Chắc hẳn trong đời sống các bạn đã từng được nghe nói về Trí tuệ nhân tạo (AI). Nhiều người đã biết nó là gì, đã biết về một số thành tựu của nó, rồi đã biết khai thác, ứng dụng nó … Bên cạnh đó nhiều người thì vẫn chưa. Vậy Trí tuệ nhân tạo là gì? Lợi điểm, tiềm năng và tương lai của Trí tuệ nhân tạo ra sao.

Giới thiệu tổng quan

Để hiểu trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) là gì chúng ta bắt đầu với khái niệm sự bay nhân tạo (flying machines), tức là cái máy bay.

Đã từ lâu, loài người mong muốn làm ra một cái máy mà có thể di chuyển được trên không trung mà không phụ thuộc vào địa hình ở dưới mặt đất, hay nói cách khác là máy có thể bay được. Không có gì ngạc nhiên khi những ý tưởng đầu tiên làm máy bay là từ nghiên cứu cách con chim bay. Những chiếc máy biết bay được thiết kế theo nguyên lý “vỗ cánh” như con chim chỉ có thể bay được quãng đường rất ngắn và lịch sử hàng không thực sự sang một trang mới kể từ anh em nhà Wright thiết kế máy bay dựa trên các nguyên lý của khí động lực học (aerodynamics).

Các máy bay hiện nay, như đã thấy, có sức trở rất lớn và bay được quãng đường có thể vòng quanh thế giới. Nó không nhất thiết phải có nguyên lý bay của con chim nhưng vẫn bay được như chim (dáng vẻ), và còn tốt hơn chim.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Quay lại câu hỏi Trí tuệ nhân tạo là gì. Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh của máy do con người tạo ra. Ngay từ khi chiếc máy tính điện tử đầu tiên ra đời, các nhà khoa học máy tính đã hướng đến phát hiển hệ thống máy tính (gồm cả phần cứng và phần mềm) sao cho nó có khả năng thông minh như loài người. Mặc dù cho đến nay, theo quan niệm của người viết, ước mơ này vẫn còn xa mới thành hiện thực, tuy vậy những thành tựu đạt được cũng không hề nhỏ: chúng ta đã làm được các hệ thống (phần mềm chơi cờ vua chạy trên siêu máy tinh GeneBlue) có thể thắng được vua cờ thế giới; chúng ta đã làm được các phần mềm có thể chứng minh được các bài toán hình học… Hay nói cách khác, trong một số lĩnh vực, máy tính có thể thực hiện tốt hơn hoặc tương đương con người (tất nhiên không phải tất cả các lĩnh vực). Đó chính là các hệ thống thông minh.

Có nhiều cách tiếp cận để làm ra trí thông minh của máy (hay là trí tuệ nhân tạo), chẳng hạn là nghiên cứu cách bộ não người sản sinh ra trí thông minh của loài người như thế nào rồi ta bắt chước nguyên lý đó, nhưng cũng có những cách khác sử dụng nguyên lý hoàn toàn khác với cách sản sinh ra trí thông minh của loài người mà vẫn làm ra cái máy thông minh như hoặc hơn người; cũng giống như máy bay hiện nay bay tốt hơn con chim do nó có cơ chế bay không phải là giống như cơ chế bay của con chim.

Như vậy, trí tuệ nhân tạo ở đây là nói đến khả năng của máy khi thực hiện các công việc mà con người thường phải xử lý; và khi dáng vẻ ứng xử hoặc kết quả thực hiện của máy là tốt hơn hoặc tương đương với con người thì ta gọi đó là máy thông minh hay máy đó có trí thông minh. Hay nói cách khác, đánh giá sự thông minh của máy không phải dựa trên nguyên lý nó thực hiện nhiệm vụ đó có giống cách con người thực hiện hay không mà dựa trên kết quả hoặc dáng vẻ ứng xử bên ngoài của nó có giống với kết quảhoặc dáng vẻ ứng xử của con người hay không.

