AI là gì? Có lẽ chỉ dân Công nghệ mới biết rõ đến cụm từ viết tắt này, nhưng nói Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo bạn sẽ biết, và bạn sẽ nghĩ đến gì đầu tiên? Có phải bạn đang nghĩ đến những con Robot thông minh như con người? Chính xác là nó, AI chính là một công nghệ cấp cao, là trí thông minh của máy móc được tạo ra bằng chính con người.
Chắc rằng bạn cũng đã từng xem các bộ phim viễn tưởng hay nghe đến nhiều thông tin rằng trong tương lai trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế con người, sẽ đẩy con người ra chuỗi sản xuất,… thực sự sức mạnh của AI có lớn đến vậy hay không? Với tôi nhắc đến Trí tuệ nhân tạo là sự thông minh vượt trội của con người.
Bạn đã biết về những thiết bị, ứng dụng nào quanh bạn được sử dụng công nghệ AI hay không? AI đã biến cuộc sống chúng ta trở nên nhẹ nhàng hơn rất nhiều, lợi ích mà nó đem lại là không thể chối bỏ, rất lớn là đằng khác. Bạn có tò mò về nó hay không? Nếu có cùng hãy cùng chúng tôi tổng hợp vài điều về AI ngay sau đây.
![AI là gì? Sức mạnh trí tuệ nhân tạo trong từng lĩnh vực đời sống 12 AI là gì? Trí tuệ nhân tạo là gì?](https://lafactoriaweb.com/wp-content/uploads/2020/10/AI_la_gi_05.jpg)
AI – Trí tuệ nhân tạo AI là gì?
AI là viết tắt của cụm từ tiếng Anh Artificial intelligence có nghĩa là trí tuệ nhân tạo, hay trí thông minh nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, nhất là các hệ thống của hệ máy tính. AI với các ứng dụng cụ thể bao gồm: xử lý các ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác, quản lý hệ thống.
Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc còn trí thông minh tự nhiên được con người thể hiện.
Công nghệ AI là gì?
Công nghệ AI là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là cho các hệ thống máy tính.
Các quá trình này bao gồm:
+ Việc học tập ở đây là thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin
+ Lập luận: sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định
+ Tự sửa lỗi
Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia, nhận dạng tiếng nói và thị giác máy tính: nhận diện khuôn mặt, vật thể hoặc chữ viết.
Trí tuệ nhân tạo từ đâu ra?
Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,… giống như trí tuệ con người. Nó xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.
Rất nhiều hãng công nghệ nổi tiếng luôn có tham vọng tạo ra được những AI vì giá trị của nó là vô cùng lớn, giải quyết được rất nhiều vấn đề của con người mà loài người đang chưa giải quyết được.
Trí tuệ nhân tạo mang lại rất nhiều giá trị cho cuộc sống loài người, nó làm cho cuộc sống con người phát triển trở nên hiện đại, không còn mất nhiều công sức, thời gian vào những việc thủ công chẳng hạn, nhưng cũng tiềm ẩn những nguy cơ mà có lẽ chúng ta đều đã biết và hình dung nếu một mai trí thông minh nhân tạo vượt qua con người qua các bộ phim viễn tưởng.
Mục đích của AI?
Mục đích của AI là mang lại những sự phát triển đem tới cuộc sống thực sự hiện đại. Bao gồm việc mong muốn tạo ra các hệ thống chuyên gia, ở đây là các ứng dụng máy tính được phát triển để giải quyết các vấn đề được coi là phức tạp trong một lĩnh vực cụ thể, ở mức độ thông minh, cùng chuyên môn của con người. Nhằm có thể giúp con người bớt đi những công việc quá sức.
Mục đích của AI còn là thực hiện trí thông minh của con người trong máy móc, tức là tạo ra các hệ thống có thể hiểu, suy nghĩ, học hỏi và cư xử hành động như con người.
Kỹ thuật AI là gì?
Trong thực tế, dữ liệu có những tính chất như: Khối lượng của nó rất lớn, không được cấu trúc hay định dạng tốt, có thể liên tục thay đổi.
Kỹ thuật AI là một cách thức để tổ chức và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, các kỹ thuật AI còn nâng cao tốc độ thực hiện các chương trình phức tạp mà nó được trang bị.
AI cần các kỹ năng gì
Lập trình AI hay lập trình trí thông minh nhân tạo cần tập trung vào ba kỹ năng nhận thức: học tập, lý luận và tự điều chỉnh.
– Quá trình Learning – Học tập
Quá trình này của lập trình AI chỉ việc cần tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc ở đây là các thuật toán cung cấp cho các thiết bị máy tính các hướng dẫn từng bước về cách hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể. Hay nói cách khác là về cách biến dữ liệu thu được thành thông tin có thể thực hiện được.
– Quá trình suy luận
Quá trình lập trình AI về khía cạnh này là tập trung vào việc chọn đúng, chuẩn xác thuật toán để cung cấp cho máy hướng dẫn thực hiện hành động đạt được kết quả mong muốn.
– Quá trình tự điều chỉnh
Về khía cạnh tự điều chỉnh của lập trình AI được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán cho phù hợp và đảm bảo chúng cung cấp kết quả chính xác nhất có thể.
Ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo AI
![AI là gì? Sức mạnh trí tuệ nhân tạo trong từng lĩnh vực đời sống 14 Trí thông minh nhân tạo có ưu và nhược điểm gì?](https://lafactoriaweb.com/wp-content/uploads/2020/10/AI_la_gi_04.jpg)
– Mạng lưới thần kinh nhân tạo và công nghệ trí tuệ nhân tạo, ngày càng phát triển một cách nhanh chóng với khả năng học tập sâu, tức là thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc, chủ yếu do AI xử lý một lượng lớn dữ liệu với tốc độ nhanh và đưa ra dự đoán chính xác hơn nhiều so với khả năng của con người.
– Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày có thể sẽ chôn vùi những nhà nghiên cứu, vì nó nhanh đến mức không ai có thể tiếp nhận hết được, nhưng các ứng dụng AI sử dụng học máy có thể lấy những dữ liệu đó và nhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được. 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.
AI chia làm 2 loại AI mạnh và AI yếu:
+ AI được phân loại là mạnh hay yếu. AI yếu, thường được các hệ thống AI dùng 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. Nó được dùng cho những 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, tìm ra giải pháp một cách tự động.
– Khả năng giải thích với trí tuệ nhân tạo là một nhược điểm, một trở ngại trong việc sử dụng AI trong các lĩnh vực hoạt động theo các yêu cầu phải tuân thủ quy định nghiêm ngặt. Ví dụ, khi quyết định từ chối cấp tín dụng được đưa ra bởi AI của các tổ chức tài chính, việc này khó để đưa ra các giải thích rõ ràng hay các lý do về việc không cấp tín dụng cho khách hàng.
Các thành phần của AI
Khi xu hướng AI ngày càng phát triển, các nhà cung cấp luôn tìm cách tăng cường thúc đẩy việc sử dụng AI cho các sản phẩm và dịch vụ của họ. Thông thường những gì 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, tuy nhiên vẫn có một số ít như ngôn ngữ Python và C được sử dụng trong lĩnh vực này.
AI trong các lĩnh vực trong cuộc sống như thế nào?
![AI là gì? Sức mạnh trí tuệ nhân tạo trong từng lĩnh vực đời sống 15 AI là gì? Sức mạnh trí tuệ nhân tạo trong từng lĩnh vực đời sống 9](https://lafactoriaweb.com/wp-content/uploads/2020/10/AI_la_gi_03.jpg)
AI trong chăm sóc sức khỏe
AI đang là hy vọng lớn nhất để cải thiện kết quả của bệnh nhân đồng thời giảm chi phí. Các công ty đang cố gắng áp dụng máy học để chẩn đoán hiệu quả hơn và nhanh hơn con người. Có thể kể đến một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe nổi tiếng nhất là IBM Watson. Công nghệ này hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể trả lời các câu hỏi. Trên cơ sở hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân cùng các nguồn dữ liệu có sẵn khác nó tạo thành một giả thuyết, sau đó nó đưa ra một lược đồ chấm điểm tin cậy.
Các ứng dụng AI khác như chatbot, đây là một chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, giúp sắp xếp các cuộc hẹn theo dõi hoặc hỗ trợ bệnh nhân thông qua quy trình thanh toán, kiểu như trợ lý sức khỏe ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.
