Chào Mừng Bạn Đến Với CNCVNN.com!
1. Hãy đọc qua Nội Quy Diễn Đàn trước khi tham gia thảo luận.
2. Hướng dẫn đăng bài lên Diễn đàn.
LƯU Ý
CÁC BẠN ĐĂNG BÀI QUẢNG CÁO NHỚ ĐĂNG ĐÚNG VÀO MỤC
RAO VẶT - QUẢNG CÁO.
ĐĂNG SAI CHUYÊN MỤC, ĐĂNG 1 NỘI DUNG NHIỀU LẦN
SẼ BỊ XOÁ BÀI VÀ TÀI KHOẢN.
-------------------o0o------------------- Diễn Đàn mong nhận được những ý kiến đóng góp của tất cả các thành viên.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Lịch sử, tốc độ phát triển, mức độ ứng dụng thực tiễn

Các phương pháp học máy (machine learning), phân tích thống kê,...
Trả lời
Hình đại diện của người dùng
JERRY CNC
Site Admin
Bài viết: 44
Ngày tham gia: CN Tháng 4 01, 2018 10:36 pm
Liên hệ:

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Lịch sử, tốc độ phát triển, mức độ ứng dụng thực tiễn

#1

Gửi bài gửi bởi JERRY CNC » T.Ba Tháng 9 25, 2018 9:30 pm

Trong thời buổi cách mạng công nghiệp 4.0 phát triển như vũ bão hiện nay, có lẽ mỗi người trong chúng ta nhất là các bạn trẻ ít nhất đã nghe thoáng qua một lần các cụm từ "Trí tuệ nhân tạo", "AI" trong các bộ phim hay các sản phẩm điện thoại đình đám,... Vậy trí tuệ nhân tạo là gì, lịch sử ra đời và tốc độ phát triển ra sao cho đến hiện tại? Nào, chúng ta cùng tìm hiểu khái niệm "Trí tuệ nhân tạo" hấp dẫn như thế nào nhé!
2018-AI-safety-grants.jpg
2018-AI-safety-grants.jpg (109.63 KiB) Đã xem 436 lần
2018-AI-safety-grants.jpg
2018-AI-safety-grants.jpg (109.63 KiB) Đã xem 436 lần
Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (tiếng Anh: artificial intelligence hay machine intelligence, thường được viết tắt là AI) là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Thuật ngữ này thường dùng để nói đến các máy tính có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Tuy rằng trí thông minh nhân tạo có nghĩa rộng như là trí thông minh trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, nó là một trong những ngành trọng yếu của tin học. Trí thông minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năng thích ứng thông minh của máy móc. Các ví dụ ứng dụng bao gồm các tác vụ điều khiển, lập kế hoạch và lập lịch (scheduling), khả năng trả lời các câu hỏi về chẩn đoán bệnh, trả lời khách hàng về các sản phẩm của một công ty, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng tiếng nói và khuôn mặt. Bởi vậy, trí thông minh nhân tạo đã trở thành một môn học, với mục đích chính là cung cấp lời giải cho các vấn đề của cuộc sống thực tế. Ngày nay, các hệ thống nhân tạo được dùng thường xuyên trong kinh tế, y dược, các ngành kỹ thuật và quân sự, cũng như trong các phần mềm máy tính thông dụng trong gia đình và trò chơi điện tử.

Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (tiếng Anh: machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,….


  • Trí tuệ nhân tạo bao gồm các cơ sở lý thuyết và việc lập trình xây dựng của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch giữa các ngôn ngữ.
  • Trí tuệ nhân tạo giúp tạo ra máy tính có khả năng suy nghĩ, máy tính có trí tuệ theo đầy đủ nghĩa của từ này (Haugeland, 1985).
  • Trí tuệ nhân tạo là khoa học nghiên cứu xem thế nào để máy tính có thể thực hiện được những công việc mà con người làm tốt hơn máy tính (Rich và Knight,1991).
  • Trí tuệ nhân tạo là khoa học nghiên cứu các hoạt động trí não thông qua các mô hình tính toán (Chaniaka và McDemott, 1985).
  • Trí tuệ nhận tạo nghiên cứu các mô hình máy tính có thể nhận thức, lập luận và hành động (Winston, 1992)
  • Trí tuệ nhân tạo nghiên cứu các hành vi thông minh mô phỏng các vật thể nhân tạo (Nilsson, 1998)
  • Trí tuệ nhân tạo là khoa học nghiên cứu các hành vi thông minh nhằm giải quyết các vấn đề được đặt ra đối với các chương trình máy tính (Học viện Kỹ thuật Quân sự)


