Trí tuệ nhân tạo – Wikipedia tiếng Việt

Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: artificial intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người. Thông thường, thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” thường được sử dụng để mô tả các máy móc (hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng “nhận thức” mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như “học tập” và “giải quyết vấn đề”.

Khi máy móc ngày càng tăng năng lực, những trách nhiệm được coi là cần ” trí mưu trí ” thường bị vô hiệu khỏi định nghĩa về AI, một hiện tượng kỳ lạ được gọi là hiệu ứng AI. [ 2 ] Một câu châm ngôn trong Định lý của Tesler nói rằng ” AI là bất kể điều gì chưa được thực thi. ” [ 3 ] Ví dụ, nhận dạng ký tự quang học thường bị loại trừ khỏi những thứ được coi là AI, đã trở thành một công nghệ tiên tiến thường thì. [ 4 ] năng lực máy văn minh thường được phân loại như AI gồm có thành công xuất sắc hiểu lời nói của con người, cạnh tranh đối đầu ở mức cao nhất trong game show kế hoạch ( ví dụ điển hình như cờ vua và Go ), [ 5 ] xe hoạt động giải trí độc lập, định tuyến mưu trí trong mạng phân phối nội dung, và mô phỏng quân sự chiến lược .Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể được phân thành ba loại mạng lưới hệ thống khác nhau : trí tuệ nhân tạo nghiên cứu và phân tích, lấy cảm hứng từ con người và nhân tạo. [ 6 ] AI nghiên cứu và phân tích chỉ có những đặc thù tương thích với trí tuệ nhận thức ; tạo ra một đại diện thay mặt nhận thức về quốc tế và sử dụng học tập dựa trên kinh nghiệm tay nghề trong quá khứ để thông tin những quyết định hành động trong tương lai. AI lấy cảm hứng từ con người có những yếu tố từ trí tuệ nhận thức và xúc cảm ; hiểu xúc cảm của con người, ngoài những yếu tố nhận thức và xem xét chúng trong việc ra quyết định hành động. AI nhân cách hóa cho thấy những đặc thù của tổng thể những loại năng lượng ( nghĩa là trí tuệ nhận thức, cảm hứng và xã hội ), có năng lực tự ý thức và tự nhận thức được trong những tương tác .

Trí tuệ nhân tạo được thành lập như một môn học thuật vào năm 1956, và trong những năm sau đó đã trải qua nhiều làn sóng lạc quan,[7][8] sau đó là sự thất vọng và mất kinh phí (được gọi là ” mùa đông AI “),[9][10] tiếp theo là cách tiếp cận mới, thành công và tài trợ mới.[8][11] Trong phần lớn lịch sử của mình, nghiên cứu AI đã được chia thành các trường con thường không liên lạc được với nhau.[12] Các trường con này dựa trên các cân nhắc kỹ thuật, chẳng hạn như các mục tiêu cụ thể (ví dụ: ” robot học ” hoặc “học máy”),[13] việc sử dụng các công cụ cụ thể (“logic” hoặc mạng lưới thần kinh nhân tạo) hoặc sự khác biệt triết học sâu sắc.[14][15][16] Các ngành con cũng được dựa trên các yếu tố xã hội (các tổ chức cụ thể hoặc công việc của các nhà nghiên cứu cụ thể).[12]

Lĩnh vực này được xây dựng dựa trên công bố rằng trí mưu trí của con người ” hoàn toàn có thể được miêu tả đúng mực đến mức một cỗ máy hoàn toàn có thể được sản xuất để mô phỏng nó “. [ 17 ] Điều này làm dấy lên những tranh luận triết học về thực chất của tâm lý và đạo đức khi tạo ra những sinh vật nhân tạo có trí mưu trí giống con người, đó là những yếu tố đã được truyền thuyết thần thoại, viễn tưởng và triết học từ thời cổ đại đề cập tới. [ 18 ] Một số người cũng coi AI là mối nguy hại cho quả đât nếu tiến triển của nó không suy giảm. [ 19 ] Những người khác tin rằng AI, không giống như những cuộc cách mạng công nghệ tiên tiến trước đây, sẽ tạo ra rủi ro tiềm ẩn thất nghiệp hàng loạt. [ 20 ]Trong thế kỷ 21, những kỹ thuật AI đã trải qua sự hồi sinh sau những văn minh đồng thời về sức mạnh máy tính, tài liệu lớn và hiểu biết kim chỉ nan ; và kỹ thuật AI đã trở thành một phần thiết yếu của ngành công nghệ tiên tiến, giúp xử lý nhiều yếu tố thử thách trong học máy, công nghệ phần mềm và điều tra và nghiên cứu quản lý và vận hành. [ 11 ]
Bạc didrachma từ hòn đảo Crete khắc hình Talos, một automata với trí tuệ nhân tạo trong thần thoại cổ xưa, được tạo ra để bảo vệ nàng Europa

