Công nghệ AI là gì? 1. Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh rộng lớn của khoa học máy tính liên quan đến việc xây dựng các máy thông minh có khả năng thực hiện các tác 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 sự thay đổi mô hình trong hầu hết mọi lĩnh vực của ngành công nghiệp. 2. Lịch sử của AI Người máy thông minh và những sinh vật nhân tạo lần đầu tiên xuất hiện trong thần thoại Hy Lạp cổ đại về thời cổ đại. Sự phát triển của Aristotle về thuyết âm tiết và việc sử dụng suy luận suy diễn của nó là một thời điểm quan trọng trong hành trình của nhân loại để hiểu được trí thông minh của chính mình. Mặc dù nguồn gốc lâu đời và sâu sắc, nhưng 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 cái nhìn nhanh về một số sự kiện quan trọng nhất trong AI. Năm 1943 Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản "Phép tính logic về ý tưởng nội tại trong hoạt động thần kinh." Bài báo đã đề xuất mô hình toán học đầu tiên để xây dựng mạng nơ-ron. Năm 1949 Trong cuốn sách Tổ chức hành vi: Lý thuyết tâm lý thần kinh, Donald Hebb đề xuất lý thuyết rằng các con đường thần kinh được tạo ra từ trải nghiệm và các kết nối giữa các nơ-ron trở nên mạnh mẽ hơn khi chúng được sử dụng thường xuyên hơn. Học tiếng Hebbian tiếp tục là một mô hình quan trọng trong AI. Năm 1950 Alan Turing xuất bản cuốn "Máy tính và trí thông minh, đề xuất cái mà ngày nay được gọi là Phép thử Turing, một phương pháp để xác định xem máy móc có thông minh hay không. Các sinh viên đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds đã xây dựng SNARC, máy tính mạng nơ-ron đầu tiên. Claude Shannon xuất bản bài báo" Lập trình máy tính để chơi cờ vua. " Isaac Asimov xuất bản cuốn" Ba định luật của người máy. " Năm 1952 Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học chơi cờ caro. Năm 1954 Thí nghiệm dịch máy của Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được chọn lọc cẩn thận sang tiếng Anh. Năm 1956 Cụm từ trí tuệ nhân tạo được đặt ra tại" Dự án nghiên cứu mùa hè Dartmouth về trí tuệ nhân tạo. "Được dẫn dắt bởi John McCarthy, hội nghị xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được nhiều người coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay. Allen Newell và Herbert Simon chứng minh Logic Theorist (LT), chương trình lý luận đầu tiên. Năm 1958 John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp và xuất bản bài báo" Chương trình với Nhận thức chung ". Bài báo đề xuất giả thuyết Tư vấn Taker, một hệ thống AI hoàn chỉnh với khả năng học hỏi kinh nghiệm hiệu quả như con người. Năm 1959 Allen Newell, Herbert Simon và J. C. Shaw phát triển Máy giải quyết vấn đề chung (GPS), một chương trình được thiết kế để bắt chước cách giải quyết vấn đề của con người. Herbert Gelernter phát triển chương trình Prover Định lý Hình học. Arthur Samuel sử dụng thuật ngữ máy học khi làm việc tại IBM. John McCarthy và Marvin Minsky thành lập Dự án trí tuệ nhân tạo MIT. Năm 1963 John McCarthy bắt đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford. Năm 1966 Báo cáo của Ủy ban Cố vấn Xử lý Ngôn ngữ Tự động (ALPAC) của chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu bản dịch bằng máy, một sáng kiến lớn trong Chiến tranh Lạnh với hứa hẹn dịch tiếng Nga tự động và tức thời. Báo cáo ALPAC dẫn đến việc hủy bỏ tất cả các dự án MT do chính phủ tài trợ. Năm 1969 Hệ thống chuyên gia thành công đầu 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. Năm 1972 Ngôn ngữ lập trình logic PROLOG được tạo ra. Năm 1973 " Báo cáo Lighthill.. " Mô tả chi tiết những thất vọng trong nghiên cứu AI, được chính phủ Anh công bố và dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng nguồn tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo. Năm 1974-1980 Sự thất vọng với tiến độ phát triển AI dẫn đến sự cắt giảm lớn của DARPA trong các khoản tài trợ học tập. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và" Báo cáo Lighthill "của năm trước, nguồn tài trợ trí tuệ nhân tạo cạn kiệt và các gian hàng nghiên cứu. Giai đoạn này được gọi là" Mùa đông AI đầu tiên. " Năm 1980 Các tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON), hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên. Được thiết kế để định cấu hình các đơn đặt hàng cho các hệ thống máy tính mới, R1 khởi động sự bùng nổ đầu tư vào các hệ thống chuyên gia sẽ kéo dài trong phần lớn thập kỷ, kết thúc hiệu quả" Mùa đông AI "đầu tiên. Năm 1982 Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án Hệ thống Máy tính Thế hệ Thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu suất giống như siêu máy tính và là nền tảng để phát triển AI. Năm 1983 Để đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến Điện toán Chiến lược để cung cấp các nghiên cứu do DARPA tài trợ trong lĩnh vực máy tính tiên tiến và trí tuệ nhân tạo. Năm 1985 Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la mỗi năm cho các hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp đang phát triển để hỗ trợ họ. Các công ty như Symbolics và Lisp Machines Inc. Xây dựng các máy tính chuyên dụng để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp. Năm 1987-1993 Khi công nghệ máy tính được cải thiện, các 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 thời kỳ này, các hệ thống chuyên gia tỏ ra quá đắt để duy trì và cập nhật, cuối cùng không còn được ưa chuộng. Nhật Bản chấm dứt dự án FGCS vào năm 1992, với lý do thất bại trong việc đáp ứng các mục tiêu đầy tham vọng đã đề ra. Năm 1991 Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và lập kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh. Năm 1997 Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Gary Kasparov Năm 2005 STANLEY, một chiếc xe tự lái, đã giành chiến thắng trong cuộc thi DARPA Grand Challenge. Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự động như" Big Dog "của Boston Dynamic và" PackBot "của iRobot. Năm 2008 Google tạo ra đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone của mình. Năm 2011 Watson của IBM vượt qua cuộc cạnh tranh trên Jeopardy! Năm 2012 Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng các thuật toán học sâu 10 triệu video trên YouTube dưới dạng một bộ đào tạo. Mạng nơ-ron học cách nhận ra một con mèo mà không cần biết mèo là gì, mở ra kỷ nguyên đột phá cho mạng lưới thần kinh và tài trợ học tập sâu. Năm 2014 Google sản xuất ô tô tự lái đầu tiên vượt qua bài kiểm tra lái xe cấp tiểu bang. Năm 2016 AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại lớn cần phải giải quyết trong AI. 3. Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào? Chưa đầy một thập kỷ sau khi phá vỡ cỗ máy mã hóa Enigma của Đức Quốc xã và giúp Lực lượng Đồng minh giành chiến thắng trong Thế chiến II, nhà toán học Alan Turing đã thay đổi lịch sử lần thứ hai với một câu hỏi đơn giản: " Máy móc có thể suy nghĩ được không? " Bài báo của Turing" Máy tính và trí thông minh "(1950), và bài kiểm tra Turing tiếp theo của nó, đã thiết lập mục tiêu cơ bản và tầm nhìn của trí tuệ nhân tạo. Về cốt lõi, AI là một nhánh của khoa học máy tính nhằm mục đích trả lời câu hỏi của Turing trong câu khẳng định. Đó là nỗ lực tái tạo hoặc mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc. Mục tiêu mở rộng của trí tuệ nhân tạo đã làm nảy sinh nhiều câu hỏi và tranh luận. Nhiều đến mức không có định nghĩa duy nhất nào về trường được chấp nhận rộng rãi. Hạn chế lớn trong việc định nghĩa AI đơn giản là" chế tạo máy móc thông minh "là nó không thực sự giải thích được trí thông minh nhân tạo là gì? Điều gì làm cho một cỗ máy trở nên thông minh? Trong cuốn sách mang tính đột phá Trí tuệ nhân tạo: Phương pháp tiếp cận hiện đại, các tác giả Stuart Russell và Peter Norvig tiếp cận câu hỏi bằng cách thống nhất công việc của họ xoay quanh chủ đề về các tác nhân thông minh trong máy móc. Với ý nghĩ này, AI là" nghiên cứu về các tác nhân nhận các nhận thức từ môi trường và thực hiện các hành động. "(Russel và Norvig viii) Norvig và Russell tiếp tục khám phá bốn cách tiếp cận khác nhau đã xác định lĩnh vực AI trong lịch sử: - Suy nghĩ nhân văn - Suy nghĩ hợp lý - Hành động nhân văn - Hành động hợp lý Hai ý tưởng đầu tiên liên quan đến quá trình suy nghĩ và lập luận, trong khi những ý tưởng khác giải quyết hành vi. Norvig và Russell đặc biệt tập trung vào các tác nhân hợp lý hành động để đạt được kết quả tốt nhất, lưu ý rằng" tất cả các kỹ năng cần thiết cho Bài kiểm tra Turing cũng cho phép một đặc vụ hành động theo lý trí. "(Russel và Norvig 4). Patrick Winston, giáo sư trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính của Ford tại MIT, định nghĩa AI là" các thuật toán được kích hoạt bởi các ràng buộc, được hiển thị bằng các biểu diễn hỗ trợ các mô hình được nhắm mục tiêu vào các vòng kết nối suy nghĩ, nhận thức và hành động với nhau. " 4. AI được dùng như thế nào? Trí tuệ nhân tạo thường thuộc hai loại lớn: AI hẹp: Đôi khi được gọi là" AI yếu ", loại trí tuệ nhân tạo này hoạt động trong một bối cảnh hạn chế và là mô phỏng của trí thông minh con người. Trí tuệ nhân tạo hẹp thường tập trung vào việc thực hiện một nhiệm vụ cực kỳ tốt và trong khi những cỗ máy này có vẻ thông minh, chúng đang hoạt động dưới nhiều ràng buộc và hạn chế hơn nhiều so với trí thông minh cơ bản nhất của con người. Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) : AGI, đôi khi được gọi là" Trí tuệ nhân tạo mạnh", là loại trí tuệ nhân tạo mà chúng ta thấy trong phim, giống như robot từ Westworld hoặc Data từ Star Trek: The Next Generation. AGI là một cỗ máy có trí thông minh tổng quát và giống như một con người, nó có thể áp dụng trí thông minh đó để giải quyết mọi vấn đề.