Các nhiệm vụ của con người thường xuyên phải thực hiện là: giải bài toán (tìm kiếm, chứng minh, lập luận), học, giao tiếp, thể hiện cảm xúc, thích nghi với môi trường xung quanh… và dựa trên kết quả thực hiện các nhiệm vụ đó để kết luận rằng một ai đó có là thông minh hay không. Môn học Trí tuệ nhân tạo nhằm cung cấp các phương pháp luận để làm ra hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đó: giải toán, học, giao tiếp, v.v. bất kể cách nó làm có như con người hay không mà là kết quả đạt được hoặc dáng vẻ bên ngoài như con người.

Khái niệm về Trí tuệ Nhân tạo hiện nay vẫn chưa thống nhất, do đó có 2 trường phái về AI bao gồm:

Strong AI: Có thể tạo ra thiết bị có trí thông minh và các chương trình máy tính thông minh hơn người.
Weak AI: Chương trình máy tính có thể mô phỏng các hành vi thông minh của con người.

Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính. Có 4 quan điểm về AI như sau:

Suy nghĩ như người	Suy nghĩ có lý trí
Hành động như người	Hành động có lý trí

Nói đơn giản, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi… Trí tuệ nhân tạo nhằm trợ giúp hoặc thay thế con người trong một lĩnh vực nào đó.

Một số khái niệm khác về trí tuệ nhân tạo như:

Trí tuệ nhân tạo giúp tạo ra máy tính có khả năng suy nghĩ…máy tính có trí tuệ theo đầy đủ nghĩa của từ này (Haugeland, 1985).
Trí tuệ nhân tạo là khoa học nghiên cứu xem làm thế nào để máy tính có thể thực hiện được những công việc mà hiện con người con làm tốt hơn máy tính (Rich and Knight, 1991).
TTNT là khoa học nghiên cứu về các hoạt động trí não thông qua các mô hình tính toán (Chaniak và McDemott, 1985).
Nghiên cứu các mô hình tính toán để máy tính có thể nhận thức, lập luận, và hành động (Winston, 1992).
TTNT nghiên cứu các hành vi thông minh mô phỏng trong các vật thể nhân tạo (Nilsson 1998).

Tóm lại:

Trí tuệ Nhân tạo là khoa học nghiên cứu các hành vi thông minh nhằm giải quyết các vấn đề được đặt ra đối với các chương trình máy tính!!!

Lịch sử phát triển

Vào năm 1943, Warren McCulioch và Walter Pitts bắt đầu thực hiện nghiên cứu ba cơ sở lý thuyết cơ bản: triết học cơ bản và chức năng của các noron thần kinh; phân tích các mệnh đề logic; và lý thuyết dự đoán của Turing. Các tác giả đã nghiên cứu đề xuât mô hình noron nhân tạo, mỗi noron đặc trưng bởi hai trạng thái “bật”, “tắt” và phát hiện mạng noron có khả năng học.

Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence – AI) được thiết lập bởi John McCarthy tại Hội thảo đầu tiên về chủ đề này vào mùa hè năm 1956. Đồng thời, ông cũng đề xuất ngôn ngữ lập trình Lisp – một trong những ngôn ngữ lập trình hàm tiêu biểu, được sử dụng trong lĩnh vực AI. Sau đó, Alan Turing đưa ra “Turing test” như là một phương pháp kiểm chứng hành vi thông minh.

Thập kỷ 60, 70 Joel Moses viết chương trình Macsyma – chương trình toán học sử dụng cơ sở tri thức đầu tiên thành công. Marvin Minsky và Seymour Papert đưa ra các chứng minh đầu tiên về giới hạn của các mạng nơ-ron đơn giản. Ngôn ngữ lập trình logic Prolog ra đời và được phát triển bởi Alain Colmerauer. Ted Shortliffe xây dựng thành công một số hệ chuyên gia đầu tiên trợ giúp chẩn đoán trong y học, các hệ thống này sử dụng ngôn ngữ luật để biểu diễn tri thức và suy diễn.

