Trí tuệ nhân tạo là gì?

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
X GitHub LinkedIn

Trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp nhiều công nghệ phức tạp, mới nổi mà trước đây phải có thông tin do con người cung cấp thì nay máy tính có thể thực hiện. Máy tính có thể thực hiện các hàm nâng cao mà trước đây được dùng để hiểu và đề xuất thông tin. Giờ đây, nhờ AI, máy tính thậm chí có thể tạo ra nội dung mới.

Từ viết tắt AI thường được dùng thay thế cho nhau để đại diện cho nhiều loại công nghệ tạo nên trường AI.

Các khái niệm phổ biến về AI

Có một số thuật ngữ và khái niệm định nghĩa về trí tuệ nhân tạo và công nghệ học máy. Bạn có thể thấy những thuật ngữ và khái niệm này hữu ích. Sau đây là một số cách bạn có thể sử dụng AI trong thực tế, trên web

AI nói chung

Nói chung, AI nói chung là một chương trình hoặc mô hình không phải con người, thể hiện khả năng sáng tạo và giải quyết vấn đề ở phạm vi rộng. model là một phương trình toán học rất lớn, bao gồm một tập hợp các tham số và cấu trúc cần thiết để máy trả về dữ liệu đầu ra.

Với AI nói chung, bạn có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, dịch văn bản, soạn nhạc, xác định bệnh và làm nhiều việc khác.

AI thu hẹp

AI thu hẹp là một hệ thống có thể thực hiện một nhóm nhỏ hoặc một nhóm cụ thể các nhiệm vụ. Ví dụ: một máy tính chơi cờ vua với đối thủ là con người (đừng nhầm lẫn với Mechanical Turk). AI (trí tuệ nhân tạo) hẹp có một tập hợp các tham số, quy tắc ràng buộc và ngữ cảnh được xác định trước, trông có vẻ giống như sự hiểu biết, nhưng thực ra chỉ là câu trả lời cho một phương trình.

Bạn có thể thấy điều này trong thực tế với các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, trợ lý thoại và tính năng dự báo thời tiết. Bạn có thể sử dụng các mô hình rất cụ thể để cải thiện một số chức năng cụ thể, nhất định trên các trang web và ứng dụng của mình.

Ví dụ: bạn đã tạo một trang web dành riêng cho phim, nơi người dùng có thể đăng nhập, xếp hạng những bộ phim họ yêu thích và khám phá những bộ phim mới để xem. Bạn có thể dùng cơ sở dữ liệu được điền sẵn để đề xuất phim dựa trên trang hiện tại họ đang truy cập. Bạn cũng có thể sử dụng một mô hình AI hẹp có chức năng phân tích hành vi và lựa chọn ưu tiên của người dùng để hiển thị thông tin phù hợp nhất cho độc giả đó.

AI tạo sinh

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một mô hình AI trên mạng nơron có nhiều tham số mà bạn có thể dùng để thực hiện nhiều thao tác, chẳng hạn như tạo, phân loại hoặc tóm tắt văn bản hoặc hình ảnh.

AI tạo sinh phản hồi thông tin đầu vào và tạo nội dung, được xây dựng dựa trên ngữ cảnh và bộ nhớ của một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Điều này không chỉ áp dụng cho việc khớp mẫu và dự đoán. Sau đây là một số công cụ AI tạo sinh phổ biến nhất:

Những công cụ này có thể tạo văn bản, đoạn mã mẫu và hình ảnh. Các thư viện này có thể giúp bạn lên kế hoạch cho một kỳ nghỉ, làm cho giọng điệu thư thái hoặc chuyên nghiệp hơn, hoặc phân loại các nhóm thông tin khác nhau thành nhiều danh mục.

Có vô vàn trường hợp sử dụng, cho cả nhà phát triển lẫn những người không phải nhà phát triển.

Công nghệ học máy (ML)

Học máy (ML) là một dạng AI, trong đó máy tính học mà không cần lập trình tường minh. Trong trường hợp AI nỗ lực tạo ra trí thông minh, công nghệ học máy giúp máy tính học hỏi từ kinh nghiệm. ML bao gồm các thuật toán để đưa ra dự đoán về các tập dữ liệu.

Công nghệ học máy là quá trình huấn luyện một mô hình để đưa ra những dự đoán hữu ích hoặc tạo ra nội dung từ dữ liệu.

Ví dụ: giả sử chúng ta muốn tạo một trang web xếp hạng thời tiết vào một ngày nhất định. Thông thường, một hoặc nhiều nhà khí tượng học có thể thực hiện việc này. Họ có thể tạo bản trình bày bầu khí quyển và bề mặt Trái Đất, tính toán và dự đoán các mô hình thời tiết, đồng thời xác định điểm xếp hạng bằng cách so sánh dữ liệu hiện tại với bối cảnh lịch sử.

