Trí tuệ nhân tạo – Wikipedia tiếng Việt

Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: artificial intelligence), thỉnh thoảng được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện sử dụng 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 những máy móc (hoặc máy tính) mang khả năng bắt chước những chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "khắc phục vấn đề".[2]

Lúc máy móc ngày càng tăng năng lực, những trách nhiệm được coi là cần " trí mưu trí " thường bị vô hiệu khỏi khái niệm về AI, một hiện tượng kỳ lạ được gọi là hiệu ứng AI. [ 3 ] Một câu châm ngôn trong Định lý của Tesler nói rằng " AI là bất kể điều gì chưa được triển khai. " [ 4 ] Ví dụ, nhận dạng ký tự quang quẻ học thường bị loại trừ khỏi những thứ được coi là AI, đã trở thành một khoa học tiên tiến thường thì. [ 5 ] năng lực máy tân tiến thường được phân loại như AI gồm mang thành công xuất sắc hiểu lời nói của con người, khó khăn đối đầu ở mức cao nhất trong game show kế hoạch ( ví dụ tiêu biểu như cờ vua và Go ), [ 6 ] xe hoạt động tiêu khiển độc lập, định tuyến mưu trí trong mạng phân phối nội dung, và mô phỏng quân sự chiến lược .Trí tuệ tự tạo hoàn toàn mang thể được phân thành ba loại mạng lưới hệ thống khác nhau : trí tuệ tự tạo nghiên cứu và phân tích, lấy cảm hứng từ con người và tự tạo. [ 7 ] AI nghiên cứu và phân tích chỉ mang 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 mang những yếu tố từ trí tuệ nhận thức và cảm hứng ; hiểu xúc cảm của con người, ngoài những yếu tố nhận thức và xem xét chúng trong việc ra quyết định hành động. AI tư cách hóa cho thấy những đặc thù của toàn bộ những loại năng lượng ( tức thị trí tuệ nhận thức, cảm hứng và xã hội ), mang 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,[8][9] sau đó là sự thất vọng và mất kinh phí (được gọi là " mùa đông AI "),[10][11] tiếp theo là cách tiếp cận mới, thành công và tài trợ mới.[9][12] Trong phần to lịch sử của mình, nghiên cứu AI đã được chia thành những trường con thường ko liên lạc được với nhau.[13] Những trường con này dựa trên những cân nhắc kỹ thuật, chẳng hạn như những mục tiêu cụ thể (ví dụ: " robot học " hoặc "học máy"),[14] việc sử dụng những phương tiện cụ thể ("logic" hoặc mạng lưới thần kinh nhân tạo) hoặc sự khác biệt triết học sâu sắc.[15][16][17] Những ngành con cũng được dựa trên những yếu tố xã hội (những tổ chức cụ thể hoặc công việc của những nhà nghiên cứu cụ thể).[13]

Ngành nghề này được xây dựng dựa trên công bố rằng trí mưu trí của con người " hoàn toàn mang thể được miêu tả đúng mực tới mức một cỗ máy hoàn toàn mang thể được sản xuất để mô phỏng nó ". [ 18 ] Điều này làm dấy lên những tranh luận triết học về thực chất của tâm lý và đạo đức lúc tạo ra những sinh vật tự tạo mang trí mưu trí giống con người, đó là những yếu tố đã được thần thoại thượng cổ, viễn tưởng và triết học từ thời cổ đại kể tới. [ 19 ] Một số người cũng coi AI là mối nguy hại cho trái đất nếu tiến triển của nó ko suy giảm. [ 20 ] Những người khác tin rằng AI, ko giống như những cuộc cách mệnh khoa học tiên tiến trước đây, sẽ tạo ra rủi ro tiềm tàng thất nghiệp hàng loạt. [ 21 ]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 to và hiểu biết kim chỉ nan ; và kỹ thuật AI đã trở thành một phần thiết yếu của ngành khoa học tiên tiến, giúp xử lý nhiều yếu tố thử thách trong học máy, khoa học phần mềm và khảo sát và nghiên cứu quản lý và vận hành. [ 12 ] 220px Didrachm Phaistos obverse CdM Bạc didrachma từ hòn đảo Crete khắc hình Talos, một automata với trí tuệ tự tạo trong thần thoại thượng cổ, được tạo ra để bảo vệ nàng Europa

Tư tưởng mang khả năng sinh vật nhân tạo xuất hiện như những thiết bị kể chuyện thời cổ đại,[22] và đã được phổ biến trong tiểu thuyết, như trong Frankenstein của Mary Shelley hay RUR (máy toàn năng Rossum) của Karel Capek.[23] 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.[19]

