Khái niệm trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ bao gồm các công nghệ cho phép bạn tạo ra các máy móc thông minh (bao gồm cả các chương trình máy tính).
Trí tuệ nhân tạo cũng là một trong những lĩnh vực của tư tưởng khoa học.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí thông minh là thành phần tinh thần của một người, có các khả năng sau:
- thích ứng;
- học tập thông qua việc tích lũy kinh nghiệm và kiến thức;
- khả năng áp dụng kiến thức và kỹ năng để quản lý môi trường.
Trí tuệ kết hợp tất cả các khả năng của một người để nhận thức thực tế. Với sự giúp đỡ của nó, một người suy nghĩ, ghi nhớ thông tin mới, nhận thức môi trường, v.v.
Trí tuệ nhân tạo được hiểu là một trong những lĩnh vực của công nghệ thông tin, liên quan đến việc nghiên cứu và phát triển các hệ thống (máy móc) được ban tặng cho các khả năng của trí tuệ con người: khả năng học hỏi, suy luận logic, v.v.
Hiện tại, công việc về trí tuệ nhân tạo được thực hiện bằng cách tạo ra các chương trình và thuật toán mới để giải quyết các vấn đề theo cách giống như con người.
Do thực tế là định nghĩa về AI phát triển theo hướng phát triển này, cần phải đề cập đến Hiệu ứng AI. Nó đề cập đến hiệu ứng mà trí tuệ nhân tạo tạo ra khi nó đạt được một số tiến bộ. Ví dụ, nếu một AI đã học cách thực hiện một số hành động, thì các nhà phê bình ngay lập tức tham gia, cho rằng những thành công này không cho thấy sự hiện diện của tư duy trong máy.
Ngày nay, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đi theo hai hướng độc lập:
- tế bào thần kinh;
- cách tiếp cận hợp lý.
Hướng đầu tiên liên quan đến việc nghiên cứu mạng nơ-ron và tính toán tiến hóa theo quan điểm của sinh học. Cách tiếp cận logic liên quan đến việc phát triển các hệ thống bắt chước các quá trình trí tuệ cấp cao: suy nghĩ, lời nói, v.v.
Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo
Công việc đầu tiên trong lĩnh vực AI bắt đầu được tiến hành vào giữa thế kỷ trước. Alan Turing đã trở thành người tiên phong nghiên cứu theo hướng này, mặc dù một số ý tưởng nhất định bắt đầu được các nhà triết học và toán học thể hiện trong thời Trung cổ. Đặc biệt, ngay từ đầu thế kỷ 20, một thiết bị máy móc có khả năng giải các bài toán cờ vua đã được giới thiệu.
Nhưng hướng đi này mới thực sự được hình thành từ giữa thế kỷ trước. Sự xuất hiện của các công trình về AI có trước nghiên cứu về bản chất con người, cách nhận biết thế giới xung quanh chúng ta, khả năng của quá trình suy nghĩ và các lĩnh vực khác. Vào thời điểm đó, những máy tính và thuật toán đầu tiên đã xuất hiện. Đó là, nền tảng đã được tạo ra, trên đó một hướng nghiên cứu mới đã được sinh ra.
Năm 1950, Alan Turing xuất bản một bài báo, trong đó ông đặt câu hỏi về khả năng của những cỗ máy tương lai, cũng như liệu chúng có thể vượt qua con người về trí thông minh hay không. Chính nhà khoa học này đã phát triển quy trình mà sau này được đặt theo tên ông: thử nghiệm Turing.
Sau khi các công trình của nhà khoa học người Anh được công bố, các nghiên cứu mới trong lĩnh vực AI đã xuất hiện. Theo Turing, chỉ một cỗ máy không thể phân biệt được với con người trong quá trình giao tiếp mới có thể được công nhận là một cỗ máy tư duy. Cùng khoảng thời gian mà vai trò của một nhà khoa học xuất hiện, một khái niệm đã ra đời, được gọi là Baby Machine. Nó dự kiến sự phát triển tiến bộ của AI và việc tạo ra những cỗ máy có quy trình suy nghĩ được hình thành đầu tiên ở cấp độ của một đứa trẻ, sau đó dần dần hoàn thiện.
Thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” ra đời sau đó. Năm 1952, một nhóm các nhà khoa học, trong đó có Turing, đã gặp nhau tại Đại học Dartmund của Mỹ để thảo luận về các vấn đề liên quan đến AI. Sau cuộc họp đó, sự phát triển tích cực của các loại máy móc có khả năng trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu.
Các bộ quân sự đóng vai trò đặc biệt trong việc tạo ra các công nghệ mới trong lĩnh vực AI. Sau đó, công việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bắt đầu thu hút các công ty lớn.
Cuộc sống hiện đại đặt ra nhiều thách thức phức tạp hơn cho các nhà nghiên cứu. Do đó, sự phát triển của AI được thực hiện trong những điều kiện khác nhau về cơ bản, nếu chúng ta so sánh chúng với những gì đã xảy ra trong thời kỳ xuất hiện của trí tuệ nhân tạo. Các quá trình toàn cầu hóa, hoạt động của các nhân tố nam trong lĩnh vực kỹ thuật số, sự phát triển của Internet và các vấn đề khác – tất cả những điều này đặt ra nhiệm vụ phức tạp cho các nhà khoa học, giải pháp nằm trong lĩnh vực AI.
Bất chấp những thành công đạt được trong lĩnh vực này trong những năm gần đây (ví dụ, sự xuất hiện của công nghệ tự hành), tiếng nói của những người hoài nghi vẫn không lắng xuống, những người không tin vào việc tạo ra một trí tuệ nhân tạo thực sự, và không phải là một chương trình có khả năng thực sự. Một số nhà phê bình lo ngại rằng sự phát triển tích cực của AI sẽ sớm dẫn đến tình trạng máy móc sẽ thay thế hoàn toàn con người.
Lĩnh vực nghiên cứu
Các triết gia vẫn chưa đi đến thống nhất về bản chất của trí tuệ con người, và địa vị của nó là gì. Về vấn đề này, trong các công trình khoa học dành cho AI, có rất nhiều ý kiến cho rằng trí tuệ nhân tạo giải quyết những nhiệm vụ gì. Cũng không có cách hiểu chung nào về câu hỏi loại máy nào có thể được coi là thông minh.
Ngày nay, sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo đi theo hai hướng:
- Từ trên xuống (ký hiệu học). Nó liên quan đến việc phát triển các hệ thống và cơ sở kiến thức mới bắt chước các quá trình tinh thần cấp cao như lời nói, biểu hiện cảm xúc và suy nghĩ.
- Từ dưới lên (sinh học). Cách tiếp cận này liên quan đến nghiên cứu trong lĩnh vực mạng nơ-ron, qua đó các mô hình về hành vi thông minh được tạo ra từ quan điểm của các quá trình sinh học. Máy tính thần kinh được tạo ra dựa trên hướng này.
Kiểm tra Turing
Bài kiểm tra Turing đo khả năng suy nghĩ giống con người của một trí tuệ nhân tạo (máy móc).
Theo nghĩa chung, cách tiếp cận này liên quan đến việc tạo ra AI, hành vi của AI không khác với hành động của con người trong các tình huống tương tự, bình thường. Trên thực tế, phép thử Turing giả định rằng một cỗ máy sẽ thông minh chỉ khi khi giao tiếp với nó, không thể hiểu ai đang nói chuyện: một cơ chế hay một người sống.
Sách khoa học viễn tưởng đưa ra một cách đánh giá khác về khả năng của AI. Trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành hiện thực nếu nó cảm thấy và có thể tạo ra. Tuy nhiên, cách tiếp cận định nghĩa này không phù hợp trong thực tế. Ví dụ, hiện nay, máy móc đang được tạo ra có khả năng phản ứng với những thay đổi của môi trường (lạnh, nóng, v.v.). Đồng thời, họ không thể cảm nhận được như cách một người làm.
