Giới thiệu về các loại AI

AI là gì?

AI (Artificial Intelligence), hay còn được gọi là Trí tuệ nhân tạo - một lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra những cỗ máy có thể thực hiện các công việc yêu cầu trí thông minh của con người để hoàn thành. 

Công nghệ này liên quan đến việc phát triển các thuật toán và hệ thống có thể nhận thức được môi trường của chúng, cùng khả năng suy luận về nó và thực hiện các hành động để đạt được những mục tiêu cụ thể.

Có nhiều cách tiếp cận AI khác nhau, bao gồm các hệ thống dựa trên quy tắc, machine learning và deep learning. Trong đó:

• Các hệ thống dựa trên quy tắc liên quan đến việc sử dụng các quy tắc được xác định trước và lập luận logic để đưa ra quyết định, hoặc thực hiện hành động dựa trên các đầu vào cụ thể. 
• Mặt khác, machine learning lại liên quan đến việc sử dụng các thuật toán có thể học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian. 
• Và deep learning là một tập hợp con của học máy liên quan đến việc sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để học các biểu diễn dữ liệu phức tạp.

Với sự phổ biến của AI, thì hiện nay nó đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực cũng như công việc khác nhau, từ nhận dạng hình ảnh và giọng nói đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, người máy và xe tự hành.

Ngoài ra, AI còn được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính, giao thông vận tải và sản xuất, nhằm mục đích tự động hóa các tác vụ, cải thiện quá trình ra quyết định và tối ưu hóa hoạt động.

Mặc dù AI là lĩnh vực có tiềm năng cách mạng hóa trong nhiều ngành công nghiệp và cải thiện cuộc sống hàng ngày của chúng ta, nhưng cũng có những lo ngại về tác động của nó đối với công việc và quyền riêng tư. Thế nên, vẫn đang có cuộc tranh luận về cách điều chỉnh tốt nhất về việc phát triển và triển khai các hệ thống AI, để đảm bảo rằng chúng được sử dụng một cách có trách nhiệm và có đạo đức.

Các loại AI phổ biến

Theo các chuyên gia trong lĩnh vực AI, thì nó được chia thành 4 nhóm chính dựa trên khả năng của chúng và cách chúng được lập trình. Bao gồm:

AI phản ứng (Reactive AI)

Đây là dạng AI đơn giản nhất, có thể phản ứng với các tình huống cụ thể nhưng không thể học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ. 

Loại này được thiết kế để đáp ứng các đầu vào cụ thể với các đầu ra được xác định trước. Chẳng hạn, một chương trình chơi cờ vua có thể thực hiện các nước đi dựa trên vị trí bàn cờ hiện tại là AI phản ứng.

Trí nhớ hạn chế AI (Limited Memory AI)

Loại AI này có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ và dùng chính những kiến thức đó để đưa ra quyết định. 

Nhờ đó, nên nó có thể nhớ các đầu vào và đầu ra trong quá khứ và thực hiện sửa đổi quá trình ra quyết định dựa trên những thông tin thu thập được. 

Một ví dụ điển hình về trí nhớ AI hạn chế là ô tô tự lái sử dụng dữ liệu từ các cảm biến của chúng để đưa ra quyết định về việc lái xe.

Theory of Mind AI

Loại AI này có thể hiểu được cảm xúc, niềm tin và ý định của con người. Từ đó, có thể mô phỏng hóa hành vi của con người và đưa ra quyết định dựa trên sự hiểu biết đó.

Nhưng loại AI này vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, thử nghiệm và chưa được phát triển đầy đủ để phục vụ con người.

AI tự nhận thức (Self-Aware AI)

Loại AI này chủ yếu vẫn là lý thuyết và hiện vẫn nằm ngoài khả năng của công nghệ hiện tại. 

Nếu được phát triển hoàn thiện, nó sẽ có khả năng suy nghĩ, kèm theo ý thức và sẽ nhận thức được sự tồn tại của chính mình. Đặc biệt hơn, nó còn có thể hiểu được cảm xúc của chính mình và đưa ra quyết định dựa trên chúng.

Ngoài các loại AI trên, con người chúng ta còn có hai cách tiếp cận chính để phát triển AI, đó là:

• AI dựa trên quy tắc: Điều này liên quan đến việc tạo ra một bộ quy tắc mà hệ thống AI tuân theo để đưa ra quyết định, hoặc thực hiện hành động. Nó thường được sử dụng cho các nhiệm vụ đơn giản có quy tắc và kết quả rõ ràng.
• AI dựa trên machine learning: Cách tiếp cận này liên quan đến việc đào tạo một hệ thống AI sử dụng lượng lớn dữ liệu. Hệ thống học hỏi từ dữ liệu và có thể đưa ra quyết định, hoặc thực hiện hành động dựa trên những thông tin đã thu thập được. AI này sẽ dựa trên machine learning, thường được sử dụng cho các tác vụ phức tạp yêu cầu hệ thống AI nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu đó.