Vào đầu những năm 1980, những nghiên cứu thành công liên quan đến AI như các hệ chuyên gia (expert systems) – một dạng của chương trình AI mô phỏng tri thức và các kỹ năng phân tích của một hoặc nhiều chuyên gia con người.

Vào những năm 1990 và đầu thế kỷ 21, AI đã đạt được những thành tựu to lớn nhất, AI được áp dụng trong logic, khai phá dữ liệu, chẩn đoán y học và nhiều lĩnh vực ứng dụng khác trong công nghiệp. Sự thành công dựa vào nhiều yếu tố: tăng khả năng tính toán của máy tính, tập trung giải quyết các bài toán con cụ thể, xây dựng các mối quan hệ giữa AI và các lĩnh vực khác giải quyết các bài toán tương tự, và một sự chuyển giao mới của các nhà nghiên cứu cho các phương pháp toán học vững chắc và chuẩn khoa học chính xác.

Các lĩnh vực của AI

Lập luận, suy diễn tự động: Khái niệm lập luận (reasoning), và suy diễn (reference) được sử dụng rất phổ biến trong lĩnh vực AI. Lập luận là suy diễn logic, dùng để chỉmột tiến trình rút ra kết luận (tri thức mới) từ những giả thiết đã cho (được biểu diễn dưới dạng cơ sở tri thức). Như vậy, để thực hiện lập luận người ta cần có các phương pháp lưu trữ cơ sở tri thức và các thủ tục lập luận trên cơ sở tri thức đó.

Biểu diễn tri thức: Muốn máy tính có thể lưu trữ và xử lý tri thức thì cần có các phương pháp biểu diễn tri thức. Các phương pháp biểu diễn tri thức ở đây bao gồm các ngôn ngữ biểu diễn và các kỹ thuật xử lý tri thức. Một ngôn ngữ biểu diễn tri thức được đánh giá là “tốt” nếu nó có tính biểu đạt cao và các tính hiệu quả của thuật toán lập luận trên ngôn ngữ đó. Tính biểu đạt của ngôn ngữ thể hiện khả năng biểu diễn một phạm vi rộng lớn các thông tin trong một miền ứng dụng. Tính hiệu quả của các thuật toán lập luận thể hiện chi phí về thời gian và không gian dành cho việc lập luận. Tuy nhiên, hai yếu tố này dường như đối nghịch nhau, tức là nếu ngôn ngữ có tính biểu đạt cao thì thuật toán lập luận trên đó sẽ có độ phức tạp lớn (tính hiệu quả thấp) và ngược lại (ngôn ngữ đơn giản, có tính biểu đạt thấp thì thuật toán lập luận trên đó sẽ có hiệu quả cao). Do đó, một thách thức lớn trong lĩnh vực AI là xây dựng các ngôn ngữ biểu diễn tri thức mà có thể cân bằng hai yếu tố này, tức là ngôn ngữ có tính biểu đạt đủ tốt (tùy theo từng ứng dụng) và có thể lập luận hiệu quả.

Lập kế hoạch: khả năng suy ra các mục đích cần đạt được đối với các nhiệm vụ đưa ra, và xác định dãy các hành động cần thực hiện để đạt được mục đích đó.

Học máy: là một lĩnh vực nghiên cứu của AI đang được phát triển mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau như khai phá dữ liệu, khám phá tri thức…

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: là một nhánh của AI, tập trung vào các ứng dụng trên ngôn ngữ của con người. Các ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói, nhận dạng chữ viết, dịch tự động, tìm kiếm thông tin,..

Hệ chuyên gia: cung cấp các hệ thống có khả năng suy luận để đưa ra những kết luận. Các hệ chuyên gia có khả năng xử lý lượng thông tin lớn và cung cấp các kết luận dựa trên những thông tin đó. Có rất nhiều hệ chuyên gia nổi tiếng như các hệ chuyên gia y học MYCIN, đoán nhận cấu trúc phân tử từ công thức hóa học DENDRAL…

Robotics:…

Một số lĩnh vực liên quan

Tâm lý học nhận thức.
Thần kinh học.
Lý thuyết về hệ thống (cybernetics).
Toán Logic và Logic học.
Sinh học tiến hoá.
Khoa học về hành vi bầy đàn.
Tổ chức học.
Thống kê học.

