Bài viết này nói về Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì? Mọi thứ những khách du lịch nhất định phải biết về trí tuệ nhân tạo (AI) được chia sẽ lại bởi Hoigi247. Kỳ vọng bài viết Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì? Mọi thứ những khách du lịch nhất định phải biết về trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ cung ứng đầy đủ cho những khách du lịch tri thức mà những khách du lịch cần tìm kiếm. Hãy chia sẽ bài viết này tới nhiều những khách du lịch bè của những khách du lịch hơn nhé.

những khách du lịch đang xem : Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì? Mọi thứ các bạn nhất định phải biết về trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì? Lịch sử của trí tuệ nhân tạo như thế nào? Trí tuệ nhân tạo hoạt động ra sao? Trí tuệ nhân tạo hẹp và siêu trí tuệ nhân tạo cùng những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo thay đổi cuộc sống nhân loại.

Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh rộng to của khoa học máy tính liên quan tới việc xây dựng những máy móc thông minh sở hữu năng lực thực hiện những nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. 
AI là một ngành khoa học liên ngành với nhiều cách tiếp cận, nhưng những tiến bộ trong học máy và học sâu đang tạo ra một sự thay đổi mô phỏng trong hầu hết mọi ngành của ngành kỹ thuật. 

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HOẠT ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO?

Máy móc sở hữu thể suy nghĩ ko? – Alan Turing, 1950

Chưa đầy một thập kỷ sau lúc phá vỡ máy mã hóa của Đức Quốc xã Enigma và giúp Lực lượng Đồng minh thắng lợi Thế chiến II, nhà toán học Alan Turing đã thay đổi lịch sử lần thứ hai với một nghi vấn thuần tuý: “Máy móc sở hữu thể suy nghĩ ko?” 
Bài viết của Turing “Máy tính và trí thông minh” (1950), đã thiết lập mục tiêu và tầm nhìn cơ bản của trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu mở rộng của trí tuệ nhân tạo đã làm phát sinh nhiều nghi vấn và tranh luận. 

Hạn chế chính trong việc khái niệm AI thuần tuý là “những cỗ máy xây dựng thông minh” là nó ko thực sự giảng giải trí tuệ nhân tạo là gì? Điều gì làm cho một máy tính trở nên thông minh?
Trong sách AI- trí tuệ nhân tạo hay nhất Trí Tuệ Nhân Tạo: Cách Tiếp Cận Hiện Đại, những tác giả Stuart Russell và Peter Norvig tiếp cận nghi vấn bằng cách thống nhất công việc của họ xung quanh chủ đề về những tác nhân thông minh trong máy móc. Với ý nghĩ này, AI là “nghiên cứu về những tác nhân nhận được sự chấp nhận từ môi trường và thực hiện những hành động”.
Norvig và Russell tiếp tục khám phá bốn cách tiếp cận khác nhau đã xác định lịch sử ngành AI: 

  • Suy nghĩ của con người
  • Suy nghĩ hợp lý
  • Hành động nhân đạo 
  • Hành động hợp lý

Hai ý tưởng trước tiên liên quan tới quá trình suy nghĩ và lý luận, trong lúc những ý tưởng khác xử lý hành vi. Norvig và Russell đặc thù tập trung vào những tác nhân hợp lý hành động để đạt được kết quả tốt nhất, lưu ý “tất cả những kỹ năng cần thiết cho Thử nghiệm Turing cũng cho phép một tác nhân hành động hợp lý”. (Nga và Norvig 4).
Patrick Winston, GS Ford về trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính tại MIT, khái niệm AI là “thuật toán được kích hoạt bởi những ràng buộc, được thể hiện bằng những trình diễn tương trợ những mô phỏng nhắm vào những vòng lặp gắn kết suy nghĩ, nhận thức và hành động với nhau”.

Mặc dù những khái niệm này sở hữu vẻ trừu tượng đối với người thông thường, nhưng chúng giúp tập trung ngành này như một ngành của khoa học máy tính và cung ứng một kế hoạch chi tiết cho việc truyền những máy móc và chương trình với học máy và những tập hợp con khác của trí tuệ nhân tạo. 
Trong lúc khắc phục đám đông tại Trải nghiệm AI Nhật Bản năm 2017, Tổng giám đốc DataRobot Jeremy Achin đã khởi đầu bài phát biểu của mình bằng cách đưa ra khái niệm sau về cách sử dụng AI ngày nay:

“AI là một hệ thống máy tính sở hữu thể thực hiện những nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người … Nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo này được cung ứng bởi machine learning, một số trong số chúng được tương trợ bởi deep learning và một số trong số chúng được cung ứng bởi những thứ rất nhàm chán như quy tắc”.

TRÍ TUỆ NHẬN TẠO (AI) ĐƯỢC SỬ DỤNG NHƯ THẾ NÀO?

