Công Nghệ & Ứng Dụng

3 chức năng chính của trí tuệ nhân tạo AI (Kỳ 1)

trí tuệ nhân tạo

Wikicabinet – Kênh thông tin tri thức nhân loại kính chào quý độc giả ở kỳ trước chúng tôi đã giới thiệu các chủ đề về:

TikTok vượt Facebook chỉ trong một năm

Kỳ này wikicabinet xin giới thiệu đến độc giả một chủ đề 3 chức năng chính của trí tuệ nhân tạo AI (Kỳ 1). Mời quý độc giả đón theo dõi chủ đề này cùng wikicabinet nhé!

Trí tuệ của con người rất rộng và phức tạp. Một số thành tựu của con người còn vượt xa những lĩnh vực mà máy móc có thể đạt tới ngày nay, còn rất lâu nữa máy móc mới có thể đạt tới những lĩnh vực này. Để giải quyết các vấn đề trừu tượng, hình thành khái niệm, kiến ​​thức cảm xúc, sự sáng tạo và thậm chí tự nhận thức, ngay cả các thuật toán học sâu mạnh nhất cũng không thể so sánh với trí tuệ của con người trong các lĩnh vực này.

Trí tuệ nhân tạo tích hợp tất cả các khả năng nhận thức này vào một máy và có thể đối phó với tất cả các tình huống chung được gọi là trí tuệ nhân tạo nói chung. Hiện tại, trí tuệ nhân tạo nói chung vẫn đang ở giai đoạn lý thuyết.

Tuy nhiên, công nghệ hiện tại đã đạt được thành công lớn trong việc thực hiện một số loại nhiệm vụ mà trước đây phụ thuộc vào trí thông minh của con người. Chúng tôi gọi loại trí tuệ nhân tạo này là trí tuệ nhân tạo hẹp hay trí tuệ nhân tạo yếu. Trí tuệ nhân tạo yếu chủ yếu đề cập đến 3 khả năng: học hỏi, nhận thức và nhận thức.

3 chức năng chính của trí tuệ nhân tạo AI (Kỳ 1)

Hình trên phác thảo các khả năng cốt lõi của AI được giới thiệu trong bài viết này.

Khi nói đến AI, khách hàng liên tục hỏi: “Điều này đã xảy ra chưa?” Trong một thế giới mà AI được cường điệu hóa quá mức, thật sự rất khó để phân biệt liệu AI là tưởng tượng hay thực tế, khả năng thực tế hay hiệu suất tiếp thị.

Tất cả những khả năng này là có thật ngày nay. AI ngày nay là có thật và hàng nghìn công ty đang sử dụng AI để chuyển đổi kinh doanh. Điều quan trọng là phải chú ý đến khả năng tương lai của AI, nhưng bạn cần hiểu những gì AI có thể làm bây giờ.

Trí tuệ nhân tạo học mà không cần lập trình rõ ràng

Tính năng chính của học máy là khả năng học theo thời gian và không yêu cầu lập trình rõ ràng. Cũng giống như con người, các thuật toán máy học học thông qua khám phá và thực hành, thay vì làm theo hướng dẫn từng bước (tất nhiên tôi biết rằng một số độc giả là cha mẹ của trẻ em và đôi khi bạn không muốn họ như vậy).

Các thuật toán học máy được phân loại theo phương pháp học. Công nghệ phổ biến nhất mà công ty của bạn có thể sử dụng 90% thời gian là học có giám sát.

Học tập có giám sát sử dụng tập dữ liệu chứa đầu vào và đầu ra mong đợi. Thông qua tối ưu hóa lặp đi lặp lại, thuật toán học có thể tìm thấy một chức năng để mô hình hóa cách đầu vào được chuyển thành đầu ra. Mô hình này sẽ được áp dụng cho các đầu vào mới bên ngoài tập huấn luyện và dự đoán đầu ra tương ứng.

Việc tìm ra các thuật toán và thông số chính xác phụ thuộc một phần vào khoa học và một phần vào sự sáng tạo và trực giác. Làm thế nào để áp dụng học máy vào quy trình này, bản thân nó là một chủ đề nghiên cứu – kỹ thuật này được gọi là Học máy tự động (AutoML).

Các thuật toán học có giám sát đều có chung một lỗ hổng: chúng yêu cầu rất nhiều dữ liệu. Và không phải bất kỳ dữ liệu nào cũng hoạt động, chúng cần phải chứa cả dữ liệu huấn luyện đầu vào và đầu ra tương ứng, còn được gọi là dữ liệu có nhãn.

Đôi khi chúng tôi đã đánh dấu dữ liệu lịch sử được lưu trữ trong hệ thống ghi âm hoặc hệ thống tương tác. Ví dụ: đối với mô hình churn khách hàng-chúng tôi có thể xem dữ liệu lịch sử của khách hàng churn, cùng với tương tác lịch sử của khách hàng như một phần đầu ra của dữ liệu đào tạo. Bằng cách sử dụng thuật toán phù hợp, chúng tôi có thể dự đoán tình trạng khách hàng trong tương lai chỉ bằng cách xem xét một loạt các tương tác.

Tuy nhiên, đôi khi chúng ta không may mắn như vậy và dữ liệu không được đánh dấu. Các thuật toán học không giám sát xử lý một tập hợp dữ liệu không được gắn nhãn và tìm cấu trúc. Thuật toán phân cụm là một trong những thuật toán học tập không giám sát phổ biến nhất. Nó sử dụng các kỹ thuật khác nhau để tìm điểm chung trong dữ liệu và nhóm chúng lại. Bạn có thể sử dụng thuật toán này để phân đoạn khách hàng hoặc khách truy cập web của mình.

Các thuật toán học tập không giám sát thường được sử dụng khác bao gồm các quy tắc liên kết (xác định các liên kết dữ liệu, chẳng hạn như người dùng mua một sản phẩm cụ thể sẽ quan tâm đến các sản phẩm cụ thể khác) và phát hiện bất thường (tìm ra các phần hiếm hoặc đáng ngờ của dữ liệu khác với dữ liệu chủ đề) .

Trong các trường hợp khác, chúng tôi hoàn toàn không sử dụng dữ liệu đào tạo. Hãy nghĩ về cách mọi người học cách chơi trò chơi điện tử. Cách có người giám sát để giải quyết vấn đề này là xem hàng nghìn video trò chơi và học hỏi từ chúng. Đây là hình thức kinh doanh của nhiều người phát Youtube, con mình xem video kiểu này mà thấy chán vô cùng.

Một cách thú vị hơn để học là thực sự chơi trò chơi bằng tay. Trong quá trình chơi, nếu chúng ta làm đúng (chẳng hạn như ghi điểm) thì chúng ta sẽ được tăng cường tích cực, còn nếu làm sai (chẳng hạn như bị giết) thì sẽ nhận được cường hóa tiêu cực. Các thuật toán học tăng cường thực hiện điều đó: chúng học các chức năng của học máy bằng cách khám phá môi trường và củng cố hành vi đúng.

Học tăng cường đã trở thành một phương pháp học máy cực kỳ hứa hẹn trong kinh doanh do đặc điểm của nó là nó không yêu cầu dữ liệu. Nó đặc biệt thích hợp cho các hệ thống tự động – cho dù nó là di động (chẳng hạn như xe cộ, máy bay điều khiển từ xa) hay cố định (như hệ thống điều hòa không khí, hệ thống điện) – và cũng có thể được áp dụng cho các quy trình kinh doanh phức tạp. Học củng cố thường được coi là môn học khó nhất trong AI.

Trong kỳ tiếp theo, Wikicabinet  trân trọng mời độc giả đón đọc chủ đề 3 chức năng chính của trí tuệ nhân tạo AI (Kỳ 2).

Nếu có những thắc mắc hay muốn tìm hiểu về bất kỳ chủ đề nào, hãy liên hệ với Wikicabinet bằng cách bình luận ở phía dưới nhé.

Leave a Reply