Phân loại trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa lạ trong cuộc sống hiện đại. Từ những chiếc điện thoại thông minh đến các hệ thống tự động hóa trong nhà máy, AI đã len lỏi vào mọi ngóc ngách của cuộc sống.

Tuy nhiên, để hiểu rõ hơn về tiềm năng và giới hạn của AI, chúng ta cần phân loại chúng thành các nhóm khác nhau để đánh giá và sử dụng cho phù hợp nhé! 

Phân loại dựa trên mức độ thông minh

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Narrow AI)

Trí tuệ nhân tạo hẹp, hay còn gọi là AI yếu, là loại AI phổ biến nhất hiện nay. Chúng được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể với độ chính xác cao.

Ví dụ:

• Hệ thống nhận diện khuôn mặt: Được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị di động, hệ thống an ninh để xác minh danh tính.
• Chatbot: Các chương trình trò chuyện tự động có thể trả lời câu hỏi của khách hàng, hỗ trợ đặt hàng, giải đáp thắc mắc.
• Xe tự lái: Sử dụng các cảm biến và thuật toán để điều khiển xe mà không cần sự can thiệp của con người.

Ưu điểm của loại này chính là hiệu quả cao, chi phí thấp, dễ phát triển. Tuy nhiên chỉ giới hạn trong một phạm vi nhiệm vụ nhất định, không có khả năng suy nghĩ trừu tượng.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (General AI)

Trí tuệ nhân tạo tổng quát là loại AI có khả năng hiểu và thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể làm. Điều này bao gồm khả năng học hỏi, suy luận, sáng tạo và thậm chí là có ý thức.

Siêu trí tuệ nhân tạo (Superintelligence)

Siêu trí tuệ nhân tạo là loại AI có khả năng vượt xa trí tuệ của con người về mọi mặt. Chúng có thể giải quyết các vấn đề phức tạp mà con người không thể, tạo ra những đột phá khoa học mới và thậm chí là thay đổi hoàn toàn xã hội.

Phân loại dựa trên khả năng học hỏi

Học máy (Machine Learning)

Học máy là một lĩnh vực của AI cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Có ba loại học máy chính:

• Học có giám sát: Máy học từ dữ liệu được gắn nhãn.
• Học không giám sát: Máy tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu không được gắn nhãn.
• Học tăng cường: Máy học thông qua tương tác với môi trường và nhận được phần thưởng hoặc hình phạt.

Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một nhánh của học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để mô phỏng cách hoạt động của não người.
Học sâu đã đạt được những thành công đáng kể trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo nội dung.

Loại AI phổ biến trong lập trình 

Generative AI là một loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tạo ra các nội dung mới, như văn bản, mã nguồn, hình ảnh, âm thanh, hoặc video. Nó dựa trên các mô hình học sâu (Deep Learning), đặc biệt là các kiến trúc mạng như Transformer (GPT, BERT) hoặc GANs (Generative Adversarial Networks).

Trong lập trình, Generative AI được sử dụng chủ yếu để:

• Hỗ trợ viết mã.
• Tự động sửa lỗi.
• Tạo dữ liệu kiểm thử.
• Đề xuất thuật toán.

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có tiềm năng thay đổi thế giới. Việc phân loại AI giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các loại AI khác nhau, từ đó có thể ứng dụng chúng một cách hiệu quả và an toàn.
Tuy nhiên, nó cần được sử dụng như một công cụ hỗ trợ, không phải là giải pháp thay thế hoàn toàn cho chuyên môn con người.