TÌM HIỂU SƠ GIẢN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Gần đây trên MXH nhắc nhiều đến TTNT buộc người hay dùng máy tính như Còi (trong việc tạo ra các hình ảnh minh họa cho cmt trên Facebook) phải tìm hiểu về nó

KHÁI NIỆM Trí tuệ nhân tạo (TTNT) (Artificial intelligence, viết tắt: AI) đề cập đến khả năng của các hệ thống máy tính thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến trí thông minh của con người, như học tập, suy luận, giải quyết vấn đề, nhận thức và đưa ra quyết định. Nói một cách khác đó là một công nghệ cho phép máy móc, đặc biệt là máy tính, thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ như con người. Không giống như lập trình truyền thống chỉ dựa trên logic, trí tuệ nhân tạo sử dụng các hệ thống học máy (machine learning) để học hỏi và mô phỏng các hoạt động như suy nghĩ, lập luận và tự thích nghi.

CÁC TRƯỜNG PHÁI:

Trí tuê nhân tạo truyền thống hầu như bao gồm các phương pháp hiện được phân loại là các phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với các tên Trí tuê nhân tạo biểu tượng, Trí tuê nhân tạo logic, Trí tuê nhân tạo ngăn nắp (neat AI) và Trí tuê nhân tạo cổ điển (Goodness Old Fashioned Artificial Intelligence)

Trí tuệ tính toán nghiên cứu việc học hoặc phát triển lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist). Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và có quan hệ với Trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, Trí tuê nhân tạo lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing).

ỨNG DỤNG rất đa dạng, từ việc nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đến hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot; giúp phân tích khối lượng dữ liệu lớn để đưa ra các dự đoán thông minh, cải thiện hiệu quả kinh doanh và giải quyết các vấn đề phức tạp.

MỤC TIÊU tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng tương tác và đáp ứng linh hoạt như con người, từ đó mang lại giá trị to lớn trong nhiều lĩnh vực.

CƠ CHẾ HOẠT ĐỘNG sự kết hợp giữa dữ liệu lớn và các thuật toán phức tạp, được thiết kế để mô phỏng cách con người học hỏi và xử lý thông tin. AI trải qua quá trình xử lý thông tin lặp đi lặp lại, trong đó nó phân tích các mẫu dữ liệu và trích xuất các đặc điểm quan trọng để tạo ra tri thức mới.

Cụ thể, khi AI tiếp nhận dữ liệu, nó sử dụng các thuật toán để phân tích, tìm kiếm quy luật và xây dựng mô hình. Trong quá trình này, AI sẽ tự động đánh giá hiệu suất của mình, kiểm tra các dự đoán hoặc hành động đã thực hiện và so sánh với kết quả thực tế. Nếu phát hiện sai lệch hoặc thiếu sót, hệ thống sẽ điều chỉnh các tham số hoặc thuật toán để cải thiện độ chính xác.

CÁC CÔNG NGHỆ AI NỔI BẬT HIỆN NAY

Trợ lý ảo (Virtual agent) giao tiếp với con người qua ngôn ngữ tự nhiên, giúp thực hiện các tác vụ như trả lời câu hỏi, tổ chức lịch làm việc và hỗ trợ khách hàng.

Nhận dạng giọng nói hay còn gọi là Speech recognition nó được ứng dụng phổ biến trong trợ lý ảo, hệ thống điện thoại thông minh và điều khiển thiết bị IoT, giúp tăng tính tiện lợi và tương tác tự nhiên giữa con người và máy móc.

Sinh trắc học (Biometrics) cho phép nhận dạng và xác thực con người thông qua các đặc điểm như vân tay, mống mắt,và khuôn mặt; được ứng dụng mạnh mẽ trong bảo mật, ngân hàng và y tế, giúp đảm bảo tính an toàn và tiện lợi trong quản lý truy cập.

Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên hay Natural language generation: sử dụng AI để tạo ra văn bản, báo cáo hoặc nội dung khác từ dữ liệu có cấu trúc. Công nghệ này tối ưu quy trình làm việc trong báo chí, y tế và tài chính, cho phép tạo báo cáo nhanh chóng, chính xác và giảm thiểu sự can thiệp của con người.

Học máy (Machine learning) là nền tảng cốt lõi của nhiều ứng dụng AI, giúp hệ thống tự học hỏi từ dữ liệu và không ngừng nâng cao hiệu suất mà không cần sự can thiệp lập trình trực tiếp. Học máy được ứng dụng trong phân tích tài chính, y tế, sản xuất và marketing, giúp tự động hóa và tối ưu hóa quy trình ra quyết định.

Quản lý quyết định (Decision Management) sử dụng phân tích dữ liệu và thuật toán AI để đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác. Ứng dụng này được sử dụng trong tài chính, chăm sóc sức khỏe và thương mại điện tử, giúp giảm thiểu rủi ro và tăng hiệu quả hoạt động.

Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation) sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập liệu, xử lý đơn hàng và quản lý tài liệu. Công nghệ này giúp tăng năng suất, giảm sai sót và chi phí, đồng thời giải phóng nguồn lực cho các công việc sáng tạo hơn.

Mạng ngang hàng (Peer-to-Peer Network) kết nối các thiết bị trực tiếp mà không cần trung tâm điều phối. Công nghệ này được sử dụng trong tiền mã hóa, trò chơi trực tuyến và chia sẻ dữ liệu, mang lại sự an toàn và tiết kiệm chi phí trong truyền tải dữ liệu.

