Trí tuệ nhân tạo (AI) chính là xu hướng của tương lai. Từ giao dịch qua ví điện tử cho đến AI phụ trách chăm sóc sức khỏe định kỳ. Đi cùng với sự phát triển của công nghệ, ứng dụng của AI đang ngày trở nên phổ biến trong cuộc sống của chúng ta.
Vậy cụ thể lập trình AI là gì? Đâu là những loại hình và ứng dụng thực tiễn của lập trình AI?
Lập trình AI là gì?
Đầu tiên, lập trình AI là gì? Lập trình AI hay lập trình trí tuệ nhân tạo là việc xây dựng các chương trình máy tính có thể bắt chước các nhiệm vụ liên quan đến trí thông minh của con người. AI giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng lập trình máy tính và các tập dữ liệu lớn. Lĩnh vực AI bao gồm Machine Learning, Deep Learning và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép máy tính “học hỏi” từ kinh nghiệm và thực hiện các tác vụ giống như con người và thường hiệu quả hơn nhiều so với con người.
Loại AI này được gọi là AI hẹp hoặc AI yếu. Trong những trường hợp này, máy tính hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể bằng cách nhận dạng các mẫu trong tập dữ liệu lớn. Một số ví dụ về AI hẹp bao gồm các đề xuất từ nền tảng phát trực tuyến, bot cờ vua và loa thông minh của bạn.
Mặc dù AI hẹp có thể thích ứng với các đầu vào, nhưng nó không thể hoạt động ngoài các thông số đã cho. Tuy nhiên, nó có những công dụng của nó. Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư và cách tiếp cận đầu tiên kỹ thuật số của các doanh nghiệp hiện đại tạo ra một lượng lớn dữ liệu có thể thúc đẩy các ứng dụng AI thu hẹp.
Strong AI, còn được gọi là trí thông minh tổng hợp nhân tạo (AGI), là loại trí thông minh nhân tạo gắn liền với robot trong thường thấy trong phim khoa học viễn tưởng. Loại AI này sẽ không sớm xuất hiện, mặc dù các nhà phát triển đang nỗ lực để vượt qua những thách thức liên quan đến AGI, chẳng hạn như các mô hình dự đoán và kiểm soát.
Những loại hình lập trình AI chính
- Máy phản ứng: Công nghệ có khả năng phản ứng với các kích thích bên ngoài trong thời gian thực, nhưng không thể xây dựng cơ sở bộ nhớ và lưu trữ thông tin để sử dụng trong tương lai.
- Bộ nhớ giới hạn: Máy có thể lưu trữ kiến thức và sử dụng nó để học hỏi và đào tạo cho các nhiệm vụ trong tương lai.
- Lý thuyết về Tâm trí: Khái niệm về AI có thể cảm nhận và phản hồi lại cảm xúc của con người cũng như thực hiện các nhiệm vụ của máy có bộ nhớ giới hạn.
- Tự nhận thức: Giai đoạn cuối cùng của AI, nơi máy móc không chỉ có thể nhận ra cảm xúc của người khác mà còn có thể nhận biết được bản thân và trí thông minh ở mức độ con người.
Tầm quan trọng của lập trình AI
Lập trình trí tuệ nhân tạo rất quan trọng vì nó có thể cung cấp cho các doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc về hoạt động mà họ có thể chưa biết đến trước đây. Trong một số trường hợp, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn con người. Đặc biệt khi nói đến các công việc lặp đi lặp lại, định hướng chi tiết như phân tích số lượng lớn các văn bản pháp luật để đảm bảo các lĩnh vực liên quan được điền đúng cách, các công cụ AI thường hoàn thành công việc nhanh chóng và tương đối ít lỗi.
Điều này đã giúp thúc đẩy sự bùng nổ về hiệu quả và mở ra cơ hội kinh doanh hoàn toàn mới cho một số doanh nghiệp lớn. Trước làn sóng lập trình trí tuệ nhân tạo hiện nay, thật khó tưởng tượng việc sử dụng phần mềm máy tính để kết nối người đi taxi với tài xế taxi. Nhưng ngày nay Grab và GoJeck đã trở thành một trong những công ty lớn nhất thế giới nhờ làm được điều đó. Họ đã sử dụng các thuật toán học máy tinh vi để dự đoán khi nào mọi người có thể cần đi xe ở một số khu vực nhất định, giúp chủ động đưa người lái xe lên đường trước khi họ cần.
Một ví dụ khác, Google đã trở thành một trong những người chơi lớn nhất đối với một loạt các dịch vụ trực tuyến bằng cách sử dụng máy học để hiểu cách mọi người sử dụng dịch vụ của họ và sau đó cải thiện chúng. Vào năm 2017, CEO của công ty, Sundar Pichai, đã tuyên bố rằng Google sẽ hoạt động như một công ty “AI đầu tiên”. Các doanh nghiệp lớn nhất và thành công nhất hiện nay đã sử dụng AI để cải thiện hoạt động của họ và giành lợi thế trước các đối thủ của mình.
Ứng dụng của lập trình AI trong cuộc sống
Lập trình AI được kết hợp vào nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là một vài ví dụ tiêu biểu:
Tự động hóa
Khi kết hợp với công nghệ và lập trình trí tuệ nhân tạo, các công cụ tự động hóa có thể mở rộng khối lượng và loại tác vụ được thực hiện. Một ví dụ là tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), một loại phần mềm tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc, sự lặp đi lặp lại do con người thực hiện theo cách truyền thống.