Tư tưởng có khả năng sinh vật nhân tạo xuất hiện như các thiết bị kể chuyện thời cổ đại,[21] và đã được phổ biến trong tiểu thuyết, như trong Frankenstein của Mary Shelley hay RUR (máy toàn năng Rossum) của Karel Capek.[22] Những nhân vật này và số phận của họ nêu ra nhiều vấn đề tương tự hiện đang được thảo luận trong đạo đức của trí tuệ nhân tạo.[18]

Nghiên cứu về lý trí cơ học hoặc ” chính thức ” mở màn với những nhà triết học và toán học thời cổ đại. Nghiên cứu về logic toán học đã dẫn trực tiếp đến triết lý giám sát của Alan Turing, người cho rằng một cỗ máy, bằng cách trộn lẫn những ký hiệu đơn thuần như ” 0 ” và ” 1 “, hoàn toàn có thể mô phỏng bất kể hành vi suy luận toán học nào hoàn toàn có thể hiểu được. Tầm nhìn thâm thúy này, cho thấy máy tính kỹ thuật số hoàn toàn có thể mô phỏng bất kể quy trình suy luận hình thức nào, đã được gọi là luận án Church-Turing. [ 23 ] Cùng với những tò mò đồng thời về sinh học thần kinh, kim chỉ nan thông tin và điều khiển và tinh chỉnh học, điều này khiến những nhà nghiên cứu xem xét năng lực thiết kế xây dựng bộ não điện tử. Turing đã yêu cầu rằng ” nếu một con người không hề phân biệt giữa những phản hồi từ một máy và một con người, máy tính hoàn toàn có thể được coi là ‘ mưu trí ‘. [ 24 ] Công việc tiên phong mà giờ đây được công nhận là trí tuệ nhân tạo là phong cách thiết kế hình thức ” tế bào thần kinh nhân tạo ” do McCullouch và Pitts đưa ra năm 1943 .Lĩnh vực nghiên cứu và điều tra AI được sinh ra tại một hội thảo chiến lược tại Đại học Dartmouth năm 1956. [ 25 ] Những người tham gia Allen Newell ( CMU ), Herbert Simon ( CMU ), John McCarthy ( MIT ), Marvin Minsky ( MIT ) và Arthur Samuel ( IBM ) đã trở thành những người sáng lập và chỉ huy nghiên cứu và điều tra AI. [ 26 ] Họ và những sinh viên của họ đã tạo ra những chương trình mà báo chí truyền thông miêu tả là ” đáng kinh ngạc ” : máy tính đang học kế hoạch kiểm tra ( c. 1954 ) [ 28 ] ( và đến năm 1959 được cho là chơi tốt hơn người thông thường ), [ 29 ] giải từ những yếu tố về đại số, chứng tỏ những định lý logic ( Lý thuyết logic, lần chạy tiên phong vào năm 1956 ) và nói tiếng Anh. [ 30 ] Đến giữa thập niên 1960, điều tra và nghiên cứu ở Mỹ được Bộ Quốc phòng hỗ trợ vốn rất nhiều [ 31 ] và những phòng thí nghiệm đã được xây dựng trên khắp quốc tế. [ 32 ] Những người sáng lập AI rất sáng sủa về tương lai : Herbert Simon Dự kiến, ” máy móc sẽ có năng lực, trong vòng hai mươi năm nữa, làm bất kỳ công việc nào mà một người hoàn toàn có thể làm “. Marvin Minsky đồng ý chấp thuận, viết, ” trong một thế hệ … Vấn đề tạo ra ‘ trí tuệ nhân tạo ‘ về cơ bản sẽ được xử lý “. [ 7 ]Họ đã không nhận ra độ khó của 1 số ít trách nhiệm còn lại. Tiến độ chậm lại và vào năm 1974, để đáp lại sự chỉ trích của Sir James Lighthill và áp lực đè nén liên tục từ Quốc hội Hoa Kỳ để hỗ trợ vốn cho những dự án Bất Động Sản hiệu suất cao hơn, cả cơ quan chính phủ Hoa Kỳ và Anh đều dừng nghiên cứu và điều tra mày mò về AI. Vài năm sau đó sẽ được gọi là ” mùa đông AI “, [ 9 ] quá trình mà việc kiếm được hỗ trợ vốn cho những dự án Bất Động Sản AI là khó khăn vất vả .Đầu những năm 1980, điều tra và nghiên cứu AI đã được hồi sinh nhờ thành công xuất sắc thương mại của những hệ chuyên viên, [ 34 ] một dạng chương trình AI mô phỏng kỹ năng và kiến thức và kỹ năng và kiến thức nghiên cứu và phân tích của những chuyên viên về con người. Đến năm 1985, thị trường cho AI đã đạt hơn một tỷ đô la. Đồng thời, dự án Bất Động Sản máy tính thế hệ thứ năm của Nhật Bản đã truyền cảm hứng cho cơ quan chính phủ Hoa Kỳ và Anh Phục hồi hỗ trợ vốn cho điều tra và nghiên cứu học thuật. [ 8 ] Tuy nhiên, mở màn với sự sụp đổ của thị trường Máy Lisp vào năm 1987, AI một lần nữa rơi vào thực trạng khó khăn vất vả, và một sự gián đoạn thứ hai, lê dài hơn đã khởi đầu. [ 10 ]Vào cuối những năm 1990 và đầu thế kỷ 21, AI khởi đầu được sử dụng cho phục vụ hầu cần, khai thác tài liệu, chẩn đoán y tế và những nghành khác. [ 35 ] Thành công là nhờ sức mạnh đo lường và thống kê ngày càng tăng ( xem định luật Moore ), nhấn mạnh vấn đề hơn vào việc xử lý những yếu tố đơn cử, mối quan hệ mới giữa AI và những nghành khác ( như thống kê, kinh tế tài chính và toán học ) và cam kết của những nhà nghiên cứu về chiêu thức toán học và tiêu chuẩn khoa học. [ 36 ] Deep Blue trở thành mạng lưới hệ thống chơi cờ trên máy tính tiên phong vượt mặt một nhà đương kim vô địch cờ vua quốc tế, Garry Kasparov, vào ngày 11 tháng 5 năm 1997 .