Điều trị từ xa: Bệnh nhân có thể liên hệ với hệ thống AI của bệnh viện để phân tích các triệu chứng của bệnh nhân, nhập các dấu hiệu quan trọng của họ, đánh giá có cần phải chăm sóc y tế hay không. Việc này giúp làm giảm khối lượng công việc của các chuyên gia y tế.
Hỗ trợ chẩn đoán: Thông qua thị giác máy tính và mạng lưới thần kinh tích chập, AI có khả năng đọc quét hình ảnh cộng hưởng từ để kiểm tra khối u và sự phát triển ác tính khác của nó, với tốc độ nhanh hơn so với các bác sĩ x-quang với sai số thấp hơn đáng kể.
Phẫu thuật có sự trợ giúp của robot: Robot phẫu thuật có sai số rất nhỏ và có thể thực hiện phẫu thuật suốt ngày đêm mà không bị kiệt sức.
Giám sát các chỉ số quan trọng,….
AI trong kinh doanh
Hướng đến tự động hóa quá trình robot đang được áp dụng cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà trước thường được thực hiện bởi con người. Các thuật toán máy học đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích, khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn.
Chatbots là một AI đã được kết hợp vào các trang Web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng.
AI trong giáo dục
AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các nhà giáo dục tiết kiệm thời gian rất nhiều. Đồng thời nó có thể đánh giá sinh viên và thích ứng với nhu cầu của họ, giúp họ làm việc theo tốc độ của riêng bản thân. Thậm chí nó có thể thay thế vị trí giáo viên.
AI trong tài chính
AI như Intuit’s Mint hoặc TurboTax trong các ứng dụng tài chính cá nhân đang phá vỡ các tổ chức tài chính. Các ứng dụng thực hiện thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính. IBM Watson cũng là chương trình đã được áp dụng cho quá trình mua nhà. Phần mềm trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn giao dịch trên Phố Wall.
AI trong pháp luật
Với con người quá trình khám phá, sàng lọc thông qua các tài liệu trong pháp luật thường không thể nào thwucj hiện nổi vì nó quá sức, bởi một lượng thông tin quá khổng lồ.
Tự động hóa quá trình này nhằm sử dụng thời gian hiệu quả hơn. Các công ty khởi nghiệp đang chạm đến việc xây dựng các trợ lý máy tính thực hiện việc hỏi và trả lời để có thể sàng lọc các câu hỏi được lập trình để trả lời bằng cách kiểm tra phân loại liên quan đến cơ sở dữ liệu.
AI trong sản xuất
Trong sản xuất AI được ứng dụng vào nhiều nhất, 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 con người.
AI trong ngân hàng
Các ngân hàng sử dụng chatbot để làm cho khách hàng của họ biết về các dịch vụ và dịch vụ bổ sung và họ đã tìm thấy kết quả tốt trong nhiệm vụ đó. Bên cạnh đó ngân hàng 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.
Các ứng dụng nào đã được dùng AI?
AI được ứng dụng rất nhiều trên các sản phẩm công nghệ tiên tiến như: Điện thoại, Tivi, Tủ lạnh, các thiết bị âm thanh và các thiết bị gia dụng. Chứng là những vật dụng khá phổ biến và thân thuộc với chúng ta hằng ngày.
Ứng dụng nhận diện khuôn mặt thông qua Camera ở các sân bay hay tòa nhà.
Dòng Smart tivi với cải tiến chất lượng hình ảnh, nhận diện lời nói,…
Các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant, Alexa có khả năng nghe, hiểu, trả lời và làm việc cho con người.
AI được ứng dụng thế nào trong cuộc sống hiện tại, đặc biệt là tương lai
Trong ngành vận tải
Trí tuệ nhân tạo trong ngành vận tải được ứng dụng trên những phương tiện tự lái, nhất là ô tô. Sự ứng dụng này góp phần mang lại lợi ích kinh tế rất cao vì nó sẽ giúp cắt giảm chi phí và quan trọng hơn là hạn chế những tai nạn nguy hiểm đến tính mạng.