Lý luận, giải quyết vấn đề

Các nhà nghiên cứu đầu tiên đã phát triển các thuật toán bắt chước theo lý luận từng bước mà con người sử dụng khi giải quyết các câu đố hoặc đưa ra các phương pháp loại trừ logic. Vào cuối những năm 1980 và 1990, nghiên cứu về AI đã phát triển các phương pháp xử lý thông tin không chắc chắn hoặc không đầy đủ, sử dụng các khái niệm từ xác suất và kinh tế.

Đối với những vấn đề khó, các thuật toán bắt buộc phải có phần cứng đủ mạnh để thực hiện phép tính toán khổng lồ - để trải qua "vụ nổ tổ hợp": lượng bộ nhớ và thời gian tính toán có thể trở nên vô tận nếu giải quyết một vấn đề khó. Mức độ ưu tiên cao nhất là tìm kiếm các thuật toán giải quyết vấn đề.
Con người thường sử dụng các phán đoán nhanh và trực quan chứ không phải là phép khấu trừ từng bước mà các nghiên cứu AI ban đầu có thể mô phỏng. AI đã tiến triển bằng cách sử dụng cách giải quyết vấn đề "biểu tượng phụ": cách tiếp cận tác nhân được thể hiện nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ năng cảm biến động đến lý luận cao hơn; nghiên cứu mạng thần kinh cố gắng để mô phỏng các cấu trúc bên trong não làm phát sinh kỹ năng này. Các phương pháp tiếp cận thống kê đối với AI bắt chước khả năng của con người.

ROBOT TINH TOAN TRO GIUP.jpg
ROBOT TINH TOAN TRO GIUP.jpg (81.88 KiB) Đã xem 436 lần
ROBOT TINH TOAN TRO GIUP.jpg
ROBOT TINH TOAN TRO GIUP.jpg (81.88 KiB) Đã xem 436 lần
Các trường phái trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) chia thành hai trường phái tư duy: TTNT truyền thốngTrí tuệ tính toán.

TTNT truyền thống hầu như bao gồm các phương pháp hiện được phân loại là các phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với các tên TTNT biểu tượng, TTNT logic, TTNT ngăn nắp (neat AI) và TTNT cổ điển (Good Old Fashioned Artificial Intelligence). Các phương pháp gồm có:

  • Hệ chuyên gia: áp dụng các khả năng suy luận để đạt tới một kết luận. Một hệ chuyên gia có thể xử lý các lượng lớn thông tin đã biết và đưa ra các kết luận dựa trên các thông tin đó. Clippy chương trình trợ giúp có hình cái kẹp giấy của Microsoft Office là một ví dụ. Khi người dùng gõ phím, Clippy nhận ra các xu hướng nhất định và đưa ra các gợi ý.

  • Lập luận theo tình huống.

  • Mạng Bayes.


Trí tuệ tính toán nghiên cứu việc học hoặc phát triển lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist). Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và có quan hệ với Trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, TTNT lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:

  • Mạng neural: các hệ thống mạnh về nhận dạng mẫu (pattern recognition).
  • Hệ mờ (Fuzzy system): các kỹ thuật suy luận không chắc chắn, đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống công nghiệp hiện đại và các hệ thống quản lý sản phẩm tiêu dùng.
  • Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng các khái niệm sinh học như quần thể, biến dị và đấu tranh sinh tồn để sinh các lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán. Các phương pháp này thường được chia thành các thuật toán tiến hóa (ví dụ thuật toán gene) và trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence) (chẳng hạn hệ kiến).
  • TTNT dựa hành vi (Behavior based AI): một phương pháp module để xây dựng các hệ thống TTNT bằng tay.


Người ta đã nghiên cứu các hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong đó kết hợp hai trường phái này. Các luật suy diễn của hệ chuyên gia có thể được sinh bởi mạng neural hoặc các luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo thường được dùng trong các công trình nghiên cứu khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành cố gắng tạo ra mô hình nhận thức của con người (việc này khác với các nghiên cứu TTNT, vì TTNT chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra mô hình về hoạt động của bộ óc con người).