Năm 2011, tại một chương trình truyền hình thi đấu trả lời câu hỏi biểu diễn Jeopardy!, hệ thống trả lời câu hỏi của IBM, Watson, đã đánh bại hai nhà vô địch Brad Rutter và Ken Jennings, với tỷ số chênh lệch đáng kể. Máy tính nhanh hơn, cải tiến thuật toán và truy cập vào lượng lớn dữ liệu cho phép có được các tiến bộ trong học tập và nhận thức máy; phương pháp học sâu vốn đói dữ liệu bắt đầu thống trị các thử nghiệm liên quan đến độ chính xác vào khoảng năm 2012.[39] Kinect, cung cấp giao diện chuyển động cơ thể 3D cho Xbox 360 và Xbox One, sử dụng các thuật toán xuất hiện từ nghiên cứu AI dài[40] cũng như trợ lý cá nhân thông minh trong điện thoại thông minh.[41] Vào tháng 3 năm 2016, AlphaGo đã thắng 4 trên 5 trận đấu cờ vây trong trận đấu với nhà vô địch cờ vây Lee Sedol, trở thành hệ thống chơi cờ vây trên máy tính đầu tiên đánh bại một người chơi cờ vây chuyên nghiệp mà không cần chấp quân.[5][42] Trong Hội nghị Tương lai 2017, AlphaGo đã giành chiến thắng trong một trận đấu ba ván với Kha Khiết,[43] kỳ thủ lúc đó liên tục giữ vị trí số 1 thế giới trong hai năm.[44][45] Điều này đánh dấu sự hoàn thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo vì cờ vây là một trò chơi tương đối phức tạp, hơn cả cờ vua.