Khi được kết hợp với máy học và các công cụ AI mới nổi, RPA có thể tự động hóa phần lớn công việc của doanh nghiệp, cho phép các bot chiến thuật của RPA truyền tải trí thông minh từ AI và phản ứng với các thay đổi của quy trình.
Machine Learning – Máy học
Đây là khoa học về việc làm cho một máy tính hoạt động mà không cần lập trình. Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning. Nói một cách rất đơn giản, có thể được coi là sự tự động hóa của phân tích dự đoán. Có ba loại thuật toán học máy:
- Học tập có giám sát: Tập dữ liệu được gắn nhãn để các mẫu có thể được phát hiện và sử dụng để gắn nhãn các tập dữ liệu mới.
- Học không giám sát: Tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo những điểm tương đồng hoặc khác biệt.
- Học tăng cường: Các tập dữ liệu không được gắn nhãn nhưng sau khi thực hiện một hành động hoặc một số hành động, hệ thống AI sẽ nhận được phản hồi.
Thị giác máy
Công nghệ này mang lại cho máy khả năng nhìn và quan sát. Thị giác máy nắm bắt và phân tích thông tin trực quan bằng máy ảnh, chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số và xử lý tín hiệu kỹ thuật số. Nó thường được so sánh với thị lực của con người, nhưng thị giác máy không bị ràng buộc bởi sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên tường.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ của con người bằng một chương trình máy tính. Một trong những ví dụ cũ và nổi tiếng nhất của NLP là tính năng phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề và văn bản của email và quyết định xem nó có phải là thư rác hay không. Các phương pháp tiếp cận NLP hiện tại dựa trên máy học. Các nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích cảm xúc và nhận dạng giọng nói.
Vấn đề đạo đức trong lập trình AI
Trong khi các công cụ lập trình AI cung cấp một loạt chức năng mới cho các doanh nghiệp, việc sử dụng trí thông minh nhân tạo cũng đặt ra các câu hỏi về đạo đức.
Điều này có thể có vấn đề vì các thuật toán học máy, nền tảng của nhiều công cụ AI tiên tiến nhất, chỉ thông minh như dữ liệu mà chúng được cung cấp trong quá trình đào tạo. Bởi vì một con người có quyền chọn dữ liệu được sử dụng để đào tạo một chương trình AI, tiềm năng về sai lệch học máy là có và phải được theo dõi chặt chẽ.
Bất kỳ ai muốn sử dụng học máy như một phần của hệ thống trong sản xuất, trong thế giới thực cần phải coi trọng đạo đức trong quy trình đào tạo AI của họ và cố gắng tránh thiên vị. Điều này đặc biệt đúng khi sử dụng các thuật toán lập trình trí tuệ nhân tạo vốn không thể giải thích được trong các ứng dụng Deep Learning và mạng đối thủ chung (GAN).
Khả năng giải thích là một trở ngại tiềm ẩn đối với việc sử dụng AI trong các ngành hoạt động theo các yêu cầu và tuân thủ quy định nghiêm ngặt. Ví dụ, các tổ chức tài chính ở Hoa Kỳ hoạt động theo các quy định yêu cầu họ giải trình các quyết định cấp tín dụng. Tuy nhiên, khi quyết định từ chối tín dụng được đưa ra bởi lập trình AI, có thể khó giải thích cách đưa ra quyết định này vì các công cụ AI được sử dụng để đưa ra quyết định như vậy hoạt động bằng cách đưa ra các mối tương quan tinh tế giữa hàng nghìn biến số. Khi quá trình ra quyết định không thể được giải thích, chương trình có thể được gọi là hộp đen AI.
Hướng dẫn tự học lập trình AI
Xây dựng kiến thức nền tảng
Bất kể chuyên môn của bạn về lập trình AI là gì, điều cần thiết là phải xây dựng một nền tảng chung vững chắc. Dưới đây là một số kỹ năng cơ bản mà bạn cần nắm vững:
- Python: Nó được coi là một trong những ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực này, và nó có lợi cho các tác vụ đơn giản.
- Lý thuyết thống kê và xác suất: Kiến thức này sẽ có lợi cho việc xử lý các tập dữ liệu lớn.
- Kiến thức cơ bản về máy học: Glints khuyên bạn nên học những kiến thức cơ bản này trước khi học các thuật toán trong trí tuệ nhân tạo.
- Giải tích: Giải tích có mặt trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau. Ngoài ra, việc làm quen với đại số tuyến tính cũng được khuyến khích.
Dưới đây là các kỹ năng khác bạn cần xây dựng:
- Xử lý một vấn đề trong thế giới thực
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Thực hiện với dữ liệu hoặc cấu trúc dữ liệu mới
- Gỡ lỗi
Bạn cũng cần phải nắm vững các kỹ năng nhận thức sau được sử dụng trong AI:
- Học tập: Nó chỉ ra việc tạo quy tắc và thu thập dữ liệu để chuyển dữ liệu sang một định dạng có thể hành động.
- Suy luận: Hỗ trợ suy luận logic và ra quyết định.
- Tự sửa: Xử lý thông tin chỉnh sửa và thay đổi để nâng cao kết quả.
