Định nghĩa về trí tuệ nhân tạo (AI)

Hàng ngày, con người xử lý rất nhiều thông tin tiếp nhận từ thế giới bên ngoài trong bộ não của mình và đưa ra những phán đoán, phỏng đoán. Công nghệ tái tạo trí tuệ con người bằng máy tính được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI).

Tuy nhiên, hiện tại, không có định nghĩa chặt chẽ về trí tuệ nhân tạo.

Điều này là do có một số khác biệt trong cách giải thích và công nhận giữa các nhà nghiên cứu và tổ chức nghiên cứu, và các định nghĩa không thống nhất.

Nói đến trí tuệ nhân tạo, nhiều người hình dung ra những chú robot như Doraemon có thể tự suy nghĩ. Đây được gọi là "AI có mục đích chung", nhưng trên thực tế không có ví dụ nào về ứng dụng thực tế của nó ở bất kỳ đâu trên thế giới.

Do đó, trong hầu hết các trường hợp, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường dùng để chỉ "AI chuyên dụng" chỉ có thể thực hiện xử lý cụ thể như nhận dạng khuôn mặt .

Các bài viết sau đây giải thích những ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo, vì vậy hãy tham khảo chúng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động như thế nào

Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào

Vì trí tuệ nhân tạo là một công nghệ máy tính nên về cơ bản nó hoạt động bằng các chương trình (hướng dẫn máy tính) . Các chương trình được nhúng trong trí tuệ nhân tạo xử lý một lượng lớn dữ liệu và hành xử như thể con người đang đưa ra phán đoán và phỏng đoán.

Có nhiều loại trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và chatbot, và có nhiều cách khác nhau để cung cấp dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo.

Ví dụ: trong trường hợp "ô tô tự lái", các cảm biến được lắp đặt trong xe sẽ thu thập thông tin như phương tiện phía trước, chuyển đổi thành dữ liệu và để trí tuệ nhân tạo xử lý thông tin đó.

Về cơ chế hoạt động của trí tuệ nhân tạo, bài viết dưới đây giới thiệu cách tạo ra một trí tuệ nhân tạo đơn giản, các bạn nên đọc.

 

Lịch sử trí tuệ nhân tạo (AI)

Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được sử dụng vào năm 1956 tại một hội thảo có tên là "Hội nghị Dartmouth" nơi tập hợp các nhà khoa học.

Giáo sư John McCarthy của Đại học Dartmouth đã sử dụng thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" để phổ biến nó trong giới khoa học.

Kể từ đó, trí tuệ nhân tạo đã được nghiên cứu bởi nhiều nhà khoa học khác nhau và cho đến nay nó đã có 3 lần "bùng nổ".

Ví dụ, trong "sự bùng nổ đầu tiên" của những năm 1960, trí tuệ nhân tạo dễ dàng giải quyết các vấn đề với các quy tắc cố định như câu đố lần lượt được nghĩ ra.

Tuy nhiên, khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực trở nên rõ ràng và sự bùng nổ đã giảm xuống do sự thất vọng.

Trong "cuộc bùng nổ thứ hai" của những năm 1980, sự xuất hiện của "các hệ thống chuyên gia" cung cấp cho máy tính kiến ​​thức chuyên biệt giúp giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.

Tuy nhiên, do khó khăn mà con người phải thu thập một lượng lớn thông tin để cung cấp cho trí tuệ nhân tạo, sự bùng nổ sẽ lại kết thúc.

Và bây giờ, chúng ta đang ở giữa "thời kỳ bùng nổ thứ ba" đã tăng tốc kể từ những năm 2000 .

Sự bùng nổ này dự kiến ​​sẽ tiếp tục, tập trung vào "máy học" và "học sâu", sẽ được giải thích trong chương tiếp theo.

 

Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy hay học sâu là gì?

Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo và học máy hay học sâu

Các từ liên quan đến trí tuệ nhân tạo bao gồm “machine learning” và “deep learning”.

Một trong những cách để nhận ra trí tuệ nhân tạo là học máy và một trong những cách để nhận ra rằng học máy là học sâu .

Học máy là một thuật toán cải thiện độ chính xác của các phán đoán và suy luận bằng cách cho phép máy tính học hỏi dựa trên dữ liệu trong quá khứ, cái gọi là "kinh nghiệm". Học máy là một lĩnh vực đang thu hút sự chú ý đặc biệt của trí tuệ nhân tạo và việc sử dụng nó trong kinh doanh ngày càng tăng.