Theo Jack Clark của Bloomberg, năm năm ngoái là một năm mang tính bước ngoặt so với trí tuệ nhân tạo, với số lượng dự án Bất Động Sản ứng dụng sử dụng AI Google đã tăng từ ” sử dụng lẻ tẻ ” vào năm 2012 lên hơn 2.700 dự án Bất Động Sản. Clark cũng trình diễn tài liệu thực tiễn cho thấy những nâng cấp cải tiến của AI kể từ năm 2012 được tương hỗ bởi tỷ suất lỗi thấp hơn trong những tác vụ giải quyết và xử lý hình ảnh. [ 46 ] Ông cho rằng sự ngày càng tăng những mạng thần kinh Ngân sách chi tiêu phải chăng, do sự ngày càng tăng hạ tầng điện toán đám mây và sự ngày càng tăng những công cụ nghiên cứu và điều tra và bộ tài liệu. [ 11 ] Các ví dụ được trích dẫn khác gồm có sự tăng trưởng mạng lưới hệ thống Skype của Microsoft hoàn toàn có thể tự động hóa dịch từ ngôn từ này sang ngôn từ khác và mạng lưới hệ thống của Facebook hoàn toàn có thể miêu tả hình ảnh cho người mù. [ 46 ] Trong một cuộc khảo sát năm 2017, một trong năm công ty báo cáo giải trình rằng họ đã ” tích hợp AI trong một số ít dịch vụ hoặc tiến trình “. [ 47 ] [ 48 ] Khoảng năm năm nay, Trung Quốc đã tăng cường rất nhiều hỗ trợ vốn của chính phủ nước nhà ; với nguồn cung ứng tài liệu lớn và sản lượng nghiên cứu và điều tra tăng nhanh, 1 số ít nhà quan sát tin rằng nó hoàn toàn có thể đang trên đà trở thành một ” siêu cường AI “. [ 49 ] [ 50 ] Tuy nhiên, người ta đã thừa nhận rằng những báo cáo giải trình tương quan đến trí tuệ nhân tạo có khuynh hướng bị phóng đại. [ 51 ] [ 52 ] [ 53 ]

Lý luận, xử lý yếu tố[sửa|sửa mã nguồn]

Các nhà nghiên cứu tiên phong đã tăng trưởng những thuật toán bắt chước theo lý luận từng bước mà con người sử dụng khi xử lý những câu đố hoặc đưa ra những giải pháp loại trừ logic. [ 54 ] Vào cuối những năm 1980 và 1990, nghiên cứu và điều tra về AI đã tăng trưởng những giải pháp giải quyết và xử lý thông tin không chắc như đinh hoặc không rất đầy đủ, sử dụng những khái niệm từ Phần Trăm và kinh tế tài chính. [ 55 ]Đối với những yếu tố khó, những thuật toán bắt buộc phải có phần cứng đủ mạnh để thực thi phép tính toán khổng lồ – để trải qua ” vụ nổ tổng hợp ” : lượng bộ nhớ và thời hạn thống kê giám sát hoàn toàn có thể trở nên vô tận nếu xử lý một yếu tố khó. Mức độ ưu tiên cao nhất là tìm kiếm những thuật toán xử lý yếu tố. [ 56 ]Con người thường sử dụng những phán đoán nhanh và trực quan chứ không phải là phép khấu trừ từng bước mà những điều tra và nghiên cứu AI bắt đầu hoàn toàn có thể mô phỏng. [ 57 ] AI đã tiến triển bằng cách sử dụng cách xử lý yếu tố ” hình tượng phụ ” : cách tiếp cận tác nhân được bộc lộ nhấn mạnh vấn đề tầm quan trọng của những kiến thức và kỹ năng cảm biến động đến lý luận cao hơn ; nghiên cứu và điều tra mạng thần kinh cố gắng nỗ lực để mô phỏng những cấu trúc bên trong não làm phát sinh kiến thức và kỹ năng này. Các giải pháp tiếp cận thống kê so với AI bắt chước năng lực của con người .

Các phe phái trí tuệ nhân tạo[sửa|sửa mã nguồn]

Trí tuệ nhân tạo ( AI ) chia thành hai phe phái tư duy : Trí tuê nhân tạo truyền thống lịch sử và trí tuệ đo lường và thống kê .

Trí tuê nhân tạo 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 Trí tuê nhân tạo biểu tượng, Trí tuê nhân tạo logic, Trí tuê nhân tạo ngăn nắp (neat AI) và Trí tuê nhân tạo cổ điển (Good Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem thêm ngữ nghĩa học.) 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, Trí tuê nhân tạo lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:

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 Trí tuê nhân tạo, vì Trí tuê nhân tạo chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra mô hình về hoạt động của bộ óc con người).

Triết lý Trí tuệ nhân tạo[sửa|sửa mã nguồn]

Bài chính Triết lý Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo mạnh hay Trí tuệ nhân tạo yếu, đó vẫn là một chủ đề tranh luận nóng hổi của các nhà triết học Trí tuệ nhân tạo. 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 Trung Hoa) 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 Trí tuệ nhân tạo mạnh, nhận thức nhân tạo được coi là “chén thánh ” của Trí tuệ nhân tạo.

Máy tỏ ra có trí tuệ[sửa|sửa mã nguồn]

Có nhiều ví dụ về những chương trình bộc lộ trí mưu trí ở một mức độ nào đó. Ví dụ :

Các nhà nghiên cứu AI[sửa|sửa mã nguồn]

Trên quốc tế có rất nhiều những nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo thao tác tại hàng trăm viện nghiên cứu và điều tra và công ty. Dưới đây là 1 số ít trong nhiều nhà nghiên cứu đã có góp phần lớn :
Sau khi nhà vật lý học Stephen Hawking và Elon Musk cảnh báo nhắc nhở về mối rình rập đe dọa tiềm ẩn của trí tuệ nhân tạo, nhiều người cho rằng họ đã quá lo xa trong khi AI đang giúp ích rất nhiều cho đời sống của tất cả chúng ta. Stephen Hawking khẳng định chắc chắn “ Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể là dấu chấm hết cho quả đât khi nó tăng trưởng đến mức triển khai xong nhất ”. [ 46 ]Tác động tiên phong của trí tuệ nhân tạo mà tất cả chúng ta hoàn toàn có thể thuận tiện nhận thấy chính là tỷ suất thất nghiệp tăng cao. Nếu AI tăng trưởng hoàn thành xong, nó có năng lực sửa chữa thay thế con người trong những việc làm trí tuệ như chăm nom sức khỏe thể chất, ship hàng, sản xuất theo dây chuyền sản xuất tự động hóa, việc làm văn phòng …. [ 46 ] Hoặc cũng hoàn toàn có thể yếu tố thất nghiệp sẽ được AI xử lý một cách mà tất cả chúng ta không hề tưởng tượng được .

Theo Bill Joy, người đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của Sun Microsystems: “Có một vấn đề rất lớn đối với xã hội loài người khi AI trở nên phổ biến, đó là chúng ta sẽ bị lệ thuộc. Khi AI trở nên hoàn thiện và thông minh hơn, chúng ta sẽ cho phép mình nghe theo những quyết định của máy móc, vì đơn giản là các cỗ máy luôn đưa ra quyết định chính xác hơn con người.”[46]

Theo Andrew Maynard, nhà vật lý và là người giám đốc Trung tâm nghiên cứu rủi ro khoa học tại đại học Michigan: “Khi AI kết hợp với công nghệ nano có thể là bước tiến đột phá của khoa học, nhưng cũng có thể là mối đe dọa lớn nhất đối với con người. Trong khi Bộ quốc phòng Mỹ đang nghiên cứu dự án Autonomous Tactical Robot (EATR), trong đó các robot sẽ sử dụng công nghệ nano để hấp thụ năng lượng bằng những chất hữu cơ có thể là cơ thể con người. Đó thực sự là mối đe dọa lớn nhất, khi các robot nano tự tạo ra năng lượng bằng cách ăn các chất hữu cơ từ cây cối và động vật, có thể là cả con người. Nghe có vẻ giống như trong các bộ phim viễn tưởng, nhưng đó là điều hoàn toàn có thể xảy ra. Có lẽ chúng ta nên bắt đầu cẩn thận ngay từ bây giờ.”

Tham khảo thêm[sửa|sửa mã nguồn]

Sách khoa học[sửa|sửa mã nguồn]

Dưới đây là list những cuốn sách ( tiếng Anh ) quan trọng trong ngành. Xem list không thiếu hơn tại Các ấn phẩm Trí tuệ nhân tạo quan trọng .

Các chủ đề có tương quan[sửa|sửa mã nguồn]

Các bài toán nổi bật vận dụng những giải pháp Trí tuê nhân tạo[sửa|sửa mã nguồn]

Các nghành khác setup những chiêu thức Trí tuê nhân tạo[sửa|sửa mã nguồn]

Liên kết ngoài[sửa|sửa mã nguồn]

Các tổ chức triển khai tương quan[sửa|sửa mã nguồn]

Liên kết ngoài[sửa|sửa mã nguồn]

Source: https://sangtaotrongtamtay.vn
Category: Công nghệ