Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trong bài báo chuyên đề của Alan Turing từ năm 1950, “Máy tính và trí tuệ”, ông đã xem xét vấn đề liệu máy móc có thể suy nghĩ hay không. Trong bài báo này, Turing lần đầu tiên đưa ra thuật ngữ trí tuệ nhân tạo và trình bày nó như một khái niệm lý thuyết và triết học.

Từ năm 1957 đến năm 1974, sự phát triển của điện toán cho phép máy tính lưu trữ nhiều dữ liệu hơn và xử lý nhanh hơn. Trong giai đoạn này, các nhà khoa học đã phát triển thêm các thuật toán máy học (ML). Sự tiến bộ trong lĩnh vực này đã khiến các cơ quan như Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) tạo ra một quỹ cho nghiên cứu AI. Lúc đầu, mục tiêu chính của nghiên cứu này là khám phá xem máy tính có thể phiên âm và dịch ngôn ngữ nói hay không.

Trong suốt những năm 1980, có nguồn tài trợ được tăng cường và các nhà khoa học về bộ công cụ thuật toán mở rộng được sử dụng trong phát triển AI phù hợp. David Rumelhart và John Hopfield đã xuất bản các bài báo về kỹ thuật học sâu, cho thấy máy tính có thể học hỏi từ kinh nghiệm.

Từ năm 1990 đến đầu những năm 2000, các nhà khoa học đã đạt được nhiều mục tiêu cốt lõi của AI, như đánh bại nhà đương kim vô địch cờ vua thế giới. Với nhiều dữ liệu điện toán và khả năng xử lý trong thời đại hiện đại hơn so với những thập kỷ trước, nghiên cứu AI hiện nay trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn. Nó nhanh chóng phát triển thành trí tuệ chung để phần mềm có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Phần mềm có thể tự tạo, ra quyết định và tự học các nhiệm vụ mà trước đây chỉ giới hạn ở con người.

Trí tuệ nhân tạo có vô số các ứng dụng. Mặc dù không phải là danh sách đầy đủ, nhưng đây là lựa chọn các ví dụ làm nổi bật các trường hợp sử dụng AI đa dạng.

Xử lý tài liệu thông minh

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) diễn giải các định dạng tài liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có thể sử dụng được. Ví dụ: chức năng này chuyển đổi các tài liệu kinh doanh như email, hình ảnh và PDF thành thông tin có cấu trúc. IDP sử dụng các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu và tầm nhìn máy tính để trích xuất, phân loại và xác thực dữ liệu.

Ví dụ: HM Land Registry (HMLR) xử lý các quyền sở hữu tài sản cho hơn 87% của Anh và xứ Wales. Nhân viên HMLR so sánh và xem xét các văn bản pháp lý phức tạp liên quan đến giao dịch tài sản. Tổ chức đã triển khai một ứng dụng AI để tự động hóa việc so sánh tài liệu, giúp cắt giảm 50% thời gian xem xét và tăng cường quy trình phê duyệt chuyển nhượng tài sản.

Giám sát hiệu năng ứng dụng

Theo dõi hiệu suất ứng dụng (APM) là quá trình sử dụng các công cụ phần mềm và dữ liệu đo từ xa để theo dõi hiệu suất của các ứng dụng quan trọng với doanh nghiệp. Các công cụ APM dựa trên AI sử dụng dữ cũ để dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Chúng cũng có thể giải quyết các vấn đề trong thời gian thực bằng cách đề xuất các giải pháp hiệu quả cho các nhà phát triển của bạn. Chiến lược này duy trì các ứng dụng chạy hiệu quả và giải quyết các vấn đề bế tắc.

Ví dụ: Atlassian tạo ra các sản phẩm để hợp lý hóa tinh thần làm việc nhóm và tổ chức. Atlassian sử dụng các công cụ AI APM để liên tục theo dõi các ứng dụng, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và ưu tiên các vấn đề nghiêm trọng. Với chức năng này, các nhóm có thể nhanh chóng phản hồi các khuyến nghị do ML đưa ra và giải quyết sự suy giảm hiệu suất.

Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán nâng cao AI là quá trình sử dụng khối lượng lớn dữ liệu để xác định các vấn đề có thể dẫn đến thời gian chết trong hoạt động, hệ thống hoặc dịch vụ. Bảo trì dự đoán cho phép các doanh nghiệp giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, giúp giảm thời gian chết và tránh gián đoạn.

Ví dụ: Baxter sử dụng 70 cơ sở sản xuất trên toàn thế giới và hoạt động 24/7 để cung cấp công nghệ y tế. Baxter sử dụng bảo trì dự đoán để tự động phát hiện các điều kiện bất thường trong thiết bị công nghiệp. Người dùng có thể triển khai các giải pháp hiệu quả trước thời hạn để giảm thời gian chết và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Nghiên cứu y học

Nghiên cứu y học sử dụng AI để hợp lý hóa các quy trình, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và xử lý số lượng lớn dữ liệu. Bạn có thể sử dụng công nghệ AI trong nghiên cứu y học để tạo điều kiện phát hiện và phát triển dược phẩm từ đầu đến cuối, sao chép hồ sơ y tế và cải thiện thời gian đưa ra thị trường các sản phẩm mới.