Tuy nhiên, với máy học, con người cần đưa ra các gợi ý học gọi là "tính năng" cho máy tính và việc chuẩn bị trước rất khó khăn.

Học sâu đã nổi lên như một giải pháp cho vấn đề này.

Học sâu có thể tự phát hiện các giá trị đặc trưng bằng cách xử lý dữ liệu bằng mạng thần kinh nhiều lớp mô hình hóa hoạt động của bộ não. Là một phương pháp cải tiến giúp tăng đáng kể hiệu quả và độ chính xác của máy học, học sâu đã trở thành nhân tố trung tâm trong sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo gần đây.

Ngôn ngữ lập trình Python thường được sử dụng khi phát triển các mô hình máy học.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về học máy, học sâu và Python, tôi cũng đề xuất các bài viết sau:

• Học máy có thể làm gì và các ví dụ
• Kiến thức cơ bản về học sâu
• Trăn là gì? Các tính năng và những gì bạn có thể làm

Nhu cầu và tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Nhu cầu và tương lai của trí tuệ nhân tạo

Tiếp theo, chúng tôi sẽ giải thích nhu cầu và tiềm năng trong tương lai của trí tuệ nhân tạo dựa trên dữ liệu.

 

Nhu cầu về trí tuệ nhân tạo

Nguồn: Hộp việc làm

Nếu bạn tìm kiếm “trí tuệ nhân tạo” trong hộp tìm kiếm việc làm của công cụ tìm kiếm việc làm, tính đến tháng 7 năm 2022, sẽ có khoảng 10.000 việc làm được tuyển dụng . Hầu hết trong số đó là công việc dành cho các kỹ sư phát triển trí tuệ nhân tạo.

Nói cách khác, có thể nói rằng số lượng các công ty muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo ngày càng tăng. Trí tuệ nhân tạo đã thu hút sự chú ý khi nhiều công ty lớn giới thiệu nó và nhu cầu sẽ còn tăng hơn nữa trong tương lai.

Đây là hai vị trí tuyển dụng.

Nguồn: Hộp việc làm

Các tin tuyển dụng trên dành cho các kỹ sư nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo để đổi mới y tế. Cần có các kỹ năng chuyên nghiệp trong lĩnh vực học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời có thu nhập hàng năm cao từ 6 triệu đến 10 triệu yên.

Nguồn: Hộp việc làm

Đây là công việc tuyển dụng kỹ sư sử dụng trí tuệ nhân tạo cho trò chơi shogi. Có nhiều loại thu nhập hàng năm, nhưng nếu bạn thăng tiến trong sự nghiệp, bạn có thể nhắm đến mức thu nhập siêu cao là 12 triệu yên.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo

Theo một cuộc khảo sát được thực hiện bởi ITR, một công ty nghiên cứu thị trường lớn , tổng doanh số bán hàng tại tám thị trường trí tuệ nhân tạo lớn tính đến năm 2019 là khoảng 38,4 tỷ yên.

Thị trường trí tuệ nhân tạo đã mở rộng đều đặn kể từ năm 2018 và dự kiến ​​sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. Ngày càng có nhiều công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện hiệu suất của họ và có thể nói rằng đây là một lĩnh vực có tốc độ tăng trưởng cao trong tương lai và có thể được kỳ vọng sẽ phát triển trong tương lai .

Các ví dụ cụ thể về việc sử dụng AI sẽ được giới thiệu trong chương tiếp theo.

 

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể làm gì và 4 trường hợp sử dụng

Trí tuệ nhân tạo có thể làm gì

Có nhiều thứ khác nhau có thể được thực hiện bằng trí tuệ nhân tạo, nhưng bốn thứ sau đây là điển hình .

• Nhận dạng đối tượng
• nhận dạng hình ảnh
• nhận diện giọng nói
• chatbot

Chúng tôi sẽ giới thiệu từng cái một cùng với một trường hợp sử dụng.

Ngoài ra, các bài viết sau giới thiệu những gì bạn có thể làm với trí tuệ nhân tạo và các ví dụ về việc sử dụng nó, vì vậy vui lòng xem qua chúng.

