Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) không chỉ là Học Máy (Machine Learning)

Trong bài này chúng tôi đưa ra giới thiệu sơ lược về trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) theo cách đơn giản dễ hiểu, không đòi hỏi nhiều kiến thức chuyên sâu về Trí Tuệ Nhân Tạo, cũng như không đòi hỏi các kiến thức nền tảng vững về khoa học máy tính. Mục đích hướng tới nhằm phân tích các khía cạnh khác nhau của Trí Tuệ Nhân Tạo thay vì chỉ dựa trên việc đánh đồng hai khái niệm Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy như cách tiếp cận thường thấy rộng rãi hiện nay.

Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo trong phần này sẽ được giới thiệu dưới ngôn ngữ trực quan, dễ hiểu, không sử dụng nhiều từ ngữ chuyên ngành. Phương pháp giới thiệu sẽ thông qua hình thức mô tả và đưa ví dụ.

41169125_486312481849736_4504387247063171072_n

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Theo tổng hợp và phân tích những định nghĩa về trí tuệ nhân tạo của hai học giả lớn trong ngành trí tuệ nhân tạo Stuart Russell và Peter Norvig xuất bản trong sách “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, trí tuệ nhân tạo là hệ thống có các đặc điểm sau:

  • Suy nghĩ giống con người (systems that think like humans);
  • Suy nghĩ có logic, hợp lý (system that think rationally);
  • Hành động giống con người (system that act like humans); và
  • Hành động có logic, hợp lý (system that act rationally).

Những tính chất đặc trưng của trí tuệ nhân tạo phía trên có thể được viết ngắn lại theo ngôn ngữ dễ hiểu, trực quan như sau: Trí tuệ nhân tạo là một ngành của khoa học máy tính liên quan tới nghiên cứu, xây dựng, phát triển và ứng dụng tự động hóa các hành vi thông minh. Để đạt được những hành vi thông minh và giống con người, các hệ thống thông minh cần:

  • Biểu diễn được tri thức theo cách phù hợp,
  • Nhận biết được môi trường xung quanh,
  • Suy luận hay diễn giải tình huống theo tri thức đã biểu diễn và môi trường xung quanh,
  • Tìm kiểm lời giải, hành động phù hợp với tình huống,
  • Thực hiện đúng lời giải đã tìm được.

Công trình đầu tiên trên thế giới được ghi nhận như là tác phẩm trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi Warren McCulloch và Walter Pitts vào năm 1943. Trong tác phầm này các tác giả thảo luận về tri thức, phân tích logic mệnh đề và lý thuyết độ phức tạp tính toán của Turing. Trí tuệ nhân tạo chỉ được ghi nhận là một ngành khoa học vào năm 1987 khi những đóng góp to lớn của nó cho nhân loại được ghi nhận.

Như một câu tổng kết về định nghĩa trí tuệ nhân tạo, trí tuệ nhân tạo là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.

Cơ sở khoa học của trí tuệ nhân tạo

Theo nghiên cứu của Stuart Russell và Peter Norvig xuất bản trong sách “Artificial Intelligence: A Mordern Approach”, trí tuệ nhân tạo được hình thành từ những thành tựu của các ngành khoa học: Triết học (Philosophy), Toán (Mathematics), Kinh tế học (Economics), Khoa học thần kinh (Neuroscience), Tâm lý học (Psychology), Kỹ nghệ máy tính (Computer Engineering), Khoa học điều khiển học (Control theory and cybernetics), và Ngôn ngữ học (Linguistics). Trong khuôn khổ tài liệu này, chỉ một vài ngành nghiên cứu hỗ trợ hình thành và phát triển trí tuệ nhân tạo sẽ được giới thiệu như sau:

  • Triết học (Philosophy, 428 B.C – present): Triết học giúp xây dựng những nguyên lý hình thức (formal rules) diễn tả tri thức con người; hiểu được nguyên lý suy luận của não người, trí thức được tổng hợp từ đâu, khoa học về dẫn dắt hành động từ tri thức, …
  • Toán học (Mathematics, c. 800 – present): Toán học giúp chúng ta trả lời các câu hỏi như làm sao biểu diễn được tri thức, làm sao để suy luận và tính toán, làm sao để suy xây dựng hành động trong môi trường thông tin không chắc chắn, ….
  • Kinh tế học (Economic, 1776 – present): Kinh tế học giúp chúng ta mô hình hóa lợi ích, tác hại (objective values) của một quyết định, làm sao để đưa ra quyết định tối ưu hóa lợi ích, làm sao diễn tả và suy luận những ràng buộc/yêu cầu trong cuộc sống, làm sao chúng ta tối ưu quyết định hiện tại mang lại giá trị tương lai cân bằng, ….
  • Kỹ nghệ máy tính (Computer Engineering, 1940-present): Kỹ nghệ máy tính giúp con người xây dựng các phần mềm máy tính có trí tuệ nhân tạo hiệu quả. Nó là công cụ để chuyển hóa toàn bộ lý thuyết sang thực tế.