Có thể kể đến một ứng dụng vào năm 2016, Otto – một hãng phát triển xe tự lái thuộc Uber đã vận chuyển thành công 50.000 lon bia Budweisers bằng xe tự lái với quãng đường dài 193 km. Công ty tư vấn công nghệ thông tin Gartner đã đưa ra dự đoán trong tương lai, những chiếc xe như vậy có thể kết nối với nhau thông qua Wifi để đưa ra những lộ trình vận tải tốt nhất.
Trong truyền thông
Trong truyền thông sự phát triển của trí tuệ nhân tạo góp phần làm thay đổi cách thức tiếp cận với khách hàng mục tiêu.
Nhờ những lợi ích công nghệ AI, các công ty có thể cung cấp quảng cáo đúng thời điểm, đúng khách hàng tiềm năng, bằng cách phân tích các đặc điểm về nhân khẩu học, thói quen hoạt động trực tuyến, nội dung mà khách hàng thường xem trên quảng cáo.
Trong sản xuất
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng vào thiết kế và xây dựng những quy trình sản xuất tối ưu, hiện đại hơn. Công nghệ AI trong sản xuất với khả năng phân tích cao, làm cơ sở định hướng cho việc ra quyết định trong sản xuất.
Trong y tế
Máy bay thiết bị bay không người lái sẽ là ứng dụng tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế được sử dụng trong những trường hợp cứu hộ khẩn cấp. Với thiết bị bay không người lái này tốc độ nhanh hơn xe chuyên dụng đến 40%, vô cùng thích hợp để sử dụng ở những nơi có địa hình hiểm trở, hay đang trong khu vực nguy hiểm con người không thể đi vào chẳng hạn.
Trong giáo dục
Các hoạt động giáo dục như chấm điểm hay dạy kèm học sinh có thể được tự động hóa nhờ công nghệ AI. Nhiều phần mềm giáo dục kết hợp vừa chơi vừa học ra đời đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng học sinh, giúp học sinh cải thiện tình hình học tập theo tốc độ riêng của mình.
Trí tuệ nhân tạo còn có thể phát hiện và chỉ ra những vấn đề mà các khóa học cần phải cải thiện. Công nghệ AI còn theo dõi sự tiến bộ của học sinh và thông báo đến giáo viên khi phát hiện ra vấn đề đối với kết quả học tập của học sinh.
Và hơn nữa sinh viên còn có thể học hỏi ở bất cứ nơi nào trên thế giới thông qua việc sử dụng những phần mềm có hỗ trợ AI. Công nghệ AI đồng thời cung cấp dữ liệu nhằm giúp sinh viên lựa chọn được những khóa học tốt nhất cho mình.
Trong ngành dịch vụ
Công nghệ AI sẽ giúp ngành dịch vụ hoạt động tối ưu và góp phần mang đến những trải nghiệm mới mẻ hơn và tốt hơn cho khách hàng. Bằng việc thu thập, phân tích dữ liệu, công nghệ AI có thể nắm bắt thông tin về hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng, từ đó mang lại những giải pháp phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng
Top những ứng dụng Tuệ Nhân Tạo AI Hot Nhất hiện nay
AI trong lĩnh vực sức khỏe
+ AI góp phần cải thiện tình trạng sức khỏe bệnh nhân, đồng thời giảm các chi phí điều trị. Các công ty đang áp dụng Machine Learning để chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn con người.
Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe tốt nhất phải kể đến IBM Watson, có khả năng hiểu được các ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng phản hồi các câu hỏi được yêu cầu. Hệ thống này khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu sẵn có khác để tạo ra giả thuyết.
Các ứng dụng khác của AI bao gồm chatbot, chương trình máy tính trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, sắp xếp các cuộc hẹn hoặc trợ giúp bệnh nhân thông qua quá trình thanh toán và các trợ lý y tế ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.
Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Nature Language Generation – NLG): Tạo ra các văn bản từ những dữ liệu máy tính tự tổng hợp được.
Nhận diện giọng nói: Chuyển đổi lời nói của con người sang dạng mà các ứng dụng máy tính có thể hiểu được.
Quản trị viên ảo: Từ những chatbot đơn giản cho tới những hệ thống tiên tiến có thể kết nối được với con người, công nghệ này đang được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, hỗ trợ người dùng và quản lý nhà thông minh.
Nền tảng máy học (Machine Learning): Cung cấp các thuật toán, API, bộ công cụ phát triển và huấn luyện, dữ liệu cũng như các công nghệ điện toán để thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình máy học vào trong các ứng dụng, tiến trình và máy móc.