Trí tuệ nhân tạo thường được chia theo hai loại to: 
1. AI hẹp: là loại trí thông minh nhân tạo này hoạt động trong một bối cảnh hạn chế và là mô phỏng trí thông minh của con người. 
AI hẹp thường tập trung vào việc thực hiện một nhiệm vụ khôn xiết tốt và trong lúc những cỗ máy này sở hữu vẻ thông minh, chúng hoạt động dưới nhiều ràng buộc và hạn chế hơn nhiều so với trí thông minh cơ bản nhất của con người.
Một vài ví dụ về AI hẹp bao gồm: 

  • Tìm kiếm Google.
  • Phần mềm nhận hình trạng ảnh.
  • Siri, Alexa và những trợ lý tư nhân khác.
  • Xe tự lái.
  • Watson của IBM.

2. Trí thông minh nhân tạo (AGI): AGI, thỉnh thoảng được gọi là “AI mạnh mẽ”, là loại trí thông minh nhân tạo mà chúng ta thấy trong những bộ phim, như những robot từ Westworld hoặc Dữ liệu từ  Star Trek: The Next Generation. 
AGI là một cỗ máy sở hữu trí thông minh chung và, giống như con người, nó sở hữu thể vận dụng trí thông minh đó để khắc phục mọi vấn đề. 

Machine learning và deep learning

Phần to AI hẹp được tương trợ bởi những đột phá trong học máy và học sâu. Hiểu sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo, machine learning và deep learning sở hữu thể gây nhầm lẫn. Nhà đầu tư mạo hiểm Frank Chen cung ứng một dòng nhìn tổng quan tốt về cách phân biệt giữa chúng, lưu ý:  

“Trí thông minh nhân tạo là một tập hợp những thuật toán và trí thông minh để nỗ lực bắt chước trí thông minh của con người. Machine learning là một trong số đó, và deep learning là một trong những kỹ thuật machine learning”. 

Nói một cách thuần tuý, machine learning cung ứng dữ liệu máy tính và sử dụng những kỹ thuật thống kê để giúp nó “học” cách tiến bộ tốt hơn trong một nhiệm vụ, mà ko được lập trình cụ thể cho nhiệm vụ đó, loại bỏ sự cần thiết của hàng triệu dòng mã. 
Machine learning bao gồm cả học tập sở hữu giám sát (sử dụng những bộ dữ liệu được dán nhãn) và học tập ko giám sát (sử dụng những bộ dữ liệu ko được gắn nhãn).  
Deep learning là một dạng học máy chạy những đầu vào thông qua kiến ​​trúc mạng thần kinh lấy cảm hứng từ sinh vật học. Những mạng thần kinh chứa một số lớp ẩn trong đó dữ liệu được xử lý, cho phép máy đi sâu vào việc học, tạo liên kết và đầu vào trọng số để sở hữu kết quả tốt nhất. 

Việc tạo ra một cỗ máy sở hữu trí thông minh ở cấp độ con người sở hữu thể vận dụng cho bất kỳ nhiệm vụ nào theo nhiều nhà nghiên cứu AI, nhưng nhiệm vụ tìm kiếm AGI gặp nhiều phức tạp. 
Việc tìm kiếm một “thuật toán phổ quát để học và hành động trong bất kỳ môi trường nào” (Russel và Norvig 27) ko phải là mới, nhưng thời kì đã giảm bớt phức tạp trong việc tạo ra một cỗ máy với đầy đủ những năng lực nhận thức. 

AGI từ lâu đã là nàng thơ của khoa học viễn tưởng, trong đó robot siêu thông minh tràn ngập nhân loại, nhưng những chuyên gia đồng ý rằng đó ko phải là điều chúng ta cần lo lắng sớm.

ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) VÀO thực tiễn

Trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng vào một số ngành. Dưới đây là những ví dụ.
1. AI trong chăm sóc sức khỏe: 
Những ứng dụng của AI trong chăm sóc sức khỏe giúp cải thiện việc chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân và giảm giá bán. 
Những tổ chức đang vận dụng học máy để chẩn đoán tốt hơn và nhanh hơn con người.Một trong những biết tốt nhất kỹ thuật chăm sóc sức khỏe là IBM Watson. Nó hiểu tiếng nói ngẫu nhiên và sở hữu năng lực trả lời những nghi vấn của nó.
Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và những nguồn dữ liệu sở hữu sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó nó đưa ra một sơ đồ chấm điểm tin cậy. 
Những ứng dụng AI khác bao gồm  chatbot , chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời những nghi vấn và tương trợ khách hàng, để giúp sắp xếp những cuộc hứa hẹn theo dõi hoặc tương trợ bệnh nhân thông qua trật tự trả tiền và trợ lý sức khỏe ảo cung ứng phản hồi y tế cơ bản.