Lịch sử phát triển

Đầu thế kỷ 17, René Descartes đã đưa ra quan điểm rằng cơ thể của động vật chỉ là các cỗ máy tinh xảo. Năm 1642 Blaise Pascal chế tạo chiếc máy tính cơ học đầu tiên. Charles Babbage và Ada Lovelace đã nghiên cứu về các máy tính cơ học có khả năng lập trình được.

Bertrand Russell và Alfred North Whitehead đã xuất bản cuốn Principia Mathematica, trong đó logic hình thức đã được cách mạng hóa. Warren McCulloch và Walter Pitts xuất bản A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity năm 1943 đặt nền móng cho mạng neural.

Thập niên 1950 là thời kỳ của nhiều hoạt động trong lĩnh vực TTNT. John McCarthy thiết lập thuật ngữ "artificial intelligence" trong hội thảo đầu tiên dành cho chủ đề này. Ông còn sáng chế ngôn ngữ lập trình Lisp. Alan Turing đưa ra "Turing test" như là một phương pháp kiểm chứng hành vi thông minh. Joseph Weizenbaum xây dựng ELIZA, một chatterbot cài đặt liệu pháp tâm lý Rogerian.

Trong các thập niên 1960 và 1970, Joel Moses biểu diễn sức mạnh của suy diễn ký hiệu trong việc tích hợp các bài toán trong chương trình Macsyma, chương trình toán học sử dụng cơ sở tri thức đầu tiên thành công. Marvin Minsky và Seymour Papert xuất bản Perceptrons, trong đó chứng minh các giới hạn của các mạng neural đơn giản, và Alain Colmerauer phát triển ngôn ngữ lập trình Prolog. Ted Shortliffe biển diễn sức mạnh của các hệ thống sử dụng luật để biểu diễn tri thức và suy diễn trong các chẩn đoán và liệu pháp y học trong một chương trình mà đối khi được gọi là hệ chuyên gia đầu tiên. Hans Moravec phát triển chiếc xe đầu tiên được máy tính điều khiển tự động vượt chướng ngại vật.

Thập niên 1980, mạng neural được sử dụng rộng rãi với thuật toán truyền ngược (backpropagation), thuật toán này đã được mô tả đầu tiên bởi Paul John Werbos vào năm 1974. Thập niên 1990 đánh dấu các thành tựu chính trong nhiều lĩnh vực của TTNT và được thể hiện trong nhiều ứng dụng đa dạng. Nổi tiếng nhất là Deep Blue, một máy tính chơi cờ vua đã thắng Garry Kasparov trong một trận đấu 6 ván nổi tiếng năm 1997.


Triết lý Trí tuệ nhân tạo
TTNT mạnh hay TTNT yếu, đó vẫn là một chủ đề tranh luận nóng hổi của các nhà triết học TTNT. Nó liên quan tới philosophy of mind và mind-body problem. Đáng chú ý nhất là Roger Penrose trong tác phẩm The Emperor's New Mind và John Searle với thí nghiệm tư duy trong cuốn Chinese room (Căn phòng tiếng Trung) khẳng định rằng các hệ thống logic hình thức không thể đạt được nhận thức thực sự, trong khi Douglas Hofstadter trong Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett trong Consciousness Explained ủng hộ thuyết chức năng. Theo quan điểm của nhiều người ủng hộ TTNT mạnh, nhận thức nhân tạo được coi là "chén thánh " của TTNT.

Tiêu chuẩn xác định trí tuệ nhân tạo

Để phân biệt giữa lập trình theo tiêu chuẩn bình thường và một sản phẩm trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể sử dụng phép thử Turing. Phép thử này như sau: Người và máy thực hiện cuộc hội thoại bằng cách gõ các câu thoại thông qua các thiết bị xa. Nếu máy thực hiện cuộc hội thoại mà người tham gia hội thoại không thể xác định đó là người hay máy, máy đó được coi là thông minh. Phép thử Turing là một trong các tiêu chuẩn để xác định trí tuệ nhân tạo. Nên lưu ý rằng phép thử Turing được chấp nhận rộng rãi nhưng không phải là phép thử duy nhất để đánh giá một hệ thống trí tuệ nhân tạo.