Phần cứng tối ưu hóa AI: Bao gồm các bộ xử lý GPU và các thiết bị đặc biệt được thiết kế để có thể thực hiện được các công việc của AI một cách hiệu quả nhất. Để xử lý các AI tốt nhất chúng ta cần phải trang bị một bộ máy tính chuyên dụng cho ứng dụng AI – Trí Tuệ Nhân Tạo (Deep Learning), đây là những bộ PC mà được xây dựng rất là đặc biệt, chạy song song nhiều card màn hình.
Quản lý ra quyết định: Đây là công nghệ đưa các quy tắc và logic vào trong hệ thống AI để sử dụng cho việc thiết lập/huấn luyện ban đầu nhằm giúp chúng có khả năng duy trì và điều chỉnh liên tục.
Nền tảng Deep Learning: Là một lĩnh vực đặc biệt trong máy học (machine learning), deep learning là chương trình chạy trên một mạng thần kinh nhân tạo, có khả năng huấn luyện máy tính học một lượng rất lớn dữ liệu.
Sinh trắc học: Công nghệ này cho phép tương tác tự nhiên hơn giữa con người và máy móc, bao gồm cả nhận diện hình ảnh, dấu vân tay, giọng nói và cử chỉ của con người.
Quy trình tự động hóa robot (Robotic Process Automation): Sử dụng mã hóa và những phương pháp khác để tự động hóa hoạt động của con người bằng robot để hỗ trợ công việc hiệu quả hơn.
AI được tích hợp vào nhiều loại công nghệ khác nhau
![AI là gì? Sức mạnh trí tuệ nhân tạo trong từng lĩnh vực đời sống 19 Xe tự lái là một ứng dụng của AI](https://lafactoriaweb.com/wp-content/uploads/2020/10/AI_la_gi_10.jpg)
– Tự động hóa: AI làm cho một hệ thống có khả năng xử lý tự động.
Ví dụ: Tự động hóa quá trình robot (RPA), tức là Robot có thể được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ có thể lặp đi lặp lại với khối lượng lớn mà con người thường thực hiện.
– Máy học (Machine learning): nó là khoa học tích hợp nhằm để có được một máy tính có thể hành động mà không cần lập trình. Trong đó học sâu là một tập hợp con của máy học, hiểu theo một cách đơn giản nó 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 từng mẫu có thể 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, 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 hay vài hành động hệ thống AI được cung cấp phản hồi.
– Thị giác máy: nó là khoa học cho phép máy tính nhìn thấy. Công nghệ này sẽ nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh bằng cách sử dụng camera, chuyển đổi tương tự sang số và xử lý tín hiệu số.
– Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Đây là cách xử lý ngôn ngữ của con người chứ không phải máy tính bằng một chương trình máy tính. Một ví dụ điển hình đã cũ của nó 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.
– Robotics: Lĩnh vực kỹ thuật này tập trung vào thiết kế chế tạo và sản xuất Robot. Robot được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn thay cho con người hoặc thực hiện một việc gì đó đòi hỏi sự nhất quán như sử dụng trong các dây chuyền lắp ráp để sản xuất.
– Xe tự lái: 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.
AI trong bảo mật
AI và máy học đang đứng đầu trong danh sách các nhà cung cấp bảo mật danh sách thông dụng, đang sử dụng để phân biệt các dịch vụ của họ.
Trí tuệ nhân tạo và máy học cũng là một phần trong các sản phẩm an ninh mạng, đang làm gia tăng giá trị thực cho các nhóm bảo mật đang đi tìm cách xác định các cuộc tấn công, các phần mềm độc hại cùng các mối đe dọa khác gây nguy hiểm.
Các tổ chức hiện nay cũng sử dụng máy học trong phần mềm quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM), trong các lĩnh vực liên quan để phát hiện sự bất thường đồng thời dễ hơn trong việc xác định các hoạt động đáng ngờ, từ đó chỉ ra các mối đe dọa.
Bằng cách phân tích dữ liệu, sử dụng logic để xác định sự tương đồng với mã độc đã biết, AI có thể cung cấp sự cảnh báo về các cuộc tấn công mới và mới nổi sớm hơn rất nhiều so với nhân viên của con người hay các công nghệ lặp lại cũ trước đây.