Một ví dụ thực tế là C2i Genomics sử dụng trí tuệ nhân tạo để chạy các đường ống gen quy mô cao, có thể tùy chỉnh và kiểm tra lâm sàng. Bằng cách sử dụng các giải pháp tính toán, các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào hiệu suất lâm sàng và phát triển phương pháp. Các nhóm kỹ thuật cũng sử dụng AI để giảm nhu cầu tài nguyên, bảo trì kỹ thuật và chi phí NRE.

Phân tích kinh doanh

Phân tích kinh doanh sử dụng AI để thu thập, xử lý và phân tích các tập dữ liệu phức tạp. Bạn có thể sử dụng phân tích AI để dự báo các giá trị trong tương lai, hiểu rõ nguyên nhân gốc rễ của dữ liệu và giảm các quy trình tốn thời gian.

Ví dụ: Foxconn sử dụng phân tích kinh doanh nâng cao AI để cải thiện độ chính xác của dự báo. Họ đã đạt mức tăng 8% về độ chính xác dự báo, giúp tiết kiệm 533.000 USD hàng năm trong các nhà máy của họ. Họ cũng sử dụng phân tích kinh doanh để giảm lãng phí lao động và tăng sự hài lòng của khách hàng thông qua việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Cấu trúc trí tuệ nhân tạo bao gồm bốn lớp lõi. Mỗi lớp này sử dụng các công nghệ riêng để thực hiện một vai trò nhất định. Tiếp theo là nội dung giải thích về những gì diễn ra ở mỗi lớp.

Lớp 1: lớp dữ liệu

AI được xây dựng dựa trên các công nghệ khác nhau như máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh. Trọng tâm của các công nghệ này là dữ liệu, tạo thành lớp nền tảng của AI. Lớp này chủ yếu tập trung vào việc chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng AI. Các thuật toán hiện đại, đặc biệt là các thuật toán học sâu, đòi hỏi nguồn lực tính toán khổng lồ. Vì vậy, lớp này bao gồm phần cứng hoạt động như một lớp phụ, cung cấp cơ sở hạ tầng thiết yếu để đào tạo các mô hình AI. Bạn có thể truy cập lớp này dưới dạng dịch vụ được quản lý đầy đủ từ nhà cung cấp dịch vụ đám mây bên thứ ba.

Lớp 2: Khung ML và lớp thuật toán

Khung ML do các kỹ sư phối hợp với các nhà khoa học dữ liệu tạo ra để đáp ứng các yêu cầu của các trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể. Sau đó, các nhà phát triển có thể sử dụng các chức năng và lớp dựng sẵn để xây dựng và đào tạo các mô hình một cách dễ dàng. Ví dụ về các khung này bao gồm TensorFlow, PyTorch và scikit-learn. Các khung này là thành phần quan trọng của cấu trúc ứng dụng và cung cấp các chức năng thiết yếu để xây dựng và đào tạo các mô hình AI một cách dễ dàng.

Lớp 3: lớp mô hình

Ở lớp mô hình, nhà phát triển ứng dụng triển khai mô hình AI và đào tạo mô hình đó bằng cách sử dụng dữ liệu và thuật toán từ lớp trước. Lớp này là mấu chốt cho khả năng ra quyết định của hệ thống AI.

Dưới đây là một số thành phần chính của lớp này.

Cấu trúc mô hình

Cấu trúc này xác định năng lực của một mô hình, bao gồm các lớp, nơ-ron và các chức năng kích hoạt. Tùy thuộc vào vấn đề và tài nguyên, người ta có thể chọn từ các mạng nơ-ron truyền thẳng, mạng nơ-ron tích chập (CNN) hoặc các mạng khác.

Các tham số và chức năng của mô hình

Các giá trị học được trong quá trình đào tạo, chẳng hạn như trọng số và độ lệch của mạng nơ-ron, rất quan trọng đối với các dự đoán. Hàm tổn thất đánh giá hiệu suất của mô hình và nhằm mục đích giảm thiểu sự khác biệt giữa đầu ra dự đoán và đầu ra thực tế.

Trình tối ưu hóa

Thành phần này điều chỉnh các tham số mô hình để giảm hàm tổn thất. Các trình tối ưu hóa khác nhau như gradient descent và Adaptive Gradient Algorithm (Adagrad) có các mục đích khác nhau.

Lớp 4 – Lớp ứng dụng

Lớp thứ tư là lớp ứng dụng, là phần hướng tới khách hàng của cấu trúc AI. Bạn có thể yêu cầu các hệ thống AI hoàn thành một số nhiệm vụ, tạo thông tin, cung cấp thông tin hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Lớp ứng dụng cho phép người dùng cuối tương tác với các hệ thống AI.