Kể từ 2015, khi trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - viết tắt là AI) dần trở nên phổ biến, người ta bắt đầu tìm hiểu về cách tạo ra trí tuệ nhân tạo - một khái niệm đang “làm mưa làm gió” trên thị trường công nghệ thế giới.
Để có được góc nhìn tổng quát nhất về cách AI được hình thành, hãy cùng Viindoo tìm hiểu bài viết dưới đây.
>>>> Tìm Hiểu Về: AI viết tắt của từ gì? Những tác động của AI đối với đời sống
1. Nguyên lý hoạt động của AI
Các loại trí tuệ nhân tạo AI hoạt động bằng cách kết hợp các bộ dữ liệu lớn với các thuật toán, được xử lý lặp đi lặp lại một cách thông minh để học hỏi từ các mẫu và tính năng trong dữ liệu mà chúng phân tích.
Mỗi khi hệ thống AI chạy một vòng xử lý dữ liệu, nó sẽ kiểm tra và đo lường hiệu suất của chính nó, từ đó, phát triển thêm kiến thức chuyên sâu.
2. Nền tảng cơ bản của cách tạo ra trí tuệ nhân tạo
Cách tạo ra trí tuệ nhân tạo đầu tiên ở dạng tiềm năng thông qua việc kết hợp các hoạt động của hai nền tảng Deep Learning và Machine Learning. Mỗi nền tảng này được tạo thành từ sự kết hợp của rất nhiều các kỹ thuật toán học và dữ liệu phức tạp khác nhau.
Machine Learning (tạm dịch là Máy học) là nền tảng có chức năng tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và các thuật toán để bắt chước cách con người học. Từ đó, sẽ dần dần cải thiện độ chính xác của các hành động theo thời gian mỗi khi tiếp xúc với dữ liệu mới.
Ví dụ thực tế nhất về Machine Learning trong đời sống đó chính là công cụ tìm kiếm Google. Khi chúng ta search một từ khóa, nó sẽ trả cho chúng ta rất nhiều kết quả. Khi chúng ta dành nhiều thời gian hơn để xem một thông tin nào đó thì nó có thể hiểu đây là thông tin hữu ích. Nếu sau này chúng ta tìm lại từ khóa đó nó sẽ tự điều chỉnh để đưa ra các kết quả ngày càng chuẩn xác hơn.
Deep Learning (tạm dịch là Học sâu) là một mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo có nhiều lớp trở lên với chức năng tập trung vào việc học hỏi và cải thiện để cố gắng đưa ra những kết luận về một sự vật, sự việc tương tự cách mà não người tư duy. Deep Learning hoạt động bằng việc kiểm tra tất cả các thuật toán của máy tính và liên tục phân tích dữ liệu theo một cấu trúc logic nhất định.
Ví dụ, công nghệ nhận diện hình ảnh của Facebook sẽ tự động gửi thông báo cho bạn khi một người lạ đăng ảnh có khuôn mặt bạn trên Facebook cá nhân của họ, chính là điển hình về Deep Learning. Bởi vì Facebook đã liên tục phân tích các bức ảnh cá nhân của bạn mỗi khi bạn đăng trên trang cá nhân của mình, thông qua những hình ảnh đó, Facebook có thể đưa ra kết luận chính xác đâu là khuôn mặt của bạn.
>>>> Tìm Hiểu Về: Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo và những cột mốc thành tựu đáng nhớ
2.1 Những kỹ thuật toán học phổ biến trong phát triển AI
1. Heuristics.
Là một kỹ thuật có khả năng giải quyết các vấn đề nhanh hơn các phương pháp cổ điển hoặc tìm ra các giải pháp mà các phương pháp cổ điển không làm được. Heuristics được ứng dụng vào AI để giúp giải quyết các vấn đề khó khăn.
2. Support Vector Machines.
Là một thuật toán có khả năng giám sát, được sử dụng cho các thách thức hồi quy hoặc các bài toán phân loại. Kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi cho các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng văn bản và hình ảnh cho AI.
3. Artificial Neural Networks.
Là kỹ thuật mô phỏng các mạng nơ-ron nhân tạo tương tự não người. Các mạng này giúp xác định các mẫu từ dữ liệu và sau đó học hỏi từ chúng. Kỹ thuật này được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning và nhận dạng mẫu.
4. Markov Decision Process (MPD).
Là một khuôn khổ để lập mô hình ra quyết định. Mục tiêu cơ bản của MDP là đề xuất cách giải quyết nhằm hỗ trợ cho người ra quyết định thông qua việc chỉ ra hành động cụ thể nên được thực hiện ở trạng thái nào.
5. Natural Language Processing.
Là một kỹ thuật được sử dụng bởi máy tính để hiểu, diễn giải và vận dụng ngôn ngữ của con người. Kỹ thuật này rất hữu ích cho việc nhận dạng giọng nói và tổng hợp giọng nói của AI.
>>>> Đọc Về: Giải đáp những câu hỏi về trí tuệ nhân tạo
Những kỹ thuật toán học phổ biến trong trí tuệ nhân tạo AI
2.2 Các ngôn ngữ lập trình - Nền tảng để xây dựng AI
Sau khi phát triển thành công các loại trí tuệ nhân tạo AI ở dạng tiềm năng thì công đoạn tiếp theo là tạo ra AI ở dạng ứng dụng cụ thể. Điều này chủ yếu được thực hiện bằng cách sử dụng 4 ngôn ngữ cơ bản để lập trình AI trên nền tảng các ứng dụng:
1. C++
Là một ngôn ngữ lập trình đa năng bậc trung với các tính năng: lập trình thủ tục, lập trình tổng quát, lập trình đa hình,... C++ được chọn để lập trình AI bởi nó khá linh hoạt và thường được dùng để phát triển AI trong lĩnh vực sản xuất.
2. Java
Là một dạng ngôn ngữ lập trình chú trọng đến việc cung cấp các tính năng cao cấp. Bên cạnh đó, Java có khả năng tương thích với hầu hết nền tảng, linh hoạt, dễ sử dụng và hỗ trợ phong phú nên rất được chú ý trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo.
3. Python
Là một ngôn ngữ lập trình đa năng cấp cao với cú pháp đơn giản, được sử dụng rộng rãi. Python có khả năng xử lý các quy trình phức tạp cho tất cả các loại tác vụ và nền tảng khác nhau nên rất thích hợp để phát triển AI.
4. Lisp
Là một ngôn ngữ lập trình rất thông minh và dễ thích ứng, đặc biệt phù hợp để giải quyết vấn đề, viết mã tự sửa đổi, tạo các đối tượng tự động và tạo mẫu nhanh. Ngôn ngữ lập trình Lisp chủ yếu được sử dụng trong Machine Learning.
Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hình dung cơ bản về cách tạo ra trí tuệ nhân tạo. Nếu bạn hứng thú và muốn biết thêm thông tin về trí tuệ nhận tạo, hãy thường xuyên truy cập vào Viindoo để không bỏ lỡ những thông tin mới nhất.
>>>> Tiếp Tục Với
