Trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực rộng lớn và mang tính biến đổi của khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các máy móc và hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Điều này bao gồm các khả năng như học hỏi từ kinh nghiệm, lập luận, giải quyết vấn đề, hiểu ngôn ngữ và nhận thức môi trường. Khái niệm này được những người tiên phong như John McCarthy định nghĩa một cách nổi tiếng vào năm 1956 là "khoa học và kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh". AI không phải là một công nghệ đơn lẻ mà là một thuật ngữ bao trùm bao gồm một loạt các phương pháp và ứng dụng, từ các hệ thống dựa trên quy tắc đơn giản đến các mô hình tự học phức tạp.

AI, Học máy và Học sâu

Người ta thường thấy AI được sử dụng thay thế cho các tập hợp con của nó, nhưng chúng có ý nghĩa riêng biệt:

• Trí tuệ nhân tạo (AI): Khái niệm bao quát về việc mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc. Nó có thể được phân loại thành AI biểu tượng (dựa trên logic và quy tắc) và AI thống kê hiện đại hơn, dựa trên dữ liệu.
• Học máy (ML) : Một lĩnh vực của AI, cung cấp cho hệ thống khả năng học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Thay vì các quy tắc mã hóa cứng, các nhà phát triển sử dụng các thuật toán học các mẫu từ dữ liệu đào tạo .
• Học sâu (DL) : Một loại ML chuyên biệt sử dụng mạng nơ-ron phức tạp, nhiều lớp để phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ. Hầu hết những tiến bộ đáng kể về AI hiện nay, đặc biệt là trong Thị giác Máy tính (CV) , đều được hỗ trợ bởi học sâu.

Về cơ bản, AI là toàn bộ lĩnh vực, ML là một kỹ thuật cốt lõi trong đó, và DL là một kỹ thuật tiên tiến trong ML. Mục tiêu cuối cùng của một số nhà nghiên cứu là tạo ra Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) , một loại AI có thể hiểu và học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện.

Ứng dụng và ví dụ thực tế

AI là động lực thúc đẩy vô số đổi mới đang định hình lại các ngành công nghiệp. Trong thị giác máy tính, AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh từ thế giới xung quanh. Điều này rất quan trọng cho các tác vụ như phát hiện đối tượng , phân đoạn hình ảnh và nhận dạng khuôn mặt . Để tìm hiểu tổng quan về AI và tác động của nó, hãy xem bài đăng trên blog của chúng tôi, " Trí tuệ nhân tạo là gì? ".

Hai ví dụ nổi bật về AI đang hoạt động là:

1. Xe tự hành : Xe tự lái sử dụng một bộ mô hình AI tinh vi để xử lý dữ liệu từ camera, LiDAR và các cảm biến khác theo thời gian thực. Điều này cho phép xe nhận biết môi trường xung quanh, nhận diện người đi bộ và các phương tiện khác, đồng thời đưa ra các quyết định lái xe quan trọng. Các công ty như Waymo đang đi đầu trong công nghệ này.
2. Phân tích hình ảnh y tế : Các mô hình AI, bao gồm các kiến trúc tiên tiến như Ultralytics YOLO , có thể được đào tạo trên các bản quét y tế để phát hiện các bất thường như khối u hoặc dấu hiệu bệnh. Đây là một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ các bác sĩ X quang, giúp chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn, đồng thời cải thiện kết quả trong AI chăm sóc sức khỏe . Bạn có thể tìm hiểu về những tiến bộ trong lĩnh vực này trên các tạp chí như Nature Medicine .

Hệ sinh thái AI và những cân nhắc về mặt đạo đức

Việc phát triển các ứng dụng AI mạnh mẽ phụ thuộc vào một hệ sinh thái công cụ và nền tảng phong phú. Các framework như PyTorch và TensorFlow cung cấp nền tảng, trong khi các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa toàn bộ quy trình, từ quản lý dữ liệu đến triển khai mô hình .

Khi AI ngày càng hội nhập sâu rộng vào xã hội, việc giải quyết các tác động đạo đức của nó là vô cùng quan trọng. Các vấn đề như thiên kiến thuật toán và nhu cầu minh bạch trong AI là những lĩnh vực nghiên cứu và hoạch định chính sách đang được quan tâm. Các tổ chức như Đối tác về AI và các cơ quan chính phủ đang xây dựng các khuôn khổ phát triển AI có trách nhiệm nhằm đảm bảo những công nghệ mạnh mẽ này được sử dụng một cách an toàn và công bằng. Các tổ chức nghiên cứu hàng đầu như Phòng thí nghiệm AI Stanford và các công ty như DeepMind và OpenAI đang dẫn đầu trong cả nghiên cứu về năng lực và an toàn.