 

Lĩnh vực nghiên cứu của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học lớn, nó bao phủ và hỗ trợ rất nhiều ngành khoa học khác. Chính vì vậy, lĩnh vực nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo có thể được phân tích theo nhiều góc nhìn khác nhau, như góc nhìn dựa trên ứng dụng, góc nhìn dựa trên kỹ thuật, góc nhìn dựa trên bản chất vấn đề cần giải quyết, … Tài liệu này phân chia lĩnh vực nghiên cứu của trí tuệ nhân tạo theo bản chất vấn đề cần giải quyết. Đây cũng là hướng tiếp cận của hai học giả lớn trong ngành trí tuệ nhân tạo Stuart Russell và Peter Norvig xuất bản trong sách “Artificial Intelligence: A Mordern Approach”. Lĩnh vực nghiên cứu của trí tuệ nhân tạo gồm:

  • Giải quyết vấn đề (Problem-solving): Nghiên cứu giải quyết vấn đề bằng cách tìm kiếm
  • Tri thức và lập luận (Knowledge and reasoning): Nghiên cứu biểu diễn tri thức dưới dạng logic mệnh đề, Ontology, …
  • Lập lịch (Planning/Scheduling): Giải quyết các bài toán lập lịch có độ khó lớn phù hợp với nhu cầu thực tiễn
  • Biểu diễn và suy luận không chắc chắn (Uncertain knowledge and reasoning): Nghiên cứu biểu diễn và suy luận dựa trên các thông tin không chắc chắn
  • Học máy (Learning): Nghiên cứu các phương pháp giúp máy móc có thể học hỏi dựa trên dữ liệu lịch sử dựa trên các mô hình học máy. Bản chất của các phương pháp này là đi giải các bài toán tối ưu để xác định được các tham số mô hình phù hợp với dữ liệu thực tế
  • Giao tiếp, nhận thức và hành động (Communicating, perceiving, and acting): Nghiên cứu các phương pháp nhận biết môi trường xung quanh, giao tiếp giữa các hệ thống và tìm kiếm, thực thi các hành động phù hợp.

41680231_489789748168676_931972998032785408_n

Ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo

Nội dung của phần này sẽ được trích rút từ mục “the state of art” nằm trong tác phẩm “Artificial Intelligence: A Mordern Approach” của Stuart Russell và Peter Norvig. Ngoài ra, một số thành tựu nổi bật mới của trí tuệ nhân tạo cũng được giới thiệu thêm. Do giới hạn về thời gian, tài liệu này xin trình một số lĩnh vực nổi bật sau:

  • Lập lịch tự hành (autonomous planning and scheduling): Toàn bộ các tàu vũ trụ, tàu thám hiểm trên không gian của cơ quan hàng không vũ trụ NASA hoạt động tự hành dựa trên các thuật toán lập lịch.
  • Thuật toán cho game (game playing): Hiện tại, tất cả các trò chơi trên bàn (board game) con người đã không còn là đối thủ của các thuật toán trí tuệ nhân tạo. Sự kiện lớn như, chương trình chơi cờ vua của IBM tên Deep Blue đã thắng vua cờ Garry Kasparov. Gần đây, trò chơi cờ vây, trò chơi có không gian tìm kiếm lớn nhất trong lĩnh vực board game, con người cũng đại bại trước Alpha Go và Alpha Zero. Sự kiện này đánh dấu một bước to lớn của trí tuệ nhân tạo.
  • Tự điều khiển (Autonomous control): Đó là sự xuất hiện của xe tự lái của các hãng Google, Tesla. Để nhận biết môi trường xung quanh, các xe tự lái này trang bị chương trình trí tuệ nhân tạo, cụ thể thị giác máy tính (computer vision) và học sâu (deep learning).
  • Chuẩn đoán bệnh (diagnosis): Các chương trình chuẩn đoán bệnh dựa trên các các phân tích xác suất thống kê, các hệ chuyên gia, các chương trình đọc ảnh y tế. Một trong những kết quả nổi bật như chương trình IBM Watson đã phát hiện và chuẩn đoán bệnh mà con người không làm được trong một số trường hợp.
  • Lập lịch vận tải (Logistics Planning): Hiện nay, rất nhiều ứng dụng lập lịch vận tải được sử dụng hàng ngày tại các hãng vận tải lớn như Amazon, DHL, … giúp chi phí vận tải giảm đáng kể. Một trong những ví dụ về thành quả trong lĩnh vực này nói riêng và thành quả về 30 năm phát triển trí tuệ nhân tạo có thể nói tới sự kiện sau. Khủng hoảng Vùng vịnh năm 1991, quân đội Mỹ đã triển khai một công cụ lập lịch DART (Daynamic Analysis and Replanning Tool) để tự động lập kế hoạch vận tải. Công cụ này lập kế hoạch và vận chuyển sử dụng khoảng 50.000 phương tiện vận tải, cùng rất nhiều hàng hóa và con người an toàn và đúng giờ.
  • Robot (Robotics): Rất nhiều robot đã được con người phát triển trên thế giới đã quay trở lai giúp đỡ con người trong hoạt động hàng ngày, ví dụ các robot lắp máy móc, dây chuyền, oto, chăm sóc bệnh nhân, …
  • Hiểu ngôn ngữ và giải quyết vấn đề (Language understanding and problem solving): Hiểu ngôn ngữ và tự giải quyết vấn đề chúng ta có thể thấy từ những trợ lý ảo Siri, Cortana, Alexa, … hay trong các chương trình nhà thông minh, …

 

_______________________________________________

Dựa trên bài phân tích về Trí Tuệ Nhân Tạo của CTO Daily Opt – Bùi Quốc Trung trong các tài liệu giới thiệu về Trí Tuệ Nhân Tạo cho khách hàng

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất /  Thay đổi )

Google photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )

Connecting to %s