TRONG CHƯƠNG NÀY

• Định nghĩa AI
• Giải thích AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã hoạt động tương đối ẩn danh trong nhiều thập kỷ. Sự ra mắt của ChatGPT đã thay đổi bối cảnh điện toán theo những cách chưa từng thấy kể từ sự bùng nổ Internet vào cuối những năm 1990. Chương này xem xét AI, cung cấp một lịch sử ngắn gọn, trước khi chuyển sang định nghĩa AI một cách chính thức hơn để mọi người có cùng một hiểu biết (theo nghĩa đen và nghĩa bóng).

Bắt Đầu Tìm Hiểu Về AI

AI thường được mô tả là việc sử dụng các hệ thống máy tính (bao gồm phần cứng và phần mềm) để tạo ra hoặc mô phỏng các chức năng nhận thức của con người như ra quyết định, giải quyết vấn đề và sáng tạo. Bản thân quá trình tạo ra AI thường liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ các nguồn liên quan, sử dụng các kỹ thuật học máy để xử lý các mẫu dữ liệu, và sau đó tạo ra đầu ra có khả năng nhất quán dựa trên các prompt đầu vào.

LỊCH SỬ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

AI mà chúng ta nghĩ đến ngày nay có nguồn gốc từ những ngày đầu của điện toán. Alan Turing đã thực hiện những công trình nền tảng quan trọng mà nhiều thứ đã được xây dựng dựa trên đó. Bên cạnh vô số thành tựu khác, Turing đã phát minh ra một bài kiểm tra mà sau này được gọi là bài kiểm tra Turing, trên đó sự thành công của trí tuệ máy tính được đo lường. Với bài kiểm tra Turing, một máy tính cố gắng thuyết phục một người trung gian là con người rằng nó cũng là con người. Điều thú vị là các phản hồi cũng được đưa ra bởi một người khác, do đó người trung gian không biết ai đang trả lời. Cho đến nay, các chương trình như ChatGPT đã đạt được gần nhất đến việc vượt qua bài kiểm tra Turing.

Chúng ta cuối cùng đạt đến một nơi mà điện toán có thể chấp nhận một lượng lớn đầu vào, tạo ra đầu ra và sau đó sử dụng đầu ra đó làm đầu vào tiếp theo. Ví dụ, một chương trình ban đầu đã chơi cờ đam với chính nó. Người chiến thắng trong ván cờ sau đó trở thành chương trình chơi ván tiếp theo, do đó liên tục cải thiện chính nó. Những người hâm mộ bộ phim kinh điển WarGames năm 1983 sẽ nhớ lại WOPR học hỏi bằng cách chơi các mô phỏng lặp đi lặp lại.

Ai Sử Dụng AI?

Vào thời điểm bạn đọc cuốn sách này, thay vì cố gắng định nghĩa ai đang sử dụng AI, câu hỏi có lẽ nên được đặt ra là “Ai không sử dụng AI?” Mặc dù một lượng lớn nghiên cứu và tài trợ cho AI ban đầu đến từ chính phủ và quân đội, AI đã đến được với công chúng. Giống như việc PC đã cho phép các cá nhân và gia đình mang máy tính về nhà, AI mang lại khả năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ và sự đổi mới cho cả người dân và doanh nghiệp.

AI đang được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, cả tư nhân và công cộng, để hoàn thành một số lượng lớn các nhiệm vụ. Các công cụ tìm kiếm đang sử dụng AI trong kết quả của họ và AI đang được sử dụng để nâng cao trải nghiệm người dùng trên điện thoại thông minh.

Tại Sao Cần AI?

Việc sử dụng AI một cách đáng kể đòi hỏi đầu tư thời gian và nguồn lực. Một số lợi ích bao gồm:

• Hiệu quả
• Trải nghiệm khách hàng
• Ra quyết định
• Đổi mới

Mặc dù đây không phải là một danh sách đầy đủ, phần này xem xét từng lợi ích này.