Nghiên cứu về lý trí cơ học hoặc " chính thức " khởi đầu với những nhà triết học và toán học thời cổ đại. Nghiên cứu về logic toán học đã dẫn trực tiếp tới kim chỉ nan thống kê 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 mang thể mô phỏng bất kể hành vi suy luận toán học nào hoàn toàn mang thể hiểu được. Tầm nhìn thâm thúy này, cho thấy máy tính kỹ thuật số hoàn toàn mang thể mô phỏng bất kể thứ tự suy luận hình thức nào, đã được gọi là luận án Church-Turing. [ 24 ] Cùng với những mày mò đồng thời về sinh vật học thần kinh, kim chỉ nan thông tin và điều khiển và tinh chỉnh học, điều này làm cho 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 ko hề phân biệt giữa những phản hồi từ một máy và một con người, máy tính hoàn toàn mang thể được coi là ' mưu trí '. [ 25 ] Công việc tiên phong mà giờ đây được xác nhận là trí tuệ tự tạo là phong cách thiết kế hình thức " tế bào thần kinh tự tạo " do McCullouch và Pitts đưa ra năm 1943 .Ngành nghề khảo sát và nghiên cứu AI được sinh ra tại một hội thảo chiến lược tại Đại học Dartmouth năm 1956. [ 26 ] 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 khảo sát AI. [ 27 ] Họ và những sinh viên của họ đã tạo ra những chương trình mà tạp chí truyền thông miêu tả là " đáng ngạc nhiên " : máy tính đang học kế hoạch rà soát ( c. 1954 ) [ 29 ] ( và tới năm 1959 được cho là chơi tốt hơn người thông thường ), [ 30 ] 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. [ 31 ] Tới giữa thập niên 1960, nghiên cứu và khảo sát ở Mỹ được Bộ Quốc phòng tương trợ vốn rất nhiều [ 32 ] và những phòng thí nghiệm đã được xây dựng trên khắp quốc tế. [ 33 ] Những người sáng lập AI rất sáng sủa về tương lai : Herbert Simon Dự kiến, " máy móc sẽ mang năng lực, trong vòng hai mươi năm nữa, làm bất kỳ công việc nào mà một người hoàn toàn mang thể làm ". Marvin Minsky chấp thuận đồng ý, viết, " trong một thế hệ … Vấn đề tạo ra ' trí tuệ tự tạo ' về cơ bản sẽ được xử lý ". [ 8 ]Họ đã ko nhìn thấy 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 sức ép đè nén liên tục từ Quốc hội Hoa Kỳ để tương trợ vốn cho những dự án Bất Động Sản hiệu suất cao hơn, cả chính phủ nước nhà Hoa Kỳ và Anh đều giới hạn nghiên cứu và khảo sát tò mò về AI. Vài năm sau đó sẽ được gọi là " mùa đông AI ", [ 10 ] thứ tự tiến độ mà việc kiếm được tương trợ vốn cho những dự án Bất Động Sản AI là khó khăn vất vả .Đầu những năm 1980, nghiên cứu và khảo sát AI đã được hồi sinh nhờ thành công xuất sắc thương nghiệp của những hệ chuyên viên, [ 35 ] một dạng chương trình AI mô phỏng kỹ năng và tri thức và kỹ năng và tri thức nghiên cứu và phân tích của những chuyên viên về con người. Tới năm 1985, thị trường cho AI đã đạt hơn một tỷ USD. Đồng thời, dự án Bất Động Sản máy tính thế hệ thứ năm của Nhật Bản đã truyền cảm hứng cho chính phủ nước nhà Hoa Kỳ và Anh Phục hồi tương trợ vốn cho khảo sát và nghiên cứu học thuật. [ 9 ] Tuy nhiên, khởi đầu 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. [ 11 ]Vào cuối những năm 1990 và đầu thế kỷ 21, AI mở màn được sử dụng cho phục vụ hầu cần, khai thác tài liệu, chẩn đoán y tế và những nghành nghề nhà sản xuất khác. [ 36 ] Thành công là nhờ sức mạnh giám sát 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 nghề nhà sản xuất khác ( như thống kê, kinh tế tài chính và toán học ) và cam kết của những nhà nghiên cứu về giải pháp toán học và tiêu chuẩn khoa học. [ 37 ] 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 thắc mắc trình diễn Jeopardy!, hệ thống trả lời thắc mắc 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 to dữ liệu cho phép mang được những tiến bộ trong học tập và nhận thức máy; phương pháp học sâu vốn đói dữ liệu khởi đầu thống trị những thử nghiệm liên quan tới độ chuẩn xác vào khoảng năm 2012.[40] Kinect, cung ứng giao diện chuyển động thân thể 3D cho Xbox 360 và Xbox One, sử dụng những thuật toán xuất hiện từ nghiên cứu AI dài[41] cũng như trợ lý tư nhân thông minh trong điện thoại thông minh.[42] 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 trước tiên đánh bại một người chơi cờ vây giỏi mà ko cần chấp quân.[6][43] Trong Hội nghị Tương lai 2017, AlphaGo đã giành thắng lợi trong một trận đấu ba ván với Kha Khiết,[44] kỳ thủ lúc đó liên tục giữ vị trí số 1 toàn cầu trong hai năm.[45][46] Điều này đánh dấu sự hoàn thành một cột mốc quan yếu 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 tự 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 trong 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 khắc phục và xử lý hình ảnh. [ 47 ] Ông cho rằng sự ngày càng tăng những mạng thần kinh Ngân sách chi tiêu thấp, do sự ngày càng tăng hạ tầng điện toán đám mây và sự ngày càng tăng những phương tiện khảo sát và nghiên cứu và bộ tài liệu. [ 12 ] Những ví dụ được trích dẫn khác gồm mang sự tăng trưởng mạng lưới hệ thống Skype của Microsoft hoàn toàn mang thể tự động hóa dịch từ ngôn từ này sang ngôn từ khác và mạng lưới hệ thống của Facebook hoàn toàn mang thể miêu tả hình ảnh cho người mù. [ 47 ] Trong một cuộc khảo sát năm 2017, một trong năm tổ chức báo cáo giải trình rằng họ đã " phối hợp AI trong 1 số ít nhà sản xuất hoặc tiến trình ". [ 48 ] [ 49 ]Khoảng năm năm nay, Trung Quốc đã tăng cường rất nhiều tương trợ vốn của cơ quan chính phủ ; với nguồn cung ứng tài liệu to và sản lượng khảo sát và nghiên cứu tăng nhanh, 1 số ít nhà quan sát tin rằng nước này hoàn toàn mang thể đang trên đà trở thành một " siêu cường AI ". [ 50 ] [ 51 ] Tuy nhiên, người ta đã thừa nhận rằng những báo cáo giải trình tương quan tới trí tuệ tự tạo mang thiên hướng bị phóng đại. [ 52 ] [ 53 ] [ 54 ]

