Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI)

Trí tuệ Nhân tạo Hẹp (ANI), thường được gọi là AI Yếu , đại diện cho trạng thái hiện tại của trí tuệ nhân tạo. Nó đề cập đến các hệ thống AI được thiết kế và đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, hẹp hoặc một phạm vi nhiệm vụ hạn chế. Không giống như trí thông minh giống con người được mô tả trong khoa học viễn tưởng, ANI hoạt động trong một bối cảnh được xác định trước và không thể thực hiện các chức năng vượt quá mục đích được chỉ định. Mọi ứng dụng AI đang được sử dụng ngày nay, từ trợ lý ảo đơn giản đến các công cụ chẩn đoán phức tạp, đều là một dạng ANI. Các hệ thống này tận dụng Học máy (ML) và Học sâu (DL) để vượt trội trong các chức năng chuyên biệt của chúng, thường vượt trội hơn hiệu suất của con người về tốc độ và độ chính xác cho công việc cụ thể đó.

Đặc điểm cốt lõi của ANI

Đặc điểm nổi bật của ANI là tính chuyên biệt của nó. Một AI được huấn luyện để chơi cờ vua không thể lái xe, và một chatbot được thiết kế cho dịch vụ khách hàng không thể sáng tác nhạc. Tính chuyên biệt này là kết quả của việc được huấn luyện trên một tập dữ liệu cụ thể liên quan đến chức năng của nó. Ví dụ, một mô hình phân tích hình ảnh y tế được huấn luyện hoàn toàn trên các bản chụp y tế. Mặc dù nó trở nên cực kỳ thành thạo trong việc phát hiện các bất thường trong những hình ảnh đó, nhưng nó không hiểu các khái niệm khác. Hệ thống ANI hướng đến mục tiêu và hoạt động theo các ràng buộc và lập trình do con người tạo ra chúng cung cấp. Chúng không có ý thức, tự nhận thức, hay sự hiểu biết thực sự, vốn là những đặc điểm giả định của các khái niệm AI tiên tiến hơn.

Ứng dụng trong thế giới thực

Trí tuệ Nhân tạo Hẹp là nền tảng đằng sau phần lớn các dịch vụ và sản phẩm được hỗ trợ bởi AI mà chúng ta tương tác hàng ngày. Ứng dụng của nó trải rộng trên hầu hết mọi ngành công nghiệp.

• Trợ lý ảo: Các trợ lý giọng nói như Siri của Apple và Alexa của Amazon sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và phản hồi các lệnh của người dùng. Chúng là một ví dụ điển hình về ANI, thành thạo các tác vụ như đặt hẹn giờ và trả lời câu hỏi nhưng không có khả năng suy luận tổng quát.
• Công cụ đề xuất: Các nền tảng như Netflix và Spotify sử dụng ANI để phân tích lịch sử xem hoặc nghe của bạn và đề xuất nội dung mới. Thuật toán của họ rất chuyên biệt để mô hình hóa dự đoán sở thích của người dùng.
• Hệ thống tự hành: Hệ thống nhận thức trong xe tự hành dựa trên ANI. Các mô hình như Ultralytics YOLO11 thực hiện phát hiện vật thể theo thời gian thực để xác định người đi bộ, các phương tiện khác và biển báo giao thông, một nhiệm vụ quan trọng nhưng rất cụ thể trong bối cảnh lái xe rộng hơn. Công nghệ này cũng rất quan trọng đối với AI trong tự động hóa hậu cần và kho bãi.
• Lọc thư rác: Các dịch vụ email sử dụng bộ phân loại do ANI điều khiển để tự động phát hiện và chuyển các email không mong muốn vào thư mục thư rác. Các hệ thống này được đào tạo để nhận dạng các mẫu và từ khóa liên quan đến thư rác nhưng không thực hiện bất kỳ chức năng quản lý email nào khác. Đây là một ứng dụng mạnh mẽ của AI trong bảo mật dữ liệu .

ANI trong thị giác máy tính

ANI là nền tảng của Thị giác Máy tính (CV) hiện đại. Các mô hình AI thị giác là những ví dụ điển hình của ANI, được đào tạo để diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh cho các tác vụ cụ thể với độ chính xác cao. Ví dụ, các mô hình YOLO của Ultralytics có thể được đào tạo cho:

1. Phân loại hình ảnh : Gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh, chẳng hạn như xác định loài chim từ một bức ảnh.
2. Phát hiện đối tượng : Xác định vị trí và nhận dạng nhiều đối tượng trong một hình ảnh, như phát hiện các bộ phận bị lỗi trên dây chuyền sản xuất trong sản xuất thông minh .
3. Phân đoạn hình ảnh : Phác thảo hình dạng chính xác của vật thể ở cấp độ pixel, rất quan trọng đối với các ứng dụng như hình ảnh y tế .
4. Ước tính tư thế : Xác định các điểm chính trên cơ thể con người hoặc vật thể để hiểu tư thế của nó, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng thể dục và robot .

Những khả năng mạnh mẽ này được quản lý và triển khai thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB , giúp đơn giản hóa quá trình đào tạo và triển khai các mô hình ANI chuyên biệt này.

ANI so với các loại AI khác

Điều quan trọng là phải phân biệt ANI với các dạng lý thuyết của trí tuệ nhân tạo.

• Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) : Còn được gọi là AI Mạnh , AGI đề cập đến một cỗ máy lý thuyết có khả năng hiểu, học và áp dụng trí tuệ của mình để giải quyết bất kỳ vấn đề nào mà con người có thể giải quyết. AGI sẽ sở hữu khả năng nhận thức, ý thức và tự nhận thức. Mặc dù là một mục tiêu chính trong nghiên cứu AI , AGI vẫn chưa tồn tại.
• Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI): Đây là một giai đoạn giả định khác của AI, trong đó trí tuệ sẽ vượt trội hơn những bộ óc thông minh nhất của con người trong hầu hết mọi lĩnh vực, bao gồm sáng tạo khoa học, trí tuệ tổng quát và kỹ năng xã hội. Khái niệm về điểm kỳ dị công nghệ gắn liền chặt chẽ với sự xuất hiện của ASI.

Về bản chất, mọi hệ thống AI đang hoạt động hiện nay đều là một dạng ANI. Mặc dù lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng, nhưng bước nhảy vọt từ trí thông minh chuyên biệt, hẹp hòi sang ý thức tổng quát, giống con người vẫn là một thách thức đáng kể và xa vời.