Các nền tảng học sâu (Deep Learning Platforms) dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo, cho phép xử lý dữ liệu lớn và giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh, phát hiện tế bào ung thư và phân tích video. Đây là một trong những trụ cột quan trọng của AI hiện đại, với ứng dụng trong y tế, hàng không và an ninh.

Phần cứng tối ưu hóa (AI-Optimized Hardware) bao gồm các GPU, TPU và các bộ xử lý chuyên biệt khác, giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu và giảm tiêu hao năng lượng. Loại phần cứng này đang được sử dụng trong xe tự hành, AI y tế và nhận dạng hình ảnh, mở rộng tiềm năng của các ứng dụng AI.

THÁCH THỨC VÀ HẠN CHẾ

Rủi ro về dữ liệu khi  bị tấn công, làm giả hoặc chứa định kiến; dẫn đến nguy cơ vi phạm bảo mật dữ liệu hoặc tạo ra các kết quả không chính xác. Việc bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu và áp dụng các biện pháp an ninh là điều cần thiết để giảm thiểu rủi ro.

Rủi ro về mô hình  bị tấn công bởi các đối tượng xấu thông qua thao túng hoặc đánh cắp, ảnh hưởng đến hiệu suất và tính chính xác của AI, tăng nguy cơ lỗi vận hành hoặc thiếu kiểm soát trong triển khai.

Các vấn đề về vận hành có thể gặp phải tình trạng sai lệch hoặc trôi mô hình (model drift) do thay đổi trong dữ liệu đầu vào hoặc không cập nhật kịp thời; làm giảm hiệu quả hoạt động và tăng nguy cơ lỗi hệ thống, gây tổn thất lớn cho các doanh nghiệp.

Thách thức về đạo đức và pháp lý vô tình tạo ra những kết quả thiếu công bằng nếu dữ liệu huấn luyện chứa định kiến xã hội. Do vậy cần đặt ưu tiên vào việc phát triển AI một cách có đạo đức, minh bạch và tuân thủ pháp luật để tránh các tranh cãi.

XU HƯỚNG TƯƠNG LAI

AI Agents (Tác nhân AI): Các hệ thống AI ngày càng tiến xa hơn trong khả năng tự động hóa, không chỉ thực hiện các tác vụ cơ bản mà còn có thể xử lý công việc phức tạp và đa bước một cách độc lập, nâng cao hiệu quả trong nhiều ngành.

Hyper-Personalization (Cá nhân hóa siêu cấp): AI sẽ tiếp tục nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp các dịch vụ và sản phẩm tùy chỉnh theo sở thích cá nhân, đặc biệt trong bán lẻ, y tế và tài chính.

AI ROI Measurement (Đo lường lợi nhuận đầu tư từ AI): Các doanh nghiệp sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa giá trị thực tế từ AI, thay vì chạy theo xu hướng, nhờ các công cụ đo lường hiệu quả đầu tư chặt chẽ.

Generative AI Security Products (Sản phẩm bảo mật từ AI tạo sinh): Generative AI đang cải tiến mạnh mẽ các giải pháp bảo mật, giúp ngăn chặn tấn công mạng và phát hiện mối đe dọa tinh vi hơn.

Quantum AI (AI lượng tử): sẽ xử lý các vấn đề phức tạp, như nhận diện mẫu và tối ưu hóa dữ liệu lớn, mở ra tương lai mới cho các lĩnh vực như y tế và tài chính.

Conversational AI (AI hội thoại): giao tiếp sẽ trở nên phổ biến và tự nhiên hơn, không chỉ trong chăm sóc khách hàng mà còn ở giáo dục, bất động sản và pháp lý.

Intelligent Automation (Tự động hóa thông minh): với khả năng dự đoán lỗi, gợi ý cải tiến và xử lý công việc phức tạp, thay vì chỉ dừng ở các tác vụ lặp đi lặp lại.

AI for Healthcare (AI trong lĩnh vực y tế): thúc đẩy đổi mới trong chẩn đoán, điều trị và nghiên cứu y học, từ phân tích hình ảnh y tế đến dự đoán bệnh lý.

Higher Public Understanding (Hiểu biết của công chúng): Công chúng sẽ nhận thức rõ hơn về vai trò và lợi ích của AI, thúc đẩy kỳ vọng cao hơn trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.

AI-Human Collaboration (Hợp tác giữa AI và con người): thành công cụ hỗ trợ mạnh mẽ, giúp con người ra quyết định, sáng tạo và tối ưu hóa quy trình làm việc, tạo nên sự kết hợp hiệu quả giữa công nghệ và con người.

KẾT LUẬN:

Hiểu rõ trí tuệ nhân tạo AI là gì không chỉ giúp nắm bắt xu hướng công nghệ mà còn mở ra cơ hội ứng dụng AI vào cuộc sống một cách hiệu quả. Với khả năng tối ưu hóa quy trình, tăng cường sáng tạo và giải quyết các vấn đề phức tạp, AI đang trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích đáng kể, việc phát triển và sử dụng AI cũng đặt ra thách thức lớn về đạo đức, bảo mật và quyền riêng tư. Điều quan trọng là cần tìm cách phát triển AI một cách có trách nhiệm, hài hòa giữa lợi ích công nghệ và giá trị nhân văn.

-Lương Đức Mến, BS từ nhiều nguồn TK-