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

Những nhà nghiên cứu tiên phong đã tăng trưởng những thuật toán bắt chước theo lý luận từng bước mà con người sử dụng lúc xử lý những câu đố hoặc đưa ra những chiêu thức loại trừ logic. [ 55 ] Vào cuối những năm 1980 và 1990, khảo sát và nghiên cứu về AI đã tăng trưởng những giải pháp khắc phục và xử lý thông tin ko chắc như đinh hoặc ko ko thiếu, sử dụng những khái niệm từ Tỷ Lệ và kinh tế tài chính. [ 56 ]Đối với những yếu tố khó, những thuật toán buộc phải phải mang 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 giám sát hoàn toàn mang 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. [ 57 ]Con người thường sử dụng những suy đoán nhanh và trực quan chứ ko phải là phép khấu trừ từng bước mà những nghiên cứu và khảo sát AI khởi đầu hoàn toàn mang thể mô phỏng. [ 58 ] AI đã tiến triển bằng cách sử dụng cách xử lý yếu tố " hình tượng phụ " : cách tiếp cận tác nhân được biểu lộ nhấn mạnh vấn đề tầm quan yếu của những kỹ năng và tri thức cảm biến động tới lý luận cao hơn ; khảo sát và nghiên cứu mạng thần kinh quyết tâm nỗ lực để mô phỏng những cấu trúc bên trong não làm phát sinh tri thức và kỹ năng này. Những giải pháp tiếp cận thống kê so với AI bắt chước năng lực của con người .

Những phe phái trí tuệ tự tạo[sửa|sửa mã nguồn]

Trí tuệ tự tạo ( AI ) chia thành hai phe phái tư duy : Trí tuê tự tạo truyền thống cuội nguồn và trí tuệ giám sát .

Trí tuê nhân tạo truyền thống hầu như bao gồm những phương pháp hiện được phân loại là những phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với những 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.) Những phương pháp gồm mang:

  • Hệ chuyên gia: ứng dụng những khả năng suy luận để đạt tới một kết luận. Một hệ chuyên gia mang thể xử lý những lượng to thông tin đã biết và đưa ra những kết luận dựa trên những thông tin đó. Clippy chương trình trợ giúp mang hình mẫu kẹp giấy của Microsoft Office là một ví dụ. Lúc người tiêu dùng gõ phím, Clippy nhìn thấy những xu hướng nhất định và đưa ra những 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 thông số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist). Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và mang quan hệ với Trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, Trí tuê nhân tạo lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Những phương pháp chính gồm mang:

Người ta đã nghiên cứu những hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong đó kết hợp hai trường phái này. Những luật suy diễn của hệ chuyên gia mang thể được sinh bởi mạng neural hoặc những luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.