Có nhiều ví dụ về các chương trình thể hiện trí thông minh ở một mức độ nào đó. Ví dụ:
  • Twenty Questions - Một trò chơi 20 câu hỏi, trong đó sử dụng mạng neural
  • The Start Project - một chương trình trả lời các câu hỏi bằng tiếng Anh.
  • Brainboost - một hệ thống trả lời câu hỏi khác
  • Cyc, một cơ sở tri thức với rất nhiều kiến thức về thế giới thực và khả năng suy luận logic.
  • Jabberwacky, một chatterbot có khả năng học
  • ALICE, một chatterbot
  • Alan, một chatterbot khác
  • Albert One, chatterbot nhiều mặt
  • ELIZA, một chương trình giả làm bác sĩ tâm lý, phát triển năm 1966
  • PAM (Plan Applier Mechanism) - một hệ thống hiểu được chuyện kể, phát triển bởi John Wilensky năm 1978.
  • SAM (Script applier mechanism) - một hệ thống hiểu được chuyện kể, phát triển năm 1975.
  • SHRDLU - một chương trình hiểu ngôn ngữ tự nhiên, phát triển năm 1968-1970.
  • Creatures, một trò chơi máy tính với các hoạt động nhân giống, tiến hóa các sinh vật từ mức gien trở lên, sử dụng cấu trúc sinh hóa phức tạp và các bộ não là mạng neural.
  • BBC news story on the creator of Creatures latest creation. Steve Grand's Lucy.
  • AARON - chương trình vẽ tranh, phát triển bởi Harold Cohen.
  • Eurisko - một ngôn ngữ giúp giải quyết các bài toán, trong đó có sử dụng các phương pháp heuristics, gồm cả heuristics cho việc sử dụng và thay đổi các phương pháp heuristics. Phát triển năm 1978 bởi Douglas Lenat.
  • X-Ray Vision for Surgeons - một nhóm nghiên cứu xử lý ảnh y học tại đại học MIT.
  • Các chương trình trò chơi backgammon và cờ vây sử dụng mạng neural.
  • Talk to William Shakespeare - William Shakespeare chatbot
  • Chesperito - Một chat/infobot về #windows95 channel trên mang DALnet IRC.
  • Drivatar, một chương trình học cách lái xe đua bằng cách xem các xe đua khác, phát triển cho trò chơi điện tử Forza Motorsport


Khi nói đến những sản phẩm trí tuệ nhân tạo điển hình không thể không nhắc đến robot Sophia được Saudi Arabia cấp quyền công dân như con người.
SOPHIA ROBOT AI.jpg
SOPHIA ROBOT AI.jpg (99.41 KiB) Đã xem 436 lần
SOPHIA ROBOT AI.jpg
SOPHIA ROBOT AI.jpg (99.41 KiB) Đã xem 436 lần
Tại Việt Nam trí tuệ nhân tạo cũng hiện là một xu thế mạnh mẽ được phát triển trong nhiều lĩnh vực khác nhau, một vài điển hình tiêu biểu là: chatbox FPT, trình duyệt web hỗ trợ trợ lý ảo AI,...

  • QnA Bot Maker - nền tảng tạo chatbot hỏi đáp với hy vọng mang đến một giải pháp chăm sóc khách hàng hiệu quả, cũng như dành cho những người yêu thích công nghệ và muốn khám phá về thế giới chatbot. QnA Bot Maker là nền tảng miễn phí với giao diện đồ họa người dùng, có thể tích hợp với nhiều ứng dụng như Facebook Messenger, Viber... Những chatbot được xây dựng với QnA Bot Maker sẽ hoạt động theo kịch bản thiết lập sẵn để tự động trả lời, tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nguồn https://qna.fpt.ai/

FPT Chatbox.png
FPT Chatbox.png (77.68 KiB) Đã xem 436 lần
FPT Chatbox.png
FPT Chatbox.png (77.68 KiB) Đã xem 436 lần
KTBROWER.png
KTBROWER.png (89.58 KiB) Đã xem 432 lần
KTBROWER.png
KTBROWER.png (89.58 KiB) Đã xem 432 lần



Trả lời

Quay về “Trí tuệ nhân tạo truyền thống”