Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ máy có khả năng thực hiện những nhiệm vụ vốn thường cần đến trí thông minh của con người. Điều này được thực hiện thông qua năng lực học tập, lý luận, hiểu biết và thích ứng. AI đã tồn tại trong nhiều năm và được sử dụng cho các ứng dụng cụ thể, thường hạn chế như công cụ đề xuất trong các tìm kiếm trực tuyến và thị giác máy tính, vốn được sử dụng để xác định và phản hồi các đối tượng trong hình ảnh hoặc video.
AI hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán phần mềm phức tạp, tuân theo những mẫu hình hướng dẫn và logic để đưa ra quyết định trong một quá trình được gọi là máy học. Ngoài ra còn có học sâu, trong đó, sử dụng các lớp tiến trình máy học được sắp xếp trong mạng thần kinh (tương tự như bộ não con người) để cho phép AI tự nhận dạng và học hỏi từ các mẫu hình và cuối cùng, đưa ra quyết định tinh vi hơn.
AI hẹp và AI tổng quát
Với sự ra mắt của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và công cụ AI tạo sinh (GenAI) như ChatGPT, AI đã trở nên phổ biến và hữu ích hơn trong cuộc sống hàng ngày. Điều này cũng tạo ra một phân loại AI mới, dự đoán sẽ mang lại các trường hợp sử dụng trong tương lai:
- AI hẹp hoặc AI yếu: Loại AI này được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, như nhận dạng khuôn mặt hoặc lái xe. Hầu hết các ứng dụng AI hiện tại đều thuộc loại này.
- AI tổng quát hoặc AI mạnh: Loại AI này được thiết kế để sử dụng nhiều khả năng nhận thức hơn, nhằm thực hiện bất kỳ nhiệm vụ lý luận nào mà con người có thể thực hiện. AI tổng quát vẫn chưa tồn tại nhưng đây được coi là mục tiêu dài hạn của nghiên cứu AI.
Lợi ích của trí tuệ nhân tạo
AI mang lại vô số lợi thế cho người dùng cuối và doanh nghiệp trong mọi ngành nghề. Tùy theo trường hợp sử dụng, AI có khả năng xác định các mẫu hình và dự đoán sự kiện, tự động hóa các quy trình phức tạp, cũng như điều chỉnh các quy trình công việc để đáp ứng nhu cầu riêng của từng dự án hoặc cá nhân. AI cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và tối ưu hóa hoạt động quản lý tài nguyên. Với những tiến bộ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI còn có thể hỗ trợ các chatbot và giao diện để mang lại trải nghiệm tương tác cá nhân cho người dùng, giúp thông tin trở nên dễ tiếp cận hơn. AI có thể có tác động chuyển đổi đến cách thức con người và tổ chức làm việc, đưa ra quyết định và thể hiện tính sáng tạo.
Cách thức hoạt động của trí tuệ nhân tạo
Cốt lõi của công nghệ AI là khả năng máy học và các quy trình học sâu, được gọi là mô hình AI, giúp phân tích dữ liệu, nhận dạng mẫu hình và đưa ra quyết định với sự can thiệp từ con người ở mức độ tối thiểu. Ở cấp độ kỹ thuật, những mô hình AI hoạt động thông qua các thuật toán tinh vi và mạng thần kinh, vốn cho phép máy móc xử lý dữ liệu, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt.
Về cơ bản, các mô hình AI là phần mềm mà các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển AI lập trình và huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu được xử lý trước. Các bộ khung như TensorFlow và PyTorch đóng vai trò then chốt trong quá trình phát triển AI thông qua việc cung cấp các công cụ, thư viện và nền tảng để thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình AI học sâu và máy học một cách hiệu quả.
Quy trình công việc phát triển AI
Quy trình công việc phát triển AI bao gồm ba giai đoạn chính. Giai đoạn đầu tiên là xử lý trước dữ liệu, trong đó, dữ liệu cần được phân tích sẽ được làm sạch và định dạng. Tiếp theo là xây dựng mô hình AI, trong đó, chọn ra các thuật toán và bộ khung để xây dựng mô hình và mô hình này sẽ học hỏi từ dữ liệu đã được xử lý trước. Cuối cùng, mô hình đã huấn luyện sẽ được triển khai và sử dụng cho hoạt động suy luận, đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mới để chứng minh tính khả thi trong đời sống. Từ đầu đến cuối, toàn bộ quá trình này thường được gọi là quy trình chuỗi AI.
Quy mô của LLM và AI tạo sinh
Với sự quan tâm rộng rãi đến LLM, mọi người có thể tự hỏi điều gì khiến LLM khác biệt so với các hoạt động triển khai AI truyền thống. LLM khác với các mô hình AI học sâu điển hình về mặt quy mô và độ phức tạp. LLM sử dụng các mạng thần kinh bao quát, được gọi là hệ chuyển biến, để giúp hiểu được sắc thái của ngôn ngữ và huấn luyện dựa trên lượng lớn dữ liệu nguyên văn từ nhiều nguồn khác nhau. Đây là yếu tố cho phép các LLM và công cụ như ChatGPT đạt hiệu quả khi tạo ra văn bản như thể con người tạo ra, có thể mang tính sáng tạo và có khả năng điều hướng các cú pháp, văn phong và ngữ cảnh khác nhau. Nói một cách tương đối, các mô hình AI học sâu thường tập trung vào nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh hoặc dịch ngôn ngữ đơn giản.
Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Nhờ khả năng thích ứng và tiềm năng dành cho các ứng dụng hiện vẫn chưa hiện thực hóa, AI đang dần chín muồi thành một thành tố cơ bản của công cuộc chuyển đổi số hóa trong một số ngành nghề. Dưới đây là một vài ví dụ nổi bật:
- AI trong ngành ô tô: AI đang giúp hiện thực hóa giấc mơ phương tiện không người lái, ứng dụng công nghệ thị giác máy tính để giám sát người lái và hành khách, cũng như đưa các trợ lý AI tạo sinh và trải nghiệm chơi trò chơi có hỗ trợ AI vào trong phương tiện.
- AI trong lĩnh vực ngân hàng, AI trong lĩnh vực dịch vụ tài chính: Các chatbot AI đang cá nhân hóa hoạt động tương tác với khách hàng, trong khi ở phía sau, AI lại đang giúp phát hiện và ngăn chặn gian lận, tự động hóa quy trình đánh giá rủi ro và đơn giản hóa hoạt động giao dịch chứng khoán theo thuật toán.
- AI trong ngành sản xuất: AI đang thúc đẩy ứng dụng robot tại cơ sở sản xuất và kho bãi, tự động hóa hoạt động nhận thức tình huống bằng các bộ đôi kỹ thuật số, giúp giảm thời gian ngừng hoạt động thông qua cơ chế bảo trì dự đoán và giúp cải thiện kết quả nhờ vào cơ chế tự động phát hiện sai sót.
- AI trong lĩnh vực phát triển bền vững, AI trong lĩnh vực năng lượng: AI cải thiện lưới điện thông minh, vốn tích hợp hiệu quả năng lượng tái tạo, cho phép bảo trì dự đoán cho cơ sở hạ tầng năng lượng như đường dây điện, giúp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các tòa nhà và phân tích dữ liệu về môi trường và khí thải để giúp chống lại hiện tượng biến đổi khí hậu.
Những thách thức của trí tuệ nhân tạo
Có một số rào cản khi bước đầu triển khai AI, bao gồm chi phí ban đầu cao, liên quan đến việc thiết lập cơ sở hạ tầng AI và thuê chuyên gia lành nghề để phát triển và duy trì các hệ thống này. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cũng có thể thấy rằng việc tích hợp các công nghệ AI vào trong quy trình công việc hiện có của họ có thể tốn thời gian và phá vỡ quy trình, cũng như đòi hỏi phải liên tục giám sát, phân tích và tinh chỉnh mô hình AI để có kết quả tốt nhất. Hơn nữa, các tổ chức phải chủ động xử lý vấn đề thiên kiến tiềm ẩn trong các mô hình AI khi sử dụng AI để cung cấp dữ kiện cho hoạt động ra quyết định của họ.
May mắn là có thể có nhiều cách để các tổ chức tận dụng cơ sở hạ tầng CNTT hiện có cho các quy trình AI của họ, ngoài việc sử dụng tài nguyên đám mây kết hợp, để giúp bù đắp cho chi phí ban đầu. Các chương trình triển khai và thí điểm từng bước có thể giúp dễ dàng chuyển đổi sang AI trước khi triển khai trên quy mô toàn diện và việc tinh chỉnh liên tục các mô hình AI có thể cải thiện hiệu quả AI theo thời gian. Để giúp giảm thiểu sự thiên kiến trong mô hình AI, các tổ chức có thể thường xuyên kiểm tra dữ liệu và kết quả suy luận để có tính minh bạch hơn, sử dụng các tập dữ huấn luyện đa dạng và tạo điều kiện thúc đẩy tính đa dạng và công bằng trong các nhóm thiết kế và phát triển hệ thống AI.
Tương lai của trí tuệ nhân tạo
AI đang phát triển nhanh chóng, minh chứng cho sự tiến bộ vượt bậc, cho thấy tương lai ẩn chứa nhiều tiềm năng. Những tiến bộ trong các lĩnh vực đã thiết lập về máy học và học sâu, kết hợp với sự khéo léo của LLM, có thể định hình lại các ngành nghề, nâng cao hiệu quả và mở ra các phạm trù sáng tạo mới. Việc theo đuổi AI có trách nhiệm, minh bạch, công bằng và có trách nhiệm có thể giúp nâng cao tỉnh thức về các tác động tiềm ẩn của AI đối với xã hội và giúp đảm bảo những tiến bộ về AI tiếp tục bồi đắp cho cộng đồng.
Về mặt khái niệm, AI trong tương lai có thể sở hữu những khả năng tự thân vượt xa những gì có thể có, sử dụng cơ sở hạ tầng điện toán và mạng thần kinh hiện nay. Những khả năng này bao gồm AI tổng quát, vốn hoàn toàn có được các khả năng nhận thức như con người và AI đạt đến mức độ của thuyết tâm trí, nói đến khả năng hiểu và diễn giải được cảm xúc, niềm tin và ý định của thực thể khác. AI đạt mức thuyết tâm trí có thể mang lại cảm giác đồng cảm hơn rất nhiều khi đối thoại chuyện trò, so với các chatbot cá nhân mà người dùng tương tác cùng ngày nay. Cuối cùng, AI với khả năng tự nhận thức mô tả về một hệ thống có thể lĩnh hội sự tồn tại của chính nó, điều mà đến hiện tại, vẫn bó gọn trong phạm vi lý thuyết và khoa học viễn tưởng.