mở nhạc, soạn văn bản, trò chuyện.

Năng lực trí tuệ trong dịch máy và trợ lý ảo

Khả năng học: Cả hai ứng dụng đều học từ dữ liệu lớn để cải thiện khả năng dịch và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Khả năng hiểu ngôn ngữ: Hai ứng dụng đều được phát triển dựa trên khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người để dịch văn bản và tiếng nói, cũng như xử lý các yêu cầu trong giao tiếp.

Khả năng của ứng dụng dịch máy và trợ lý ảo

Hai khả năng chính của ứng dụng dịch máy và trợ lý ảo:
- Hiểu ngữ cảnh: Phân tích ngữ cảnh để hiểu ý nghĩa của từ, câu và văn bản, giúp tránh hiểu nhầm và tạo ra câu dịch chính xác hoặc phản hồi phù hợp với tình huống.
- Hiểu ngôn ngữ: Hiểu ý nghĩa của câu hỏi và câu trả lời, từ đó có thể dịch hoặc tương tác với người dùng một cách tự nhiên.