Cách tiếp cận biểu tượng
Thành công trong việc giải quyết vấn đề được quyết định phần lớn bởi khả năng tiếp cận tình huống một cách linh hoạt. Máy móc, không giống như con người, diễn giải dữ liệu chúng nhận được theo một cách thống nhất. Do đó, chỉ có một người tham gia giải quyết vấn đề. Máy thực hiện các hoạt động dựa trên các thuật toán đã viết loại trừ việc sử dụng một số mô hình trừu tượng. Để đạt được sự linh hoạt từ các chương trình có thể bằng cách tăng các nguồn lực tham gia vào quá trình giải quyết vấn đề.
Những nhược điểm trên là điển hình cho cách tiếp cận biểu tượng được sử dụng trong sự phát triển của AI. Tuy nhiên, hướng phát triển này của trí tuệ nhân tạo cho phép bạn tạo ra các quy tắc mới trong quá trình tính toán. Và các vấn đề nảy sinh từ cách tiếp cận biểu tượng có thể được giải quyết bằng các phương pháp logic.
Cách tiếp cận logic
Cách tiếp cận này liên quan đến việc tạo ra các mô hình bắt chước quá trình lập luận. Nó dựa trên các nguyên tắc logic.
Cách tiếp cận này không liên quan đến việc sử dụng các thuật toán cứng nhắc dẫn đến một kết quả nhất định.
Cách tiếp cận dựa trên tác nhân
Nó sử dụng các tác nhân thông minh. Cách tiếp cận này giả định như sau: trí thông minh là một phần tính toán, thông qua đó đạt được các mục tiêu. Máy đóng vai trò của một tác nhân thông minh. Cô ấy tìm hiểu môi trường với sự trợ giúp của các cảm biến đặc biệt và tương tác với nó thông qua các bộ phận cơ khí.
Phương pháp dựa trên tác nhân tập trung vào việc phát triển các thuật toán và phương pháp cho phép máy móc duy trì hoạt động trong các tình huống khác nhau.
Phương pháp kết hợp
Cách tiếp cận này liên quan đến việc tích hợp các mô hình thần kinh và biểu tượng, nhờ đó đạt được giải pháp của tất cả các vấn đề liên quan đến quá trình tư duy và tính toán. Ví dụ, mạng nơ-ron có thể tạo ra hướng hoạt động của máy móc. Và học tập tĩnh cung cấp cơ sở thông qua đó các vấn đề được giải quyết.
Đầu tư phát triển AI
Theo các chuyên gia của Gartner, đến đầu những năm 2020, hầu hết tất cả các sản phẩm phần mềm được phát hành sẽ sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, các chuyên gia cho rằng khoảng 30% đầu tư vào lĩnh vực kỹ thuật số sẽ rơi vào AI.
Theo các nhà phân tích của Gartner, trí tuệ nhân tạo mở ra cơ hội mới cho sự hợp tác của con người và máy móc. Đồng thời, quá trình dịch chuyển con người bằng AI không thể bị dừng lại, và trong tương lai nó sẽ còn tăng tốc.
PwC tin rằng đến năm 2030, tổng sản phẩm quốc nội toàn cầu sẽ tăng trưởng khoảng 14% do việc áp dụng nhanh chóng các công nghệ mới. Hơn nữa, khoảng 50% mức tăng sẽ làm tăng hiệu quả của các quy trình sản xuất. Nửa sau của chỉ số sẽ là lợi nhuận bổ sung nhận được bằng cách đưa AI vào sản phẩm.
Ban đầu, Hoa Kỳ sẽ nhận được hiệu quả của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, vì quốc gia này đã tạo điều kiện tốt nhất cho hoạt động của các cỗ máy AI. Trong tương lai, họ sẽ bị Trung Quốc vượt mặt, nước sẽ thu lợi nhuận tối đa bằng cách đưa các công nghệ đó vào sản phẩm và sản xuất của họ.
Các chuyên gia từ Saleforce