AI hoạt động như thế nào?

Hoàng Nam · 22/05/2024

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành khoa học liên ngành liên quan đến việc xây dựng những cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi sự suy nghĩ của con người. Những tác động này sẽ thay đổi hầu như mọi khía cạnh của thế giới chúng ta.

Trở lại tháng 10 năm 1950, nhà công nghệ có tầm nhìn xa trông rộng người Anh Alan Turing đã xuất bản một bài báo có tên "Máy tính và trí thông minh", trên tạp chí MIND, nêu lên những gì vào thời điểm đó đối với nhiều người giống như một câu chuyện khoa học viễn tưởng.

"Liệu máy móc có thể thực hiện được điều gì đó lẽ ra phải được mô tả là suy nghĩ nhưng lại rất khác với những gì con người làm?" Turing hỏi.

Turing nghĩ rằng họ có thể. Hơn nữa, ông tin rằng có thể tạo ra phần mềm cho máy tính kỹ thuật số cho phép nó quan sát môi trường xung quanh và học những điều mới, từ chơi cờ cho đến hiểu và nói ngôn ngữ của con người. Và ông nghĩ rằng máy móc cuối cùng có thể phát triển khả năng tự làm điều đó mà không cần sự hướng dẫn của con người. Ông dự đoán: “Chúng ta có thể hy vọng rằng máy móc cuối cùng sẽ cạnh tranh với con người trong tất cả các lĩnh vực trí tuệ thuần túy”.

Gần 70 năm sau, tầm nhìn tưởng chừng như kỳ lạ của Turing đã trở thành hiện thực nhờ những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực khoa học máy tính và nghiên cứu AI. Trí tuệ nhân tạo, thường được gọi là AI, mang đến cho máy móc khả năng học hỏi kinh nghiệm và thực hiện các nhiệm vụ nhận thức, những thứ từng được cho là dành riêng cho trí thông minh của con người.

AI đang nhanh chóng lan rộng khắp nền văn minh, nơi nó hứa hẹn sẽ làm được mọi thứ, từ cho phép ô tô tự lái điều hướng trên đường phố cho đến đưa ra dự báo bão chính xác hơn. Ở cấp độ hàng ngày, AI tìm ra quảng cáo nào sẽ hiển thị cho bạn trên web và hỗ trợ các chatbot thân thiện bật lên khi bạn truy cập trang web thương mại điện tử để trả lời câu hỏi của bạn và cung cấp dịch vụ khách hàng. Và trợ lý cá nhân được hỗ trợ bởi AI trong các thiết bị nhà thông minh kích hoạt bằng giọng nói sẽ thực hiện vô số nhiệm vụ, từ điều khiển TV và chuông cửa đến trả lời các câu hỏi nhỏ và giúp chúng ta tìm các bài hát yêu thích.

Nhưng chúng ta chỉ mới bắt đầu với AI. Theo dự báo của Viện Toàn cầu McKinsey, khi công nghệ AI ngày càng tinh vi và có khả năng hơn, nó dự kiến sẽ thúc đẩy nền kinh tế thế giới một cách ồ ạt, tạo ra hoạt động bổ sung trị giá khoảng 13 nghìn tỷ USD vào năm 2030.

Sarah Gates, nhà chiến lược nền tảng phân tích tại SAS, một công ty dịch vụ và phần mềm toàn cầu tập trung vào việc biến dữ liệu thành trí thông minh cho khách hàng, cho biết: “AI vẫn còn ở giai đoạn đầu trong việc áp dụng, nhưng việc áp dụng đang tăng tốc và nó đang được sử dụng trên tất cả các ngành”.

Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào

Có lẽ điều đáng kinh ngạc hơn nữa là sự tồn tại của chúng ta đang lặng lẽ bị biến đổi bởi các thuật toán học sâu mà nhiều người trong chúng ta hầu như không hiểu được - một thứ phức tạp đến mức ngay cả các nhà khoa học cũng gặp khó khăn khi giải thích nó.

Vasant Honavar, giáo sư và giám đốc Phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại Đại học bang Pennsylvania, giải thích: “AI là một nhóm công nghệ thực hiện các nhiệm vụ được cho là đòi hỏi trí thông minh nếu được thực hiện bởi con người” . "Tôi nói 'suy nghĩ' bởi vì không ai thực sự chắc chắn trí thông minh là gì".

Honavar mô tả hai loại trí thông minh chính. Có AI hẹp, đang đạt được năng lực trong một lĩnh vực được xác định hẹp, chẳng hạn như phân tích hình ảnh từ tia X và quét MRI trong X quang. Ngược lại, trí tuệ nhân tạo nói chung mô tả các quá trình suy nghĩ giống con người hơn nhiều, như khả năng tìm hiểu về bất cứ điều gì và nói về nó. Honavar giải thích: “Một chiếc máy có thể xử lý tốt một số chẩn đoán về X quang, nhưng nếu bạn hỏi nó về bóng chày, nó sẽ không biết gì cả”. Tính linh hoạt về trí tuệ của con người “vẫn nằm ngoài tầm với của AI vào thời điểm này”.

Theo Honavar, có hai phần quan trọng đối với các mô hình AI. Một trong số đó là phần kỹ thuật - nghĩa là xây dựng một chương trình máy tính và hệ thống máy tính sử dụng trí thông minh theo một cách nào đó. Thứ hai là khoa học về trí thông minh, hay đúng hơn là làm thế nào để cho phép một cỗ máy đưa ra kết quả có thể so sánh được với những gì mà bộ não con người sẽ nghĩ ra, ngay cả khi cỗ máy đạt được điều đó thông qua một quy trình rất khác. Để sử dụng một phép tương tự, "chim bay và máy bay bay, nhưng chúng bay theo những cách hoàn toàn khác nhau", Honavar. "Mặc dù vậy, cả hai đều sử dụng khí động học và vật lý. Theo cùng một cách, trí tuệ nhân tạo dựa trên quan niệm rằng có những nguyên tắc chung về cách các hệ thống thông minh hoạt động".

AI "về cơ bản là kết quả của nỗ lực của chúng ta nhằm hiểu và mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não cũng như việc áp dụng cách này để cung cấp các chức năng giống như bộ não cho các hệ thống tự trị khác (ví dụ: máy bay không người lái , robot và tác nhân)," Kurt Cagle, một nhà văn, nhà khoa học dữ liệu và nhà tương lai học, người sáng lập công ty tư vấn Semantical, viết trong một email. Ông cũng là biên tập viên của The Cagle Report, một bản tin công nghệ thông tin hàng ngày.

Và mặc dù con người không thực sự suy nghĩ giống như máy tính, sử dụng mạch điện, chất bán dẫn và phương tiện từ tính thay vì tế bào sinh học để lưu trữ thông tin, nhưng vẫn có một số điểm tương đồng hấp dẫn. "Một điều chúng tôi bắt đầu khám phá là mạng đồ thị thực sự thú vị khi bạn bắt đầu nói về hàng tỷ nút và bộ não về cơ bản là một mạng đồ thị, mặc dù bạn có thể kiểm soát sức mạnh của các quá trình bằng cách thay đổi điện trở của các nơ-ron. trước khi tia lửa điện dung phát ra,” Cagle giải thích. "Bản thân một nơ-ron đơn lẻ cung cấp cho bạn một lượng thông tin rất hạn chế, nhưng kích hoạt đủ các nơ-ron có cường độ khác nhau cùng nhau và bạn sẽ tạo ra một mô hình chỉ được kích hoạt để đáp ứng với một số loại kích thích nhất định, thường là các tín hiệu điện được điều chế thông qua DSP [đó là xử lý tín hiệu số] mà chúng tôi gọi là võng mạc và ốc tai".

Honavar cho biết: “Hầu hết các ứng dụng của AI đều nằm trong các miền có lượng dữ liệu lớn”. Để sử dụng lại ví dụ về X quang, sự tồn tại của cơ sở dữ liệu lớn về quét tia X và MRI đã được các bác sĩ X quang con người đánh giá, giúp có thể huấn luyện một cỗ máy mô phỏng hoạt động đó.

Hệ thống AI hoạt động bằng cách kết hợp lượng lớn dữ liệu với các thuật toán thông minh — một loạt hướng dẫn — cho phép phần mềm học hỏi từ các mẫu và tính năng của dữ liệu, như phần mồi SAS về trí tuệ nhân tạo này giải thích.

Khi mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não, AI sử dụng một loạt các trường con khác nhau, như ghi chú trong phần mồi của SAS.

Học máy tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích để tìm ra những hiểu biết ẩn giấu trong dữ liệu mà không được lập trình để tìm kiếm điều gì đó cụ thể hoặc đưa ra một kết luận nhất định.
Mạng lưới thần kinh nhân tạo bắt chước dãy nơ-ron được kết nối với nhau của não và chuyển tiếp thông tin giữa các đơn vị khác nhau để tìm kết nối và rút ra ý nghĩa từ dữ liệu.
Học sâu sử dụng các mạng lưới thần kinh thực sự lớn và rất nhiều sức mạnh tính toán để tìm ra các mẫu phức tạp trong dữ liệu cho các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh và giọng nói.
Điện toán nhận thức hướng tới việc tạo ra một "sự tương tác tự nhiên, giống con người", như SAS nói, bao gồm cả việc sử dụng khả năng diễn giải lời nói và phản hồi lại nó.
Thị giác máy tính sử dụng nhận dạng mẫu và học sâu để hiểu nội dung của hình ảnh và video, đồng thời cho phép máy móc sử dụng hình ảnh thời gian thực để hiểu được những gì xung quanh chúng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến việc phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người và phản hồi lại nó.

Thập kỷ nghiên cứu

Khái niệm về AI có từ những năm 1940 và thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" được giới thiệu tại hội nghị năm 1956 tại Đại học Dartmouth. Trong hai thập kỷ tiếp theo, các nhà nghiên cứu đã phát triển các chương trình chơi trò chơi và thực hiện nhận dạng mẫu đơn giản cũng như học máy. Nhà khoa học Frank Rosenblatt của Đại học Cornell đã phát triển Perceptron, mạng thần kinh nhân tạo đầu tiên, chạy trên một máy tính IBM nặng 5 tấn (4,5 tấn), cỡ phòng được nạp thẻ đục lỗ.

Nhưng phải đến giữa những năm 1980, làn sóng thứ hai gồm các mạng lưới thần kinh sâu và phức tạp hơn mới được phát triển để giải quyết các nhiệm vụ cấp cao hơn, theo Honavar. Vào đầu những năm 1990, một bước đột phá khác đã giúp AI có thể khái quát hóa ngoài trải nghiệm đào tạo.
Trong những năm 1990 và 2000, những đổi mới công nghệ khác - web và máy tính ngày càng mạnh mẽ - đã giúp đẩy nhanh sự phát triển của AI. Honavar nói: “Với sự ra đời của web, một lượng lớn dữ liệu đã có sẵn ở dạng kỹ thuật số". Giải trình tự bộ gen và các dự án khác bắt đầu tạo ra lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ và những tiến bộ trong điện toán đã giúp lưu trữ và truy cập dữ liệu này. Chúng tôi có thể đào tạo máy móc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn. Bạn không thể có mô hình học sâu30 nhiều năm trước, bởi vì bạn không có dữ liệu và khả năng tính toán".

AI và Robotics

Các hệ thống AI khác nhưng có liên quan đến robot, trong đó máy móc cảm nhận được môi trường, thực hiện tính toán và thực hiện các nhiệm vụ vật lý một mình hoặc dưới sự chỉ đạo của con người, từ công việc tại nhà máy và nấu ăn cho đến hạ cánh trên các hành tinh khác. Honavar nói rằng hai lĩnh vực này giao nhau theo nhiều cách.

Honavar nói: “Bạn có thể tưởng tượng ra những robot không có nhiều trí thông minh, những thiết bị cơ khí thuần túy như máy dệt tự động”. “Có những ví dụ về robot không thông minh một cách đáng kể.” Ngược lại, có những robot mà trí thông minh là một phần không thể thiếu, chẳng hạn như điều khiển một phương tiện tự hành quanh những con phố đầy xe ô tô do con người điều khiển và người đi bộ.

Theo Honavar: “Đó là một lập luận hợp lý rằng để nhận ra trí thông minh tổng quát, bạn sẽ cần đến robot ở một mức độ nào đó, bởi vì sự tương tác với thế giới, ở một mức độ nào đó, là một phần quan trọng của trí thông minh”. "Để hiểu ý nghĩa của việc ném bóng, bạn phải có khả năng ném bóng."
Công nghệ AI đã âm thầm trở nên phổ biến đến mức chúng được tìm thấy trong nhiều sản phẩm tiêu dùng.