Ứng dụng của Trí tuệ Nhân tạo

Theo đà phát triển của công nghệ, ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo luôn là xu hướng công nghệ tương lai mà các hãng công nghệ trên toàn thế giới đua nhau sáng tạo, nó là nền tảng cốt lõi của cuộc cách mạng 4.0.

Ngày nay, các hệ thống trí tuệ nhân tạo được dùng thường xuyên trong kinh tế, y dược, các ngành kỹ thuật và quân sự, cũng như trong các phần mềm máy tính thông dụng trong gia đình và trò chơi điện tử.

Một số ứng dụng của Trí tuệ Nhân tạo có thể kể đến như:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giao diện người máy.
Lập luận và giải quyết vấn đề tự động.
Chuẩn đoán, chưa trị với tri thức chuyên gia.
Nhìn và nhận dạng.
Xử lý âm thanh tiếng nói.
Phát hiện tri thức tự động từ dữ liệu.
Lập lịch, kế hoạch tự động.
Xây dựng các trò chơi thông minh.
Mô phỏng thông minh.
Giải các bài toán xã hội, thiên nhiên thông qua mô phỏng thông minh.
Cuộc sống nhân tạo.

Một số ví dụ

Chương trình chơi cờ trên máy Deep Blue đánh bại đại kiện tướng Kasparov (1997).
Hệ chuyên gia MYCIN (1984, Standford) không thua kém chuyên gia người trong việc chuẩn đoán bệnh.
Chiến tranh vùng vịnh 1991, Kỹ thuật TTNT được dùng để lập lịch và lên kế hoạch hậu cần.
Chiến tranh vùng vịnh lần 2 (2003). Chiến tranh mô phỏng trên máy tính.
Chương trình lập lịch và điều khiển thông minh trên xe tự hành và Robot tự hành của NASA.
Máy nhận dạng mắt người tại sân bay Heathrow.

Lợi điểm

Hiện nay người ta đã tạo ra được những bộ máy có khối óc xử lý cực kỳ nhanh nhạy và chính xác khiến chúng ta phải ngạc nhiên. Khi nói về lợi điểm, Bitcoin Vietnam News sẽ dẫn cho các bạn một số thành tựu đáng kinh ngạc của Trí tuệ nhân tạo nhé:

Google đã và đang ứng dụng AI vào lĩnh vực xe tự hành.
Facebook sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong việc nhận diện hình ảnh
Microsoft đang theo đuổi dự án điều trị ung thư bằng trí Trí tuệ nhân tạo
Google ứng dụng AI trong việc nhận diện giọng nói
SoftBank có sử dụng AI, chế tạo robot Pepper làm lễ tân

Bạn có thể thấy lợi ích vô cùng to lớn của Trí tuệ nhân tạo rồi đó. Nó giúp ích cho cuộc sống con người trong rất nhiều lĩnh vực.

Hãy tưởng tượng xem, một ngày khi bạn đi làm, sẽ không phải lo lắng vì ngôi nhà có thể tự bảo vệ bởi mọi tác động xấu từ thời tiết hay con người. Bạn di chuyển bằng xe tự hành, hạn chế được tai nạn giao thông. Có những chú robot thông minh hỗ trợ làm việc tại cơ quan. Về nhà cũng có robot hỗ trợ công việc nhà, nấu ăn. Hay trong y học tương lai sẽ điều trị được mọi bệnh tật nhờ Trí tuệ nhân tạo …

Theo đó chắc hẳn tương lai Trí tuệ nhân tạo sẽ cực kỳ phát triển. Nhưng không hẳn như vậy. Hãy cùng thảo luận về tương lai của Trí tuệ nhân tạo sẽ ra sao nhé.

Tương lai của Trí tuệ nhân tạo

Hiện nay có rất nhiều ý kiến trái chiều về tương lai của Trí tuệ nhân tạo. Tại sao lại như vậy? Chúng ta đã biết được lợi ích cực kỳ quan trọng của AI như tôi đã dẫn ở trên. Tại sao lại có ý kiến nào phủ nhận nó chăng?