Hiệu quả

Tự động hóa tác vụ, hỗ trợ viết mã và giải quyết vấn đề chỉ là ba trong số những điều mà AI có thể làm để giúp các tổ chức đạt được mức hiệu quả cao hơn. Sử dụng các mô hình dữ liệu được thiết kế cho các tác vụ hoặc lĩnh vực chuyên môn cụ thể, một tổ chức có thể tùy chỉnh AI cho bất kỳ nhu cầu nào.

Dịch vụ khách hàng và trải nghiệm khách hàng

Bạn có lẽ đã sử dụng các phiên bản ban đầu của hệ thống trả lời bằng giọng nói hoặc hệ thống phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) khi bạn gọi cho dịch vụ khách hàng, với các lời nhắc ban đầu như “Trong vài từ, hãy cho tôi biết lý do bạn gọi hôm nay.” Chỉ hiếm khi những IVR ban đầu đó dường như hoạt động và kết cục không thể tránh khỏi là yêu cầu nói chuyện với một nhân viên hỗ trợ.

Các phiên bản phức tạp hơn nhiều của chatbot dịch vụ khách hàng này đang được sử dụng ngày nay với các tính năng nâng cao được bổ sung liên tục. Một tổ chức đầu tư vào dịch vụ khách hàng và trải nghiệm liên quan đến AI có thể nhận ra lợi ích của việc tăng sự hài lòng của khách hàng với ít tương tác trực tiếp với nhân viên hơn.

Ra quyết định mang tính dự đoán

Các mô hình AI cụ thể có thể được tạo ra bằng cách sử dụng các tập dữ liệu và các đặc trưng được tuyển chọn và chuyên biệt để hỗ trợ việc ra quyết định trong một tổ chức. Ví dụ, dữ liệu cụ thể cho ngành bảo hiểm hoặc một lĩnh vực khác có thể lấy các đầu vào như tuổi, địa điểm, nơi ở (sở hữu/thuê), vị trí địa lý và các đầu vào khác để dự đoán liệu một cá nhân có gặp tai nạn hay không. Trên thực tế, ngành bảo hiểm đã thực hiện chính xác điều này trong nhiều năm, nhưng những lợi thế của AI trong việc mô hình hóa hàng trăm và hàng ngàn đầu vào khiến AI trở thành một khoản đầu tư mạnh mẽ cho ngành này và nhiều ngành khác.

GHI NHỚ

Các phiên bản phức tạp hơn nhiều của chatbot dịch vụ khách hàng này đang được sử dụng ngày nay với các tính năng nâng cao được bổ sung liên tục. Một tổ chức đầu tư vào dịch vụ khách hàng và trải nghiệm liên quan đến AI có thể nhận ra lợi ích của việc tăng sự hài lòng của khách hàng với ít tương tác trực tiếp với nhân viên hơn.

Tăng cường đổi mới

Cũng giống như việc ra quyết định hưởng lợi từ AI, đổi mới cũng vậy. AI đang được sử dụng để phát minh ra các phương pháp tiếp cận mới và độc đáo trong nhiều ngành công nghiệp. Ví dụ, các công ty dược phẩm đang sử dụng AI để xác định các phương pháp điều trị mới đầy hứa hẹn. Đổi mới với AI cho thấy nhiều hứa hẹn và sẽ là một lĩnh vực tăng trưởng trong ngành công nghiệp điện toán trong những năm tới.

Hiểu Về AI

Hiểu sâu hơn về AI có thể hữu ích trước khi đi sâu vào an ninh của AI. Mặc dù một số người có thể đã quen thuộc với AI, nhiều người được giao nhiệm vụ bảo mật AI có thể chỉ có kiến thức sơ bộ về các thuật ngữ. Nói chung, bốn yếu tố tạo nên những gì chúng ta coi là một hệ thống AI hiện đại:

• Học máy
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Suy luận có giới hạn
• Giải quyết vấn đề

Tùy thuộc vào người bạn hỏi, có thể có các thành phần khác liên quan đến AI hoặc họ có thể sử dụng các thuật ngữ khác cho về cơ bản cùng một khái niệm.