Cagle nói: “Một số lượng lớn thiết bị nằm trong không gian Internet of Things (IoT) sẵn sàng sử dụng một số loại AI tự củng cố, mặc dù AI rất chuyên biệt”. "Kiểm soát hành trình là một AI thời kỳ đầu và khi nó hoạt động phức tạp hơn nhiều so với những gì hầu hết mọi người nhận ra. Tai nghe giảm tiếng ồn. Bất cứ thứ gì có khả năng nhận dạng giọng nói, chẳng hạn như hầu hết các điều khiển từ xa của tivi hiện đại. Bộ lọc phương tiện truyền thông xã hội. Bộ lọc thư rác. Nếu bạn mở rộng AI. để bao gồm việc học máy, điều này cũng sẽ bao gồm trình kiểm tra chính tả, hệ thống đề xuất văn bản, thực sự là bất kỳ hệ thống đề xuất nào, máy giặt và máy sấy, lò vi sóng, máy rửa chén, thực sự là hầu hết các thiết bị điện tử gia dụng được sản xuất sau năm 2017, loa, tivi, hệ thống chống bó cứng phanh, bất kỳ thiết bị điện nào xe cộ, camera quan sát hiện đại Hầu hết các trò chơi đều sử dụng mạng AI ở nhiều cấp độ khác nhau".

Honavar nói: Các công cụ AI có thể hoạt động tốt hơn con người trong một số lĩnh vực hẹp, giống như “máy bay có thể bay quãng đường xa hơn và chở nhiều người hơn một con chim”. Ví dụ, AI có khả năng xử lý hàng triệu tương tác trên mạng truyền thông xã hội và thu được những hiểu biết sâu sắc có thể ảnh hưởng đến hành vi của người dùng - một khả năng mà chuyên gia AI lo ngại có thể gây ra "những hậu quả không mấy tốt đẹp".

Nó đặc biệt tốt trong việc hiểu được lượng thông tin khổng lồ có thể khiến bộ não con người choáng ngợp. Ví dụ, khả năng đó cho phép các công ty internet phân tích hàng núi dữ liệu mà họ thu thập về người dùng và sử dụng thông tin chi tiết theo nhiều cách khác nhau để tác động đến hành vi của chúng ta.

AI có thể biến đổi nền kinh tế như thế nào

Với tiềm năng của AI trong việc thực hiện các nhiệm vụ từng đòi hỏi con người, thật dễ dàng để lo sợ rằng sự lây lan của nó có thể khiến hầu hết chúng ta mất việc. Nhưng một số chuyên gia hình dung rằng mặc dù sự kết hợp giữa AI và robot có thể loại bỏ một số vị trí, nhưng nó sẽ tạo ra nhiều việc làm mới hơn cho những người lao động am hiểu công nghệ.

Darrell West, phó chủ tịch kiêm giám đốc sáng lập của Trung tâm Đổi mới Công nghệ tại Viện Brookings, một tổ chức chính sách công có trụ sở tại Washington, giải thích: “Những người có nguy cơ cao nhất là những người thực hiện các công việc thường ngày và lặp đi lặp lại trong lĩnh vực bán lẻ, tài chính và sản xuất”. Một email. “Tuy nhiên, các công việc văn phòng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cũng sẽ bị ảnh hưởng và sẽ có sự gia tăng tỷ lệ thay đổi công việc khi mọi người chuyển từ công việc này sang công việc khác thường xuyên hơn.

Việc làm mới sẽ được tạo ra nhưng nhiều người sẽ không có kĩ năng được cần cho những vị trí đó. Vì vậy, rủi ro là sự không phù hợp trong công việc khiến mọi người bị bỏ lại phía sau trong quá trình chuyển đổi sang nền kinh tế kỹ thuật số. Các nước sẽ phải đầu tư nhiều tiền hơn vào đào tạo lại việc làm và phát triển lực lượng lao động khi công nghệ lan rộng. Sẽ cần phải học tập suốt đời để mọi người có thể thường xuyên nâng cao kỹ năng làm việc".

Và thay vì thay thế con người, AI có thể được sử dụng để nâng cao khả năng trí tuệ của họ. Nhà phát minh và nhà tương lai học Ray Kurzweil đã dự đoán rằng vào những năm 2030, AI sẽ đạt được mức độ thông minh như con người và có thể có AI đi vào bên trong não người để tăng cường trí nhớ, biến người dùng thành con lai giữa người và máy. Như Kurzweil đã mô tả, "Chúng tôi sẽ mở rộng trí óc của mình và thể hiện những phẩm chất nghệ thuật mà chúng tôi coi trọng". #hoạtđộngnhưthếnào