Những phương pháp trí tuệ nhân tạo thường được tiêu dùng trong những dự án nghiên cứu khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành quyết tâm tạo ra mô phỏng nhận thức của con người (việc này khác với những nghiên cứu Trí tuê nhân tạo, vì Trí tuê nhân tạo chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng chủ nghĩa, ko phải tạo ra mô phỏng về hoạt động của bộ óc con người).

Triết lý Trí tuệ tự 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 sốt của những 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 những hệ thống logic hình thức ko thể đạt được nhận thức thực sự, trong lúc Douglas Hofstadter trong Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett trong Consciousness Explained ủng hộ thuyết chức năng. Theo quan niệm 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 mang trí tuệ[sửa|sửa mã nguồn]

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

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

Trên quốc tế mang rất nhiều những nhà nghiên cứu trí tuệ tự tạo thao tác tại hàng trăm viện nghiên cứu và khảo sát và tổ chức. Dưới đây là một số ít trong nhiều nhà nghiên cứu đã mang góp phần to :

Nguy cơ với loài người[sửa|sửa mã nguồn]

Sau lúc nhà vật lý học Stephen Hawking và tỷ phú Elon Musk cảnh báo về mối đe dọa tiềm tàng của trí tuệ nhân tạo, nhiều người vẫn cho rằng họ đã quá lo xa trong lúc AI đang giúp ích rất nhiều cho cuộc sống của chúng ta. Stephen Hawking khẳng định “Trí tuệ nhân tạo mang thể là dấu chấm hết cho nhân loại lúc nó phát triển tới mức hoàn thiện nhất”.[cần dẫn nguồn]

Tác động tiên phong của trí tuệ tự tạo mà tất cả chúng ta hoàn toàn mang thể thuận tiện nhận thấy chính là tỷ suất thất nghiệp tăng cao. Nếu AI tăng trưởng hoàn thành xong, nó mang năng lực thay thế sửa chữa con người trong những việc làm trí tuệ như trông nom sức khỏe thể chất, ship hàng, sản xuất theo dây chuyền sản xuất tự động hóa, việc làm văn phòng …. [ 47 ] Hoặc cũng hoàn toàn mang thể yếu tố thất nghiệp sẽ được AI xử lý một cách mà tất cả chúng ta ko hề tưởng tượng được .

Theo Bill Joy, người đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của Sun Microsystems: "Mang một vấn đề rất to đối với xã hội loài người lúc AI trở nên phổ biến, đó là chúng ta sẽ bị lệ thuộc. Lúc 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 thuần là những cỗ máy luôn đưa ra quyết định chuẩn xác hơn con người."[47]

Theo Andrew Maynard, nhà vật lý và là người giám đốc Trung tâm nghiên cứu rủi ro khoa học tại đại học Michigan: "Lúc AI kết hợp với khoa học nano mang thể là bước tiến đột phá của khoa học, nhưng cũng mang thể là mối đe dọa to nhất đối với con người. Trong lúc Bộ quốc phòng Mỹ đang nghiên cứu dự án Autonomous Tactical Robot (EATR), trong đó những robot sẽ sử dụng khoa học nano để hấp thụ năng lượng bằng những chất hữu cơ mang thể là thân thể con người. Đó thực sự là mối đe dọa to nhất, lúc những robot nano tự tạo ra năng lượng bằng cách ăn những chất hữu cơ từ cây cối và động vật, mang thể là cả con người. Nghe mang vẻ giống như trong những bộ phim viễn tưởng, nhưng đó là điều hoàn toàn mang thể xảy ra. Có nhẽ chúng ta nên khởi đầu kỹ lưỡng ngay từ ngày nay."

Tham khảo thêm[sửa|sửa mã nguồn]

Sách khoa học[sửa|sửa mã nguồn]

Dưới đây là list những cuốn sách ( tiếng Anh ) quan yếu trong ngành. Xem list khá đầy đủ hơn tại Những ấn phẩm Trí tuệ tự tạo quan yếu .

Những chủ đề mang tương quan[sửa|sửa mã nguồn]

Những nghành vượt bậc vận dụng Trí tuệ tự tạo[sửa|sửa mã nguồn]

Những nghành khác thiết lập những giải pháp Trí tuệ tự tạo[sửa|sửa mã nguồn]

Liên kết ngoài[sửa|sửa mã nguồn]

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

Liên kết ngoài[sửa|sửa mã nguồn]

Source: https://bloghong.com
Category: Là Gì