Nhiều người không hề phủ nhận lợi ích của nó mang lại cho chúng ta. Nhưng họ lại lo ngại sự phát triển của nó đến mức sẽ vượt qua sự kiểm soát của con người và hơn nữa thống trị thế giới. Một số nhân vật nổi tiếng đã bày tỏ quan điểm về điều này.

Giáo sư vật lý nổi tiếng Stephen Hawking đã cảnh báo, robot có thể phát triển nhanh hơn so với con người và mục tiêu của chúng sẽ không thể đoán trước được. Giáo sư chia sẻ: “Tôi không cho rằng những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo là một sự an toàn trong tương lai, và chúng có thể sẽ đe dọa tương lai của loài người chúng ta. Một khi đạt đến mức độ nào đó, chúng ta sẽ không thể dự đoán được mục tiêu cũng như khó lòng có thể kiểm soát được chúng”. Ông nói thêm: “Trí thông minh nhân tạo có tiềm năng để phát triển nhanh hơn so với các chủng tộc của con người. Do đó, ta cần đảm bảo AI được thiết kế có đạo đức và có biện pháp bảo vệ, kiểm soát nghiêm ngặt tại chỗ”.

Nhà phát minh tỷ phú, Elon Musk cũng bày tỏ mối quan ngại sâu sắc đến sự phát triển của những “Trí tuệ nhân tạo”. Musk viết trên Twitter của mình rằng: “Chúng ta phải vô cùng cẩn thận với AI. Chúng thậm chí còn nguy hiểm hơn cả vũ khí hạt nhân. Nhưng thật không may, xét theo sự phát triển thực tế, chúng ta đang ngày càng giống vai trò như những bước đệm cho sự thống trị của siêu trí tuệ nhân tạo số tương lai”.

Họ hoàn toàn có căn cứ về những lo ngại của mình. Sự phát triển quá nhanh của các “Trí tuệ nhân tạo” cũng dấy lên trong con người những mối lo lắng nhất định. Mặt lợi có được thì cũng sẽ có những mặt hại đi kèm theo. Những cỗ máy khi đã thực sự phát triển, sẽ chẳng lo ngại việc chết đi, và chúng còn có thể tương tác với nhau để nâng cấp trí tuệ của mình lên nhiều lần. Sẽ đến lúc mà con người phải chuẩn bị tinh thần cho việc máy móc lên nắm quyền điều khiển.

Trong một báo cáo về “Tương lại việc làm năm 2018” cho rằng sự phát triển của công nghệ tự động hóa và trí thông minh nhân tạo sẽ khiến 75 triệu việc làm mất đi. Tuy nhiên sẽ có 133 triệu việc làm mới được tạo ra và giới doanh nghiệp sẽ phân chia lao động giữa con người và máy móc. Trong vòng 5 năm tới sẽ có 58 triệu việc làm mới cho con người được tạo ra từ sự phát triển vượt bật của trí tuệ nhân tạo.

Kết luận

Trong quá khứ đã có rất nhiều nhà khoa học nghiên cứu, đặt nền móng cho Trí tuệ nhân tạo như: Alan Turing, Marvin Minsky, Seymour Papert …

Hiện nay rất nhiều tập đoàn đã bước đầu thành công trong việc ứng dụng AI vào cuộc sống như Google, Facebook, Microsoft …

Còn tương lai của Trí tuệ nhân tạo vẫn còn nhiều tranh cãi.

Theo tôi dù tương lai có tốt như những gì lợi ích của AI mang lại hay xấu như những gì mà người ta lo ngại thì chúng ta vẫn nên nghiên cứu sâu hơn nữa về Trí tuệ nhân tạo. Nếu tốt, chúng ta có thể ứng dụng nó, nếu xấu thì chúng ta cũng có biện pháp hạn chế nó. Đó là ý kiến cá nhân của tôi, bạn đọc hãy nghiên cứu cùng tôi nhé!