 

Nhận dạng đối tượng: Roomba

Nguồn: Robot hút bụi Roomba

Nhận dạng đối tượng là công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng các đối tượng trong môi trường xung quanh .

Ví dụ dễ hiểu nhất về việc sử dụng nhận dạng đối tượng là robot hút bụi " Roomba " do iRobot cung cấp . Roomba được trang bị trí tuệ nhân tạo nắm bắt vị trí và cách bố trí đồ nội thất dựa trên dữ liệu nhận được từ cảm biến quang học.

Roomba, làm sạch hiệu quả mà không cần chạm vào đồ nội thất, giảm thiểu sức người và cách mạng hóa việc làm sạch.

Nhận dạng hình ảnh: Cổng nhận dạng khuôn mặt

Nguồn: Cổng nhận diện khuôn mặt Panasonic

Nhận dạng hình ảnh là công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện và nhận dạng các mẫu cụ thể từ dữ liệu hình ảnh .

Một ví dụ nổi tiếng về việc sử dụng nhận dạng hình ảnh là Cổng nhận dạng khuôn mặt do Panasonic cung cấp . Cổng nhận dạng khuôn mặt đã được giới thiệu tại các sân bay trên khắp Nhật Bản và nhận dạng khuôn mặt được thực hiện bằng cách khớp hình ảnh khuôn mặt do camera chụp với dữ liệu hình ảnh khuôn mặt được ghi trong hộ chiếu IC.

Cổng nhận dạng khuôn mặt không chỉ giúp giảm đáng kể gánh nặng cho các thanh tra nhập cư mà còn cho phép việc kiểm tra nhập cư diễn ra suôn sẻ.

Nhận dạng giọng nói: Siri

Nguồn: Siri

Nhận dạng giọng nói là công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng các đặc điểm giọng nói và nội dung của từ từ dữ liệu giọng nói .

Công nghệ nhận dạng giọng nói cũng được sử dụng trong "Siri" được cài đặt trong các sản phẩm của Apple, quen thuộc với "Hey Siri". Cơ chế của Siri là xác định các từ được phát ra bằng cách sử dụng dạng sóng của dữ liệu giọng nói làm đầu mối và chuyển đổi nó thành dữ liệu văn bản để xác định nội dung lệnh.

Nhiều người dùng iPhone đã nhận ra sự tiện lợi khi sử dụng Siri vì nó giảm bớt số lượng các thao tác chi tiết trên điện thoại thông minh cần dùng tay.

Chatbot: Lawson Crew Akiko-chan

Nguồn: Lawson Crew ♪ Akiko-chan

Chatbot là một công nghệ trong đó trí tuệ nhân tạo trả lời các câu hỏi và yêu cầu của con người và giao tiếp với họ.

Một trong những chatbot phổ biến nhất là Lawson Crew Akiko-chan. Học sâu được sử dụng trong Lawson Crew Akiko-chan và trí tuệ nhân tạo tích lũy các mẫu phản hồi tự nhiên cho nhiều câu hỏi khác nhau của người dùng.

Nó đã trở thành một chatbot phổ biến được sử dụng bởi khoảng 100.000 người dùng mỗi ngày, bởi vì nó có sức hấp dẫn là có thể dễ dàng trò chuyện và thu thập thông tin trên LINE.

Thế giới sẽ thay đổi như thế nào với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI)?

Tác động của sự phát triển trí tuệ nhân tạo đối với thế giới

Như đã đề cập ở trên, trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rất hứa hẹn và được mong đợi sẽ phát triển hơn nữa trong tương lai. Mặt khác ảnh hưởng không nhỏ đến công việc của con người.

Tiếp theo, tôi sẽ giải thích tác động của sự phát triển trí tuệ nhân tạo đối với thế giới .

49% lực lượng lao động có thể mất việc vì trí tuệ nhân tạo (AI)

Nếu trí tuệ nhân tạo lan rộng và thế giới trở nên thuận tiện hơn, tự nhiên sẽ có những công việc không còn cần đến con người làm nữa.

Theo nghiên cứu chung của Viện nghiên cứu Nomura, một tổ chức tư vấn lớn và Đại học Oxford, người ta dự đoán rằng khoảng 49% công việc sẽ được thay thế bằng trí tuệ nhân tạo trong tương lai gần.