Lợi ích mà AI mang lại cho cuộc sống

Với sự phát triển tiềm năng của AI, nó mang lại nhiều lợi ích cho cuộc sống của chúng ta, có thể kể đến như:

Tự động hóa

AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tẻ nhạt và tốn thời gian. Điều này có thể giải phóng thời gian và nguồn lực cho công việc sáng tạo và chiến lược hơn.

Cải thiện khả năng ra quyết định

AI có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và cung cấp thông tin chi tiết mà con người khó có thể khám phá được. 

Nhờ đó, cải thiện việc ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính và sản xuất.

Cá nhân hóa

AI có thể phân tích sở thích và hành vi cá nhân để tạo trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng, góp phần cải thiện sự hài lòng và cam kết của khách hàng.

Bảo trì dự đoán

AI có thể phân tích dữ liệu cảm biến để dự đoán khi nào máy móc và thiết bị cần bảo trì. Từ đó, làm giảm thời gian chết và chi phí bảo trì.

Cải thiện an toàn

AI cũng có thể được sử dụng phục vụ việc theo dõi và phát hiện các rủi ro về an toàn, chẳng hạn như trong trường hợp xe tự hành hoặc thiết bị công nghiệp. 

Nhờ đó, ngăn ngừa tai nạn và cải thiện sự an toàn trong các môi trường khác nhau.

Những tiến bộ trong chăm sóc sức khỏe

AI cũng được sử dụng để cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe, qua cách phân tích hình ảnh y tế để phát hiện bệnh sớm hơn, hoặc thông qua việc cung cấp các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa cho bệnh nhân.

Tính bền vững về môi trường

AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm thiểu chất thải, qua việc tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển, hoặc giảm tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà.

Với những gì kể trên, chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy AI có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, cũng như góp phần cải thiện cuộc sống hàng ngày của con người qua nhiều cách khác nhau. Nhưng điều quan trọng, vẫn là phải đảm bảo rằng sự phát triển và triển khai của AI diễn ra theo cách có trách nhiệm, cũng như có đạo đức nhằm giảm thiểu mọi tác động tiêu cực cho xã hội.

Hạn chế tồn tại trong AI

Mặc dù AI có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp và cải thiện cuộc sống hàng ngày của chúng ta theo nhiều cách khác nhau, nhưng trong nó cũng tồn tại một số hạn chế và thách thức mà ít được con người quan tâm đến.

Một trong những hạn chế chính của AI có thể kể đến như:

Thiếu sáng tạo

Các hệ thống AI hiện không có khả năng sáng tạo thực sự, vì chúng bị giới hạn bởi các quy tắc và dữ liệu mà chúng đã được lập trình. 

Nó không thể tạo ra những ý tưởng, cũng như giải pháp hoàn toàn mới theo cách mà con người có thể làm.

Xu hướng

Hệ thống AI chỉ tốt khi dữ liệu mà chúng được đào tạo, trong trường hợp dữ liệu đó bị sai lệch hoặc không đầy đủ, hệ thống có thể tạo ra kết quả sai lệch. 

Điều này có thể đặc biệt khó giải quyết trong một số lĩnh vực như tuyển dụng hoặc cho vay, nơi các hệ thống AI có thể duy trì sự bất bình đẳng hiện có.

Khả năng hiểu ngữ cảnh hạn chế

Các hệ thống AI rất giỏi trong việc nhận dạng các mẫu, cũng như đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu, nhưng chúng thường gặp khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh mà dữ liệu đó tồn tại. Điều này có thể dẫn đến sai sót hoặc kết luận không chính xác.

Sự phụ thuộc vào dữ liệu

Các hệ thống AI thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để tìm hiểu và cải thiện hiệu suất của chúng. 

Trong trường hợp, dữ liệu đó không đầy đủ hoặc không chính xác, hệ thống có thể không hoạt động tốt như bình thường.

Thiếu hiểu biết thông thường

Các hệ thống AI thường gặp khó khăn trong việc hiểu các khái niệm thông thường cơ bản, chẳng hạn như nguyên nhân và kết quả hoặc các đặc tính vật lý của vật thể. 

Từ đó, giúp hạn chế khả năng suy luận và đưa ra quyết định của con người trong thế giới thực.

Qua những gì đã tìm hiểu, hạn chế của AI cho chúng ta thấy rõ hơn về tầm quan trọng của việc phát triển AI theo cách có trách nhiệm và có đạo đức, tập trung vào tính minh bạch, công bằng và chính xác. Và khi AI trở nên tiên tiến hơn, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng nó được sử dụng theo những cách có lợi cho toàn xã hội, thay vì kéo dài sự bất bình đẳng hoặc thành kiến hiện có.