2. AI trong kinh doanh: 
Tự động hóa quá trình robot đang được vận dụng cho những nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường được thực hiện bởi con người. 
Những thuật toán machine learning đang được tích hợp vào những nền tảng phân tích và CRM để khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn. Chatbots đã được kết hợp vào những trang web để cung ứng nhà cung cấp ngay ngay tức thì cho khách hàng. 
Tự động hóa những vị trí công việc cũng đã trở thành một điểm nói chuyện giữa những học giả và những nhà phân tích kỹ thuật thông tin.
3. AI trong giáo dục: 
AI sở hữu thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp những nhà giáo dục sở hữu thêm thời kì. AI sở hữu thể thẩm định SV và thích ứng với nhu cầu của họ, giúp họ làm việc theo tốc độ của riêng họ. 
Gia sư AI sở hữu thể cung ứng tương trợ bổ sung cho SV, đảm bảo họ luôn đi đúng hướng. AI sở hữu thể thay đổi nơi HS học và thậm chí thay thế một số thầy giáo.

4. AI trong tài chính: 
AI trong những ứng dụng tài chính tư nhân, như Mint hoặc Turbo Tax, đang phá vỡ những tổ chức tín dụng. 
Những ứng dụng như thu thập dữ liệu tư nhân và cung ứng tư vấn tài chính. Những chương trình khác, như IBM Watson, đã được vận dụng cho quá trình tìm nhà. 
5. AI trong pháp luật: 
Quá trình khám phá, sàng lọc thông qua của tài liệu, trong pháp luật thường là áp đảo cho con người. 
Tự động hóa quá trình này là sử dụng thời kì hiệu quả hơn. Những tổ chức khởi nghiệp cũng đang xây dựng những trợ lý máy tính hỏi và trả lời sở hữu thể sàng lọc những nghi vấn được lập trình để trả lời bằng cách rà soát phân loại và bản thể học liên quan tới hạ tầng dữ liệu.
6. AI trong sản xuất: 
Đây là một ngành đã tiên phong trong việc kết hợp robot vào trật tự làm việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện những nhiệm vụ đơn lẻ và được tách ra khỏi người lao động của con người, nhưng như kỹ thuật tăng mà thay đổi.

7. Truyền thông: 
Tin báo cũng đang khai thác AI, và sẽ tiếp tục thừa hưởng lợi từ nó. Bloomberg sử dụng kỹ thuật Cyborg để giúp hiểu nhanh những báo cáo tài chính phức tạp.
Associated Press sử dụng năng lực tiếng nói ngẫu nhiên của Insights Insights để tạo ra 3.700 câu chuyện báo cáo kiếm tiền mỗi năm – sắp gấp bốn lần so với trước đây.

8. Nhà sản xuất khách hàng: 
Cuối cùng nhưng ko kém phần quan yếu, Google đang làm việc với một trợ lý AI sở hữu thể thực hiện những cuộc gọi giống như con người để thực hiện những cuộc hứa hẹn tại, giả sử, tiệm tóc của khu phường của những khách du lịch. Ngoài những từ, hệ thống hiểu văn cảnh và sắc thái.

LỊCH SỬ CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)

Robot thông minh và sinh vật nhân tạo lần trước tiên xuất hiện trong những thần thoại Hy Lạp cổ đại. 
Sự phát triển của tam đoạn luận của Aristotle và việc sử dụng lý luận suy diễn là một thời khắc quan yếu trong nhiệm vụ tìm hiểu trí thông minh của chính nhân loại. 
Trong lúc gốc rễ dài và sâu, lịch sử của trí tuệ nhân tạo như chúng ta nghĩ về nó ngày nay kéo dài chưa đầy một thế kỷ. Sau đây là một dòng nhìn nhanh về một số sự kiện quan yếu nhất trong AI. 

1943

Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”. Bài viết đề xuất mô phỏng toán học trước tiên để xây dựng một mạng lưới thần kinh. 

1949

Trong cuốn sách The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory, Donald Hebb đề xuất lý thuyết rằng những con đường thần kinh được tạo ra từ triết lý và những liên kết giữa những tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn thường xuyên được sử dụng. Học tiếng Hê-bơ-rơ tiếp tục là một mô phỏng quan yếu trong AI.

1950

Alan Turing xuất bản “Máy tính và trí thông minh”, đề xuất dòng mà ngày nay gọi là Thử nghiệm Turing, một phương pháp để xác định xem một máy sở hữu thông minh hay ko. 
Đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng SNARC, máy tính mệnh thần kinh trước tiên.
Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”.
Isaac Asimov xuất bản “Ba định luật về robot”.  

1952

Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ. 

1954

Thí nghiệm dịch máy Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được chọn kỹ càng sang tiếng Anh. 

1956

Cụm từ trí tuệ nhân tạo được đặt ra tại “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”. Dẫn đầu bởi John McCarthy, hội nghị, trong đó xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay. 
Allen Newell và Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (LT), chương trình lý luận trước tiên. 

1958

John McCarthy phát triển tiếng nói lập trình AI Lisp và xuất bản bài báo “Programs with Common Sense”. 
Bài viết đã đề xuất Nhà tư vấn giả thuyết, một hệ thống AI hoàn chỉnh với năng lực học hỏi triết lý hiệu quả như con người.  

1959

Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw phát triển Bộ khắc phục vấn đề chung (GPS), một chương trình được thiết kế để bắt chước khắc phục vấn đề của con người. 
Herbert Gelernter phát triển chương trình Định lý hình học.
Arthur Samuel đồng xu với thuật ngữ học máy lúc còn ở IBM.
John McCarthy và Marvin Minsky đã tìm thấy Dự án Trí tuệ nhân tạo MIT.

1963

John McCarthy khởi đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.

1966

Thống kê của The Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) của chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu dịch máy, một sáng kiến ​​to của Chiến tranh Lạnh với lời hứa dịch tự động và tức thời tiếng Nga. Thống kê ALPAC dẫn tới việc hủy bỏ tất cả những dự án MT do chính phủ tài trợ. 

1969

Những hệ thống chuyên gia thành công trước tiên được phát triển trong DENDRAL, một chương trình XX và MYCIN, được thiết kế để chẩn đoán nhiễm trùng máu, được tạo ra tại Stanford.

1972

Tiếng nói lập trình logic PRITAL được tạo ra.

1973

“Thống kê Lighthill”, nêu chi tiết về sự thất vọng trong nghiên cứu AI, được chính phủ Anh công bố và dẫn tới việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ cho những dự án trí tuệ nhân tạo. 

1974-1980

Thất vọng với sự phát triển của AI dẫn tới sự cắt giảm DARPA to trong những khoản trợ cấp học thuật. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và “Thống kê Lighthill” năm trước, tài trợ trí tuệ nhân tạo làm khô và những quầy nghiên cứu. Thời kỳ này được gọi là “Mùa đông AI trước tiên.” 

1980

Tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON), hệ thống chuyên gia thương nghiệp thành công trước tiên. Được thiết kế để định cấu hình những đơn đặt hàng cho những hệ thống máy tính mới, R1 khởi đầu sự bùng nổ đầu tư vào những hệ thống chuyên gia sẽ tồn tại trong phần to thập kỷ, kết thúc hiệu quả “Mùa đông AI” trước tiên.

1982

Bộ Thương nghiệp Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản phát động dự án Hệ thống máy tính thế hệ thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu năng giống như siêu máy tính và một nền tảng để phát triển AI.

1983

Đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ phát động Sáng kiến ​​điện toán chiến lược để cung ứng nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện toán tiên tiến và trí tuệ nhân tạo. 

1985

Những tổ chức đang chi hơn một tỷ đô la Mỹ một năm cho những hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp mọc lên để tương trợ họ. Những tổ chức như Symbolics và Lisp Machines Inc. xây dựng những máy tính chuyên dụng để chạy trên tiếng nói lập trình AI Lisp. 

1987-1993

Lúc kỹ thuật điện toán được cải thiện, những lựa chọn thay thế rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở ra “Mùa đông AI thứ hai”. Trong giai đoạn này, những hệ thống chuyên gia tỏ ra quá tốn kém để duy trì và cập nhật, cuối cùng ko được ủng hộ.
Nhật Bản kết thúc dự án FGCS năm 1992, với lý do thất bại trong việc đáp ứng những mục tiêu đầy tham vọng đã vạch ra một thập kỷ trước đó.
DARPA kết thúc Sáng kiến ​​Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau lúc chi sắp 1 tỷ đô la Mỹ và ko đạt được kỳ vọng. 

1991

Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một dụng cụ lập kế hoạch và lập kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh.

1997

Nhà vô địch cờ vua toàn cầu Deep Blue của IBM Gary Kasparov

2005

STANLEY, một chiếc xe tự lái, thắng lợi DARPA Grand Challenge.
Quân đội Hoa Kỳ khởi đầu đầu tư vào những robot tự trị như “Big Dog” của Boston Dynamic và “PackBot” của iRobot.

2008

Google tạo ra những bước ngoặt trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone. 

2011 – 2012

Watson của IBM tuyên bố khó khăn về  Jeopardy!.  
Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung ứng một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán học sâu 10 triệu video YouTube dưới dạng tập huấn luyện. Mạng lưới thần kinh đã học cách trông thấy một con mèo mà ko được cho biết con mèo là gì, mở ra kỷ nguyên đột phá cho mạng lưới thần kinh và tài trợ học tập sâu.

2014

Google tạo ra chiếc xe tự lái trước tiên để vượt qua bài rà soát tài xế nhà nước. 

2016

AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch toàn cầu cờ vây Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại to để giải tỏa trong AI.
Tham khảo từ nhiều nguồn


Xem thêm

Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì? Mọi thứ những khách du lịch nhất định phải biết về trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì? Lịch sử của trí tuệ nhân tạo như thế nào? Trí tuệ nhân tạo hoạt động ra sao? Trí tuệ nhân tạo hẹp và siêu trí tuệ nhân tạo cùng những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo thay đổi cuộc sống nhân loại.

Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh rộng to của khoa học máy tính liên quan tới việc xây dựng những máy móc thông minh sở hữu năng lực thực hiện những nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. 
AI là một ngành khoa học liên ngành với nhiều cách tiếp cận, nhưng những tiến bộ trong học máy và học sâu đang tạo ra một sự thay đổi mô phỏng trong hầu hết mọi ngành của ngành kỹ thuật. 
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HOẠT ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO?
Máy móc sở hữu thể suy nghĩ ko? – Alan Turing, 1950

Chưa đầy một thập kỷ sau lúc phá vỡ máy mã hóa của Đức Quốc xã Enigma và giúp Lực lượng Đồng minh thắng lợi Thế chiến II, nhà toán học Alan Turing đã thay đổi lịch sử lần thứ hai với một nghi vấn thuần tuý: “Máy móc sở hữu thể suy nghĩ ko?” 
Bài viết của Turing “Máy tính và trí thông minh” (1950), đã thiết lập mục tiêu và tầm nhìn cơ bản của trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu mở rộng của trí tuệ nhân tạo đã làm phát sinh nhiều nghi vấn và tranh luận. 
Hạn chế chính trong việc khái niệm AI thuần tuý là “những cỗ máy xây dựng thông minh” là nó ko thực sự giảng giải trí tuệ nhân tạo là gì? Điều gì làm cho một máy tính trở nên thông minh?
Trong sách AI- trí tuệ nhân tạo hay nhất Trí Tuệ Nhân Tạo: Cách Tiếp Cận Hiện Đại, những tác giả Stuart Russell và Peter Norvig tiếp cận nghi vấn bằng cách thống nhất công việc của họ xung quanh chủ đề về những tác nhân thông minh trong máy móc. Với ý nghĩ này, AI là “nghiên cứu về những tác nhân nhận được sự chấp nhận từ môi trường và thực hiện những hành động”.
Norvig và Russell tiếp tục khám phá bốn cách tiếp cận khác nhau đã xác định lịch sử ngành AI: 
Suy nghĩ của con người
Suy nghĩ hợp lý
Hành động nhân đạo 
Hành động hợp lý
Hai ý tưởng trước tiên liên quan tới quá trình suy nghĩ và lý luận, trong lúc những ý tưởng khác xử lý hành vi. Norvig và Russell đặc thù tập trung vào những tác nhân hợp lý hành động để đạt được kết quả tốt nhất, lưu ý “tất cả những kỹ năng cần thiết cho Thử nghiệm Turing cũng cho phép một tác nhân hành động hợp lý”. (Nga và Norvig 4).
Patrick Winston, GS Ford về trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính tại MIT, khái niệm AI là “thuật toán được kích hoạt bởi những ràng buộc, được thể hiện bằng những trình diễn tương trợ những mô phỏng nhắm vào những vòng lặp gắn kết suy nghĩ, nhận thức và hành động với nhau”.
Mặc dù những khái niệm này sở hữu vẻ trừu tượng đối với người thông thường, nhưng chúng giúp tập trung ngành này như một ngành của khoa học máy tính và cung ứng một kế hoạch chi tiết cho việc truyền những máy móc và chương trình với học máy và những tập hợp con khác của trí tuệ nhân tạo. 
Trong lúc khắc phục đám đông tại Trải nghiệm AI Nhật Bản năm 2017, Tổng giám đốc DataRobot Jeremy Achin đã khởi đầu bài phát biểu của mình bằng cách đưa ra khái niệm sau về cách sử dụng AI ngày nay:
“AI là một hệ thống máy tính sở hữu thể thực hiện những nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người … Nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo này được cung ứng bởi machine learning, một số trong số chúng được tương trợ bởi deep learning và một số trong số chúng được cung ứng bởi những thứ rất nhàm chán như quy tắc”.

TRÍ TUỆ NHẬN TẠO (AI) ĐƯỢC SỬ DỤNG NHƯ THẾ NÀO?
Trí tuệ nhân tạo thường được chia theo hai loại to: 
1. AI hẹp: là loại trí thông minh nhân tạo này hoạt động trong một bối cảnh hạn chế và là mô phỏng trí thông minh của con người. 
AI hẹp thường tập trung vào việc thực hiện một nhiệm vụ khôn xiết tốt và trong lúc những cỗ máy này sở hữu vẻ thông minh, chúng hoạt động dưới nhiều ràng buộc và hạn chế hơn nhiều so với trí thông minh cơ bản nhất của con người.
Một vài ví dụ về AI hẹp bao gồm: 
Tìm kiếm Google.
Phần mềm nhận hình trạng ảnh.
Siri, Alexa và những trợ lý tư nhân khác.
Xe tự lái.
Watson của IBM.
2. Trí thông minh nhân tạo (AGI): AGI, thỉnh thoảng được gọi là “AI mạnh mẽ”, là loại trí thông minh nhân tạo mà chúng ta thấy trong những bộ phim, như những robot từ Westworld hoặc Dữ liệu từ  Star Trek: The Next Generation. 
AGI là một cỗ máy sở hữu trí thông minh chung và, giống như con người, nó sở hữu thể vận dụng trí thông minh đó để khắc phục mọi vấn đề. 
Machine learning và deep learning
Phần to AI hẹp được tương trợ bởi những đột phá trong học máy và học sâu. Hiểu sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo, machine learning và deep learning sở hữu thể gây nhầm lẫn. Nhà đầu tư mạo hiểm Frank Chen cung ứng một dòng nhìn tổng quan tốt về cách phân biệt giữa chúng, lưu ý:  
“Trí thông minh nhân tạo là một tập hợp những thuật toán và trí thông minh để nỗ lực bắt chước trí thông minh của con người. Machine learning là một trong số đó, và deep learning là một trong những kỹ thuật machine learning”. 

Nói một cách thuần tuý, machine learning cung ứng dữ liệu máy tính và sử dụng những kỹ thuật thống kê để giúp nó “học” cách tiến bộ tốt hơn trong một nhiệm vụ, mà ko được lập trình cụ thể cho nhiệm vụ đó, loại bỏ sự cần thiết của hàng triệu dòng mã. 
Machine learning bao gồm cả học tập sở hữu giám sát (sử dụng những bộ dữ liệu được dán nhãn) và học tập ko giám sát (sử dụng những bộ dữ liệu ko được gắn nhãn).  
Deep learning là một dạng học máy chạy những đầu vào thông qua kiến ​​trúc mạng thần kinh lấy cảm hứng từ sinh vật học. Những mạng thần kinh chứa một số lớp ẩn trong đó dữ liệu được xử lý, cho phép máy đi sâu vào việc học, tạo liên kết và đầu vào trọng số để sở hữu kết quả tốt nhất. 
Việc tạo ra một cỗ máy sở hữu trí thông minh ở cấp độ con người sở hữu thể vận dụng cho bất kỳ nhiệm vụ nào theo nhiều nhà nghiên cứu AI, nhưng nhiệm vụ tìm kiếm AGI gặp nhiều phức tạp. 
Việc tìm kiếm một “thuật toán phổ quát để học và hành động trong bất kỳ môi trường nào” (Russel và Norvig 27) ko phải là mới, nhưng thời kì đã giảm bớt phức tạp trong việc tạo ra một cỗ máy với đầy đủ những năng lực nhận thức. 
AGI từ lâu đã là nàng thơ của khoa học viễn tưởng, trong đó robot siêu thông minh tràn ngập nhân loại, nhưng những chuyên gia đồng ý rằng đó ko phải là điều chúng ta cần lo lắng sớm.
ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) VÀO thực tiễn
Trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng vào một số ngành. Dưới đây là những ví dụ.
1. AI trong chăm sóc sức khỏe: 
Những ứng dụng của AI trong chăm sóc sức khỏe giúp cải thiện việc chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân và giảm giá bán. 
Những tổ chức đang vận dụng học máy để chẩn đoán tốt hơn và nhanh hơn con người.Một trong những biết tốt nhất kỹ thuật chăm sóc sức khỏe là IBM Watson. Nó hiểu tiếng nói ngẫu nhiên và sở hữu năng lực trả lời những nghi vấn của nó.
Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và những nguồn dữ liệu sở hữu sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó nó đưa ra một sơ đồ chấm điểm tin cậy. 
Những ứng dụng AI khác bao gồm  chatbot , chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời những nghi vấn và tương trợ khách hàng, để giúp sắp xếp những cuộc hứa hẹn theo dõi hoặc tương trợ bệnh nhân thông qua trật tự trả tiền và trợ lý sức khỏe ảo cung ứng phản hồi y tế cơ bản.
2. AI trong kinh doanh: 
Tự động hóa quá trình robot đang được vận dụng cho những nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường được thực hiện bởi con người. 
Những thuật toán machine learning đang được tích hợp vào những nền tảng phân tích và CRM để khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn. Chatbots đã được kết hợp vào những trang web để cung ứng nhà cung cấp ngay ngay tức thì cho khách hàng. 
Tự động hóa những vị trí công việc cũng đã trở thành một điểm nói chuyện giữa những học giả và những nhà phân tích kỹ thuật thông tin.
3. AI trong giáo dục: 
AI sở hữu thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp những nhà giáo dục sở hữu thêm thời kì. AI sở hữu thể thẩm định SV và thích ứng với nhu cầu của họ, giúp họ làm việc theo tốc độ của riêng họ. 
Gia sư AI sở hữu thể cung ứng tương trợ bổ sung cho SV, đảm bảo họ luôn đi đúng hướng. AI sở hữu thể thay đổi nơi HS học và thậm chí thay thế một số thầy giáo.
4. AI trong tài chính: 
AI trong những ứng dụng tài chính tư nhân, như Mint hoặc Turbo Tax, đang phá vỡ những tổ chức tín dụng. 
Những ứng dụng như thu thập dữ liệu tư nhân và cung ứng tư vấn tài chính. Những chương trình khác, như IBM Watson, đã được vận dụng cho quá trình tìm nhà. 
5. AI trong pháp luật: 
Quá trình khám phá, sàng lọc thông qua của tài liệu, trong pháp luật thường là áp đảo cho con người. 
Tự động hóa quá trình này là sử dụng thời kì hiệu quả hơn. Những tổ chức khởi nghiệp cũng đang xây dựng những trợ lý máy tính hỏi và trả lời sở hữu thể sàng lọc những nghi vấn được lập trình để trả lời bằng cách rà soát phân loại và bản thể học liên quan tới hạ tầng dữ liệu.
6. AI trong sản xuất: 
Đây là một ngành đã tiên phong trong việc kết hợp robot vào trật tự làm việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện những nhiệm vụ đơn lẻ và được tách ra khỏi người lao động của con người, nhưng như kỹ thuật tăng mà thay đổi.
7. Truyền thông: 
Tin báo cũng đang khai thác AI, và sẽ tiếp tục thừa hưởng lợi từ nó. Bloomberg sử dụng kỹ thuật Cyborg để giúp hiểu nhanh những báo cáo tài chính phức tạp.
Associated Press sử dụng năng lực tiếng nói ngẫu nhiên của Insights Insights để tạo ra 3.700 câu chuyện báo cáo kiếm tiền mỗi năm – sắp gấp bốn lần so với trước đây.
8. Nhà sản xuất khách hàng: 
Cuối cùng nhưng ko kém phần quan yếu, Google đang làm việc với một trợ lý AI sở hữu thể thực hiện những cuộc gọi giống như con người để thực hiện những cuộc hứa hẹn tại, giả sử, tiệm tóc của khu phường của những khách du lịch. Ngoài những từ, hệ thống hiểu văn cảnh và sắc thái.
LỊCH SỬ CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)
Robot thông minh và sinh vật nhân tạo lần trước tiên xuất hiện trong những thần thoại Hy Lạp cổ đại. 
Sự phát triển của tam đoạn luận của Aristotle và việc sử dụng lý luận suy diễn là một thời khắc quan yếu trong nhiệm vụ tìm hiểu trí thông minh của chính nhân loại. 
Trong lúc gốc rễ dài và sâu, lịch sử của trí tuệ nhân tạo như chúng ta nghĩ về nó ngày nay kéo dài chưa đầy một thế kỷ. Sau đây là một dòng nhìn nhanh về một số sự kiện quan yếu nhất trong AI. 
1943

Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”. Bài viết đề xuất mô phỏng toán học trước tiên để xây dựng một mạng lưới thần kinh. 
1949

Trong cuốn sách The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory, Donald Hebb đề xuất lý thuyết rằng những con đường thần kinh được tạo ra từ triết lý và những liên kết giữa những tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn thường xuyên được sử dụng. Học tiếng Hê-bơ-rơ tiếp tục là một mô phỏng quan yếu trong AI.
1950

Alan Turing xuất bản “Máy tính và trí thông minh”, đề xuất dòng mà ngày nay gọi là Thử nghiệm Turing, một phương pháp để xác định xem một máy sở hữu thông minh hay ko. 
Đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng SNARC, máy tính mệnh thần kinh trước tiên.
Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”.
Isaac Asimov xuất bản “Ba định luật về robot”.  
1952

Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ. 
1954

Thí nghiệm dịch máy Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được chọn kỹ càng sang tiếng Anh. 
1956

Cụm từ trí tuệ nhân tạo được đặt ra tại “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”. Dẫn đầu bởi John McCarthy, hội nghị, trong đó xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay. 
Allen Newell và Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (LT), chương trình lý luận trước tiên. 
1958

John McCarthy phát triển tiếng nói lập trình AI Lisp và xuất bản bài báo “Programs with Common Sense”. 
Bài viết đã đề xuất Nhà tư vấn giả thuyết, một hệ thống AI hoàn chỉnh với năng lực học hỏi triết lý hiệu quả như con người.  
1959

Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw phát triển Bộ khắc phục vấn đề chung (GPS), một chương trình được thiết kế để bắt chước khắc phục vấn đề của con người. 
Herbert Gelernter phát triển chương trình Định lý hình học.
Arthur Samuel đồng xu với thuật ngữ học máy lúc còn ở IBM.
John McCarthy và Marvin Minsky đã tìm thấy Dự án Trí tuệ nhân tạo MIT.
1963

John McCarthy khởi đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.
1966

Thống kê của The Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) của chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu dịch máy, một sáng kiến ​​to của Chiến tranh Lạnh với lời hứa dịch tự động và tức thời tiếng Nga. Thống kê ALPAC dẫn tới việc hủy bỏ tất cả những dự án MT do chính phủ tài trợ. 
1969

Những hệ thống chuyên gia thành công trước tiên được phát triển trong DENDRAL, một chương trình XX và MYCIN, được thiết kế để chẩn đoán nhiễm trùng máu, được tạo ra tại Stanford.
1972

Tiếng nói lập trình logic PRITAL được tạo ra.
1973

“Thống kê Lighthill”, nêu chi tiết về sự thất vọng trong nghiên cứu AI, được chính phủ Anh công bố và dẫn tới việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ cho những dự án trí tuệ nhân tạo. 
1974-1980

Thất vọng với sự phát triển của AI dẫn tới sự cắt giảm DARPA to trong những khoản trợ cấp học thuật. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và “Thống kê Lighthill” năm trước, tài trợ trí tuệ nhân tạo làm khô và những quầy nghiên cứu. Thời kỳ này được gọi là “Mùa đông AI trước tiên.” 
1980

Tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON), hệ thống chuyên gia thương nghiệp thành công trước tiên. Được thiết kế để định cấu hình những đơn đặt hàng cho những hệ thống máy tính mới, R1 khởi đầu sự bùng nổ đầu tư vào những hệ thống chuyên gia sẽ tồn tại trong phần to thập kỷ, kết thúc hiệu quả “Mùa đông AI” trước tiên.
1982

Bộ Thương nghiệp Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản phát động dự án Hệ thống máy tính thế hệ thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu năng giống như siêu máy tính và một nền tảng để phát triển AI.
1983

Đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ phát động Sáng kiến ​​điện toán chiến lược để cung ứng nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện toán tiên tiến và trí tuệ nhân tạo. 
1985

Những tổ chức đang chi hơn một tỷ đô la Mỹ một năm cho những hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp mọc lên để tương trợ họ. Những tổ chức như Symbolics và Lisp Machines Inc. xây dựng những máy tính chuyên dụng để chạy trên tiếng nói lập trình AI Lisp. 
1987-1993

Lúc kỹ thuật điện toán được cải thiện, những lựa chọn thay thế rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở ra “Mùa đông AI thứ hai”. Trong giai đoạn này, những hệ thống chuyên gia tỏ ra quá tốn kém để duy trì và cập nhật, cuối cùng ko được ủng hộ.
Nhật Bản kết thúc dự án FGCS năm 1992, với lý do thất bại trong việc đáp ứng những mục tiêu đầy tham vọng đã vạch ra một thập kỷ trước đó.
DARPA kết thúc Sáng kiến ​​Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau lúc chi sắp 1 tỷ đô la Mỹ và ko đạt được kỳ vọng. 
1991

Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một dụng cụ lập kế hoạch và lập kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh.
1997

Nhà vô địch cờ vua toàn cầu Deep Blue của IBM Gary Kasparov
2005

STANLEY, một chiếc xe tự lái, thắng lợi DARPA Grand Challenge.
Quân đội Hoa Kỳ khởi đầu đầu tư vào những robot tự trị như “Big Dog” của Boston Dynamic và “PackBot” của iRobot.
2008

Google tạo ra những bước ngoặt trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone. 
2011 – 2012

Watson của IBM tuyên bố khó khăn về  Jeopardy!.  
Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung ứng một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán học sâu 10 triệu video YouTube dưới dạng tập huấn luyện. Mạng lưới thần kinh đã học cách trông thấy một con mèo mà ko được cho biết con mèo là gì, mở ra kỷ nguyên đột phá cho mạng lưới thần kinh và tài trợ học tập sâu.
2014

Google tạo ra chiếc xe tự lái trước tiên để vượt qua bài rà soát tài xế nhà nước. 
2016

AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch toàn cầu cờ vây Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại to để giải tỏa trong AI.
Tham khảo từ nhiều nguồn

#Trí #tuệ #nhân #tạo #Artificial #Intelligence #là #gì #Mọi #thứ #những khách du lịch #nhất #định #phải #biết #về #trí #tuệ #nhân #tạo


  • Tổng hợp: Thư Viện Hỏi Đáp
  • #Trí #tuệ #nhân #tạo #Artificial #Intelligence #là #gì #Mọi #thứ #những khách du lịch #nhất #định #phải #biết #về #trí #tuệ #nhân #tạo

Kết Luận : Bài viết về Trí tuệ nhân tạo (AI/ Artificial Intelligence) là gì? Mọi thứ những khách du lịch nhất định phải biết về trí tuệ nhân tạo (AI) được hoidap247.com chia sẽ lại từ internet, mọi chi tiết về bàn quyền vui lòng liên hệ hoidap247.com@gmail để được khắc phục sớm nhất. Xin cảm ơn.

Đăng bởi: https://hoigi247.com/

Chuyên mục: Hỏi Đáp



Chuyên mục: Tổng hợp tin hay

Rate this post
READ  Kẻ Bị Xem Thường Trong Gia Tộc Lại Là Pháp Sư Mạnh Nhất I Tóm Tắt Anime Hay I Đại Đế Anime