Phần này cung cấp một số định nghĩa và thông tin về các thành phần liên quan đến việc tạo ra một triển khai AI.

Học máy

Học máy đề cập đến các thuật toán cho phép máy tính có được chức năng mà không cần được lập trình cụ thể cho chức năng đó. Hãy so sánh điều đó với các hàm lập trình rõ ràng, nơi một nhà phát triển tạo ra hàm, biết và chỉ định các đầu vào và xác định các đầu ra. Nhà phát triển phải làm điều này cho mỗi hàm, trong khi học máy sử dụng các đầu vào ban đầu để sau đó tạo ra các đầu ra, mà sau đó có thể được sử dụng làm đầu vào tiếp theo.

Hãy nhớ lại phần phụ về lịch sử AI trước đó trong chương. Phần đó mô tả một trò chơi cờ đam, nơi thuật toán chiến thắng sau đó được sử dụng làm cơ sở cho ván tiếp theo. Bằng cách này, trò chơi đã tự cải thiện mà không cần sự can thiệp của con người ngoài việc lập trình ban đầu để tạo ra kịch bản đó.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Không phải tất cả các mô hình và ứng dụng AI đều cần xử lý AI, nhưng nói chung, một trong những lý do khiến nó ngày càng phổ biến là khả năng AI được sử dụng bởi các nhóm đa chức năng, những người không phải là chuyên gia về lập trình máy tính, toán học hoặc AI. Thay vào đó, các nhóm này có thể tương tác với một mô hình AI để trích xuất thông tin và nhận được câu trả lời.

Suy luận có giới hạn

Suy luận có giới hạn là quá trình tìm kiếm một giải pháp tiềm năng tốt nhất trong số một số giải pháp tiềm năng, ngay cả khi không có giải pháp nào hoàn toàn tối ưu. AI sử dụng suy luận có giới hạn theo cùng một cách. Có thể không có giải pháp thực sự, nhưng AI có thể cung cấp các tùy chọn dựa trên các đầu vào. Giá trị là AI có thể kết hợp vô số điểm dữ liệu và suy luận để cung cấp các tùy chọn đó.

Giải quyết vấn đề

Hãy so sánh sự mơ hồ có chủ ý của suy luận có giới hạn với khả năng giải quyết vấn đề. Khả năng giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng đầu vào ngôn ngữ tự nhiên và các mô hình dữ liệu hiện có là một khả năng liên quan đến AI. Rõ ràng, máy tính đã giải quyết vấn đề trong nhiều thế kỷ. Hãy xem xét Engine Sai Khác (Difference Engine) của Babbage từ đầu những năm 1800. Engine Sai Khác của Babbage được sử dụng để giải các hàm toán học. Có những phiên bản máy tính cơ học sớm hơn nhiều so với Engine Sai Khác của Babbage.

Khả năng giải quyết vấn đề của AI đã tiến một chặng đường dài kể từ thời Babbage. Các hệ thống AI hiện đại đang giúp giải quyết các vấn đề khó khăn và phức tạp trong nhiều ngành công nghiệp. AI cũng được sử dụng trong lĩnh vực y tế để hỗ trợ chẩn đoán và tạo ra các loại dược phẩm mới. Sự khác biệt với AI là sự thiếu hụt rõ rệt về lập trình để giải quyết các vấn đề cụ thể. Ví dụ, phần mềm xử lý văn bản được tạo ra để cho phép mọi người viết tài liệu vì nó được lập trình cụ thể để làm như vậy. AI thiếu lập trình riêng biệt mà thay vào đó dựa trên mức độ đào tạo, giải quyết các vấn đề mà không có cùng mức độ đặc tả như phần mềm hướng tác vụ.