Công nghệ bảo mật AI vừa giảm đáng kể số lượng tấn công, cảnh báo trước các nguy cơ nên cũng 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, tin tặc ngày càng thông minh, ranh mãnh thì công nghệ AI đang đóng một vai trò lớn trong việc giúp các tổ chức chống lại các cuộc tấn công mạng.
Phân biệt AI, Machine Learning và Deep Learning
AI – trí tuệ nhân tạo: là trí tuệ máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,… như con người. Xử lý dữ liệu ở mức độ rộng hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.
AI với ba mức độ khác nhau:
+ Narrow AI: Máy chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể tốt hơn so với con người. Nghiên cứu hiện tại về AI hiện đang ở cấp độ này.
+ General AI: Trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ sử dụng trí tuệ nào, có độ chính xác như con người.
+ Strong AI: AI rất mạnh có thể đánh bại con người trong nhiều nhiệm vụ cụ thể
Machine Learning được gọi là học máy. Học máy là cách để có được AI, máy tự học mà không cần phải code nhiều như không có học máy. Nếu AI là mục tiêu thì học máy là phương tiện để đạt được mục tiêu đó.
Deep learning tập trung giải quyết các vấn đề liên quan đến mạng thần kinh nhân tạo nhằm nâng cấp các công nghệ: nhận diện giọng nói, tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Trí tuệ nhân tạo được cấu thành từ các lớp xếp chồng lên nhau, trong đó mạng thần kinh nhân tạo nằm ở dưới đáy, Machine learning nằm ở tầng tiếp theo và Deep learning nằm ở tầng trên cùng, hãy hình dung như vậy bạn sẽ dễ hiểu hơn.
Phân loại trí tuệ nhân tạo – công nghệ AI theo mức độ phức tạp
Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)
Máy phản ứng – Reactive machines, với các hệ thống AI này không có bộ nhớ, nó chỉ làm một nhiệm vụ cụ thể.
Loại công nghệ AI này nó phân tích những động thái khả thi của chính nó và đối thủ, chọn hành động chiến lược nhất.
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. Tuy nhiên bản thân nó không có bộ nhớ nên nó không thể sử dụng các kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo hay huấn luyện cho tương lai.
Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế.
Bộ nhớ hạn chế – Limited memory, với các hệ thống AI này có bộ nhớ, nên chúng có thể sử dụng các kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra các quyết định hay 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.
Một số chức năng ra quyết định này đã có mặt trong các loại thiết bị không người lái như xe tự lái, máy bay không người lái hoặc tàu ngầm. Dựa trên việc kết hợp các cảm biến môi trường xung quanh công nghệ AI này đưa ra dự đoán được tình huống và quyết định những bước hành động tối ưu cho thiết bị. Và chúng sẽ được sử dụng để đưa ra hành động trong bước tiếp theo.
Loại 3: Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo
Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo – Theory of mind, lý thuyết của tâm trí là một thuật ngữ tâm lý học khi áp dụng vào AI, hệ thông AI này là hệ thống sẽ hiểu cảm xúc, sẽ có thể suy ra ý định và dự đoán hành vi khi nó được hoàn thiện.
Có thể hiểu Công nghệ AI này có thể tự mình suy nghĩ, tự mình học hỏi những thứ xung quanh để áp dụng vào cho chính bản thân nó trong một việc cụ thể. Loại công nghệ AI này chưa khả thi trong thời gian hiện tại
Loại 4: Tự nhận thức
Tự nhận thức – Self-awareness, các hệ thống AI có ý thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người, thậm chí còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác. Máy móc tự nhận thức hiểu tình trạng hiện tại của chính họ. Tuy nhiên loại công nghệ AI này vẫn chưa khả thi, chưa hề tồn tại, có lẽ còn rất lâu nữa chúng at mới thấy nó.
AI Engineer là gì?
