nikitam7w3sa
Pearl
Bạn đã bao giờ tự hỏi trí tuệ nhân tạo gồm những thành phần gì? Nó hoạt động thế nào? Hoặc bạn đã bao giờ bị mê hoặc bởi một món đồ chơi robot và muốn hiểu điều gì có thể làm cho nó hoạt động?
Hôm nay, trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của trí tuệ nhân tạo (AI), các thành phần của AI và các Câu hỏi thường gặp khác nhau liên quan đến chủ đề này.
Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề đang được đề cập đến rất nhiều. Từ robot cho đến việc cho phép con người bước vào kỷ nguyên của tên lửa, ô tô tự lái, trí tuệ nhân tạo đã tiến một bước dài từ việc chỉ là một cách giải quyết các vấn đề toán học thông thường.
Tương tự như cách các bộ phận khác nhau tạo thành một cỗ máy, các thành phần khác nhau giúp AI hoạt động trơn tru. Dưới đây là các yếu tố tạo nên thuật ngữ ‘Trí tuệ nhân tạo’.
Thành phần học tập của AI bao gồm ghi nhớ các mục riêng lẻ như các giải pháp khác nhau cho các vấn đề, từ vựng, ngoại ngữ…, còn được gọi là học vẹt. Phương pháp học tập này sau đó được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp tổng quát hóa.
Việc sử dụng các giao thoa suy diễn của máy tính lập trình đã mang lại cho chúng những thành công đáng kể. Tuy nhiên, suy luận luôn liên quan đến việc rút ra những suy luận có liên quan từ tình huống hiện tại.
Ở dạng chung, khả năng giải quyết vấn đề của AI bao gồm dữ liệu, trong đó giải pháp cần tìm x. AI chứng kiến nhiều vấn đề đáng kể đang được giải quyết trong nền tảng. Các phương pháp ‘Giải quyết vấn đề’ khác nhau tính cho các thành phần trí tuệ nhân tạo thiết yếu giúp phân chia các truy vấn thành các mục đích đặc biệt và chung.
Trong tình huống của một phương pháp có mục đích đặc biệt, giải pháp cho một vấn đề nhất định được thiết kế riêng, thường khai thác một số tính năng cụ thể được cung cấp trong trường hợp một vấn đề được gợi ý được nhúng vào. Mặt khác, phương pháp có mục đích chung bao hàm nhiều vấn đề sinh động. Hơn nữa, thành phần giải quyết vấn đề trong AI cho phép các chương trình bao gồm việc giảm chênh lệch từng bước, được đưa ra giữa bất kỳ trạng thái mục tiêu nào và trạng thái hiện tại.
Ở trạng thái hiện tại, nhận thức là một trong những thành phần của trí tuệ nhân tạo có thể đẩy xe ô tô tự lái ở tốc độ vừa phải. FREDDY là một trong những robot ở giai đoạn đầu sử dụng tri giác để nhận ra các vật thể khác nhau và lắp ráp các đồ tạo tác khác nhau.
Một trong những đặc điểm thiết yếu của ngôn ngữ là tiếng Anh cho phép chúng ta phân biệt giữa các đối tượng khác nhau. Tương tự, AI được phát triển theo cách mà nó có thể dễ dàng hiểu được ngôn ngữ con người thông dụng nhất, tiếng Anh. Bằng cách này, nền tảng cho phép các máy tính hiểu các chương trình máy tính khác nhau được thực thi trên chúng một cách dễ dàng.
Trong tình huống của một phương pháp có mục đích đặc biệt, giải pháp cho một vấn đề nhất định được thiết kế riêng, thường khai thác một số tính năng cụ thể được cung cấp trong trường hợp một vấn đề được gợi ý được nhúng vào. Mặt khác, phương pháp có mục đích chung bao hàm nhiều vấn đề sinh động. Hơn nữa, thành phần giải quyết vấn đề trong AI cho phép các chương trình bao gồm việc giảm chênh lệch từng bước, được đưa ra giữa bất kỳ trạng thái mục tiêu nào và trạng thái hiện tại.
Hôm nay, trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của trí tuệ nhân tạo (AI), các thành phần của AI và các Câu hỏi thường gặp khác nhau liên quan đến chủ đề này.
Tương tự như cách các bộ phận khác nhau tạo thành một cỗ máy, các thành phần khác nhau giúp AI hoạt động trơn tru. Dưới đây là các yếu tố tạo nên thuật ngữ ‘Trí tuệ nhân tạo’.
Học tập (Learning)
Tương tự như con người, các chương trình máy tính cũng học các cách cư xử khác nhau. Nói về AI, việc học bằng nền tảng này được tách biệt thành nhiều hình thức khác nhau. Là một trong những thành phần thiết yếu, học cho AI bao gồm phương pháp thử-và-sai (hoàn thành một việc bằng cách thử dung các biện pháp khác nhau cho đến khi tìm được biện pháp đúng). Bằng cách này, chương trình sẽ ghi chú lại tất cả các động thái mang lại kết quả tích cực và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để sử dụng vào lần sau khi máy tính gặp sự cố tương tự.Thành phần học tập của AI bao gồm ghi nhớ các mục riêng lẻ như các giải pháp khác nhau cho các vấn đề, từ vựng, ngoại ngữ…, còn được gọi là học vẹt. Phương pháp học tập này sau đó được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp tổng quát hóa.
Lý luận (Reasoning)
Nghệ thuật lập luận là thứ chỉ giới hạn ở con người cho đến năm thập kỷ trước. Khả năng khác biệt hóa khiến Lý trí trở thành một trong những thành phần thiết yếu của trí tuệ nhân tạo. Lý do là để cho phép nền tảng rút ra các suy luận phù hợp với tình huống được cung cấp. Hơn nữa, những suy luận này cũng được phân loại là quy nạp hoặc suy diễn. Sự khác biệt là trong một trường hợp suy luận, lời giải của một vấn đề cung cấp sự đảm bảo cho kết luận. Ngược lại, trong trường hợp quy nạp, tai nạn luôn là kết quả của sự cố thiết bị.Việc sử dụng các giao thoa suy diễn của máy tính lập trình đã mang lại cho chúng những thành công đáng kể. Tuy nhiên, suy luận luôn liên quan đến việc rút ra những suy luận có liên quan từ tình huống hiện tại.
Giải quyết vấn đề
Ở dạng chung, khả năng giải quyết vấn đề của AI bao gồm dữ liệu, trong đó giải pháp cần tìm X. AI chứng kiến nhiều vấn đề đáng kể đang được giải quyết trong nền tảng. Các phương pháp ‘Giải quyết vấn đề’ khác nhau tính cho các thành phần trí tuệ nhân tạo thiết yếu giúp phân chia các truy vấn thành các mục đích đặc biệt và chung.Ở dạng chung, khả năng giải quyết vấn đề của AI bao gồm dữ liệu, trong đó giải pháp cần tìm x. AI chứng kiến nhiều vấn đề đáng kể đang được giải quyết trong nền tảng. Các phương pháp ‘Giải quyết vấn đề’ khác nhau tính cho các thành phần trí tuệ nhân tạo thiết yếu giúp phân chia các truy vấn thành các mục đích đặc biệt và chung.
Trong tình huống của một phương pháp có mục đích đặc biệt, giải pháp cho một vấn đề nhất định được thiết kế riêng, thường khai thác một số tính năng cụ thể được cung cấp trong trường hợp một vấn đề được gợi ý được nhúng vào. Mặt khác, phương pháp có mục đích chung bao hàm nhiều vấn đề sinh động. Hơn nữa, thành phần giải quyết vấn đề trong AI cho phép các chương trình bao gồm việc giảm chênh lệch từng bước, được đưa ra giữa bất kỳ trạng thái mục tiêu nào và trạng thái hiện tại.
Sự nhận thức (Perception)
Khi sử dụng thành phần 'nhận thức' của Trí tuệ nhân tạo, phần tử quét bất kỳ môi trường nhất định nào bằng cách sử dụng các cơ quan cảm giác khác nhau, nhân tạo hoặc thực. Hơn nữa, các quy trình được duy trì nội bộ và cho phép người nhận phân tích các cảnh khác trong các đối tượng được gợi ý và hiểu mối quan hệ và tính năng của chúng. Phân tích này thường phức tạp như một và các mục tương tự có thể tạo ra một lượng đáng kể các lần xuất hiện khác nhau trong các trường hợp khác nhau, tùy thuộc vào quan điểm của góc độ được đề xuất.Ở trạng thái hiện tại, nhận thức là một trong những thành phần của trí tuệ nhân tạo có thể đẩy xe ô tô tự lái ở tốc độ vừa phải. FREDDY là một trong những robot ở giai đoạn đầu sử dụng tri giác để nhận ra các vật thể khác nhau và lắp ráp các đồ tạo tác khác nhau.
Hiểu ngôn ngữ (Language-understanding)
Nói một cách đơn giản hơn, ngôn ngữ có thể được định nghĩa là một tập hợp các dấu hiệu hệ thống khác nhau để biện minh cho các phương tiện của chúng bằng cách sử dụng quy ước. Xuất hiện như một trong những thành phần trí tuệ nhân tạo được sử dụng rộng rãi, khả năng hiểu ngôn ngữ sử dụng các loại ngôn ngữ đặc biệt thay vì các dạng khác nhau của ý nghĩa tự nhiên, được ví dụ như nói quá.Một trong những đặc điểm thiết yếu của ngôn ngữ là tiếng Anh cho phép chúng ta phân biệt giữa các đối tượng khác nhau. Tương tự, AI được phát triển theo cách mà nó có thể dễ dàng hiểu được ngôn ngữ con người thông dụng nhất, tiếng Anh. Bằng cách này, nền tảng cho phép các máy tính hiểu các chương trình máy tính khác nhau được thực thi trên chúng một cách dễ dàng.
Trong tình huống của một phương pháp có mục đích đặc biệt, giải pháp cho một vấn đề nhất định được thiết kế riêng, thường khai thác một số tính năng cụ thể được cung cấp trong trường hợp một vấn đề được gợi ý được nhúng vào. Mặt khác, phương pháp có mục đích chung bao hàm nhiều vấn đề sinh động. Hơn nữa, thành phần giải quyết vấn đề trong AI cho phép các chương trình bao gồm việc giảm chênh lệch từng bước, được đưa ra giữa bất kỳ trạng thái mục tiêu nào và trạng thái hiện tại.
