AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì? Cách tạo ra con AI?

AI (Trí tuệ nhân tạo) là một lĩnh vực của khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện các tác vụ đòi hỏi sự thông minh của con người. Về cơ bản, AI cho phép máy tính học hỏi, lập luận, nhận thức và giải quyết vấn đề.

Các loại AI

AI được chia thành ba loại chính dựa trên khả năng của nó:

AI hẹp (Narrow AI): Đây là loại AI phổ biến nhất hiện nay, chỉ có khả năng thực hiện một tác vụ cụ thể, ví dụ như Siri, Alexa, công cụ đề xuất của Netflix, hoặc hệ thống phát hiện gian lận ngân hàng.
AI tổng quát (General AI): Đây là loại AI giả định, có khả năng thực hiện bất kỳ tác vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được. Loại AI này hiện chưa tồn tại.
Siêu AI (Super AI): Đây là loại AI giả định có trí thông minh vượt trội hơn hẳn so với trí tuệ con người trên mọi phương diện. Loại này cũng chưa tồn tại.

Cách tạo ra một con AI

Tạo ra một con AI thường bao gồm các bước chính sau, với trọng tâm là học máy (machine learning), một nhánh quan trọng của AI.

1. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu là nền tảng của mọi hệ thống AI. Bạn cần thu thập một lượng lớn dữ liệu có liên quan đến bài toán cần giải quyết, sau đó làm sạch, sắp xếp và gắn nhãn (label) cho chúng để máy tính có thể hiểu được. Ví dụ: Để huấn luyện một AI nhận diện chó mèo, bạn cần hàng ngàn bức ảnh có gắn nhãn "chó" hoặc "mèo".

2. Chọn mô hình học máy: Dựa vào loại dữ liệu và bài toán, bạn sẽ chọn một thuật toán học máy phù hợp.

Học có giám sát (Supervised Learning): Dùng cho các bài toán có dữ liệu đã được gắn nhãn. Ví dụ: dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, số phòng (hồi quy); phân loại email là spam hay không spam (phân loại).
Học không giám sát (Unsupervised Learning): Dùng để tìm kiếm cấu trúc ẩn trong dữ liệu không có nhãn. Ví dụ: nhóm khách hàng thành các phân khúc khác nhau.
Học tăng cường (Reinforcement Learning): Dùng để huấn luyện AI thông qua cơ chế thưởng/phạt, thường được áp dụng trong game hoặc robot.

3. Huấn luyện mô hình: Đây là quá trình cho mô hình học máy "học" từ dữ liệu. Bạn cung cấp dữ liệu đã chuẩn bị cho mô hình, và nó sẽ tự điều chỉnh các tham số bên trong để tìm ra mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Quá trình này cần tài nguyên máy tính lớn và có thể mất nhiều thời gian.

4. Đánh giá và tinh chỉnh mô hình: Sau khi huấn luyện, bạn sử dụng một bộ dữ liệu khác (dữ liệu kiểm tra) để đánh giá hiệu suất của mô hình. Nếu kết quả chưa tốt, bạn cần quay lại bước 2 hoặc 3 để điều chỉnh mô hình hoặc tối ưu hóa các tham số (hyperparameters).

5. Triển khai mô hình: Khi mô hình đã đạt được độ chính xác mong muốn, bạn có thể tích hợp nó vào một ứng dụng hoặc hệ thống. Ví dụ: đưa mô hình nhận diện khuôn mặt vào một ứng dụng di động.

AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì? Cách tạo ra con AI?