AI là một ngành rất rộng, nhiều chuyên ngành khác nhau và cũng có những ứng dụng khác nhau trong cuộc sống. Thời đại công nghệ phát triển, phong trào gọi là “Cách mạng công nghiệp 4.0” đang mạnh mẽ như hiện nay nhu cầu về AI đang bùng nổ rất lớn, những chuyên gia hay kĩ sư về AI đang được săn đón một cách tích cực, các công ty tổ chức công nghệ sẵn sàng chi ra hàng trăm triệu cho một nhân tài như vậy. Và sự ồ ạt bước vào học về AI, là nó trở nên là một ngành nghề có độ hot hơn bao giờ hết. Chính vì lí do đó nếu chúng ta không có một mục tiêu, định hướng rõ ràng thì khi học rất dễ rơi vào một bể kiến thức mà không biết nên bắt đầu từ đâu và nên làm gì.
AI Engineer là người sẽ tiếp nhận mô hình từ AI Researcher (là người nghiên cứu, đọc các công bố khoa học, sau đó suy nghĩ làm thế nào để biến nó thành cái của riêng mình, sao cho phù hợp với dự án) là những source code tiếp theo là thực hiện công tác huấn luyện dựa trên dữ liệu của công ty để ra được mô hình sau cùng.
AI Researcher là người nghiên cứu và tìm giải pháp cho bài toán của doanh nghiệp. Còn AI Engineer là người sẽ phải lập trình, làm việc với dữ liệu, tìm kiếm công cụ và đánh giá để cho ra mô hình tối ưu nhất.
Ví dụ cụ thể về công việc cụ thể của AI Engineer tại Viettel R&D
– Thu thập và xử lý dữ liệu hình ảnh
– Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đang có
– Thảo luận với nhóm để giải quyết vấn đề trong khi huấn luyện
– Thảo luận với Business Analyst và Project Manager để định nghĩa hướng đi đúng đắn cho mô hình
– Đánh giá mô hình
– Triển khai trên sản phẩm của công ty
Kỹ năng và tố chất cần thiết để trở thành AI Engineer
Kỹ năng quan trọng nhất là khả năng học tập, chủ động trong học tập vì lĩnh vực AI còn khá mới và luôn thay đổi hàng ngày.
Phải biết lập trình hay nói đúng hơn là có nền tảng về IT. Phải nắm vững tất cả thông tin liên quan đến cấu trúc dữ liệu, giải thuật, lập trình,…
Khả năng ngoại ngữ nhất là đọc, hiểu vì tài liệu về AI hầu như là tiếng Anh, chỉ có một vài người dịch tài liệu sang tiếng Việt nhưng số tài liệu đó chỉ là một phần của một đại dương kiến thức về AI, và AI không ngừng thay đổi.
Kiến thức về Toán học như xác suất thống kê, đại số tuyến tính, đồ thị chỉ cần các bạn duy trì được nền tảng lúc còn học ở trường và chủ động học hỏi thêm là được. Vì nhiều bạn là AI Engineer không thực sự giỏi toán nhưng vẫn làm việc được vì họ biết lập trình một cách tốt nhất.
Trí tuệ nhân tạo là một mảng rất rộng, gồm các nhánh chính sau: Mạng neuron, SVM, Nhận dạng (người, đồ vật…), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Datamining.…
Mỗi mảng lại đòi hỏi hiểu biết trong những lĩnh vực khác nhau, tuy nhiên trong đó kiến thức nền về toán như khảo sát hàm số và tích phân, kiến thức về thống kê là quan trọng nhất.
Trí tuệ nhân tạo hay công nghệ AI thực sự là một lĩnh vực không thể tổng kết chính xác những điều về nó, vì rõ ràng nó là trí thông minh, ở đây là trí thông minh của máy móc được tạo ra bởi con người. Có thể nói con người chúng ta thật sự rất thông minh, mới có thể làm nên những điều tuyệt vời như vậy.
Sức mạnh của công nghệ AI đối với đời sống con người dường như là rất lớn, tất cả những thiết bị thông minh mà bạn đang dùng để xem bài này cũng chính là một ứng dụng của trí tuệ thông minh. Rõ ràng cuộc sống sẽ thoải mái, dễ dàng hơn với sự giúp đỡ của những con Robot, những công nghệ AI thông minh ấy.
Qua bài viết hi vọng một chút nào đó sẽ giúp những bạn đang có ước mơ bước chân vào ngành nghề liên quan tới AI có sự tự tin về bản thân, có nhìn nhận đúng đắn về khía cạnh nào đó mà mình sẽ theo.