Thay vào đó, chúng tôi có thể cung cấp cho mô hình học máy một lượng lớn dữ liệu thời tiết, cho đến khi mô hình này học được mối quan hệ toán học giữa các mẫu thời tiết, dữ liệu trong quá khứ và hướng dẫn về những yếu tố tạo nên thời tiết tốt hoặc xấu vào một ngày cụ thể nào đó. Trên thực tế, chúng tôi đã xây dựng tính năng này trên web.

Học sâu

Học sâu (DL) là một loại thuật toán học máy. Một ví dụ là Mạng nơron sâu (DNN). Mạng này cố gắng mô hình hoá cách mà não người được cho là xử lý thông tin.

Thách thức với AI

Có một số thách thức khi xây dựng và sử dụng AI. Sau đây chỉ là một vài điểm nổi bật về những điều bạn nên cân nhắc.

Chất lượng dữ liệu và số ngày gần đây

Các tập dữ liệu lớn dùng để huấn luyện nhiều mô hình AI thường vốn đã lỗi thời ngay sau khi được dùng. Điều này có nghĩa là khi tìm kiếm thông tin mới nhất, bạn có thể hưởng lợi từ cách nhắc kỹ thuật để nâng cao hiệu suất của mô hình AI đối với các tác vụ cụ thể và tạo ra kết quả tốt hơn.

Tập dữ liệu có thể không đầy đủ hoặc quá nhỏ để hỗ trợ hiệu quả một số trường hợp sử dụng. Bạn nên thử làm việc với nhiều công cụ hoặc tuỳ chỉnh mô hình để phù hợp với nhu cầu của mình.

Lo ngại về đạo đức và thành kiến

Công nghệ AI là một lĩnh vực thú vị và có nhiều tiềm năng. Tuy nhiên, về cơ bản, máy tính và thuật toán do con người tạo ra và được huấn luyện về dữ liệu mà con người có thể thu thập. Do đó, phải đối mặt với một số thách thức. Ví dụ: các mô hình có thể học hỏi và khuếch đại những định kiến cũng như định kiến có hại của con người, trực tiếp tác động đến kết quả. Điều quan trọng là bạn phải tiếp cận việc xây dựng công nghệ AI, trong đó ưu tiên giảm thiểu sự thiên vị.

Có nhiều cân nhắc về đạo đức đối với bản quyền của nội dung do AI tạo ra; ai là người sở hữu đầu ra, đặc biệt là nếu nội dung đó chịu ảnh hưởng lớn hoặc bị sao chép trực tiếp từ nội dung có bản quyền?

Trước khi bạn tạo nội dung và ý tưởng mới, hãy cân nhắc các chính sách hiện có về cách sử dụng nội dung và ý tưởng mà bạn tạo.

Mức độ bảo mật và quyền riêng tư

Nhiều nhà phát triển web cho biết rằng quyền riêng tư và bảo mật là những mối quan tâm hàng đầu của họ khi sử dụng các công cụ AI. Điều này đặc biệt đúng trong bối cảnh doanh nghiệp có yêu cầu nghiêm ngặt về dữ liệu, chẳng hạn như chính phủ và công ty chăm sóc sức khoẻ. Việc tiết lộ dữ liệu người dùng cho nhiều bên thứ ba hơn thông qua API trên đám mây là một vấn đề đáng lo ngại. Điều quan trọng là mọi quá trình truyền dữ liệu phải được bảo mật và được giám sát liên tục.

AI trên thiết bị có thể là chìa khoá để giải quyết những trường hợp sử dụng này. MediaPipe là một giải pháp đang được xử lý cho vấn đề này, nhưng vẫn còn nhiều nghiên cứu và phát triển cần làm.

Làm quen với AI trên web

Giờ đây, khi đã quen với nhiều loại trí tuệ nhân tạo, bạn có thể bắt đầu cân nhắc cách sử dụng các mô hình hiện có để tăng năng suất cũng như xây dựng các trang web và ứng dụng web tốt hơn.

Bạn có thể dùng AI để:

Các mô hình AI được huấn luyện trước có thể là một cách hay để cải thiện năng suất và trang web của chúng tôi mà không cần hiểu rõ cách xây dựng các mô hình toán học và thu thập các tập dữ liệu phức tạp hỗ trợ các công cụ AI phổ biến nhất.

Bạn có thể thấy hầu hết các mô hình đều đáp ứng nhu cầu của bạn ngay lập tức mà không cần phải điều chỉnh thêm. Điều chỉnh là quá trình lấy một mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn và huấn luyện thêm để đáp ứng nhu cầu sử dụng cụ thể của bạn. Có một số kỹ thuật để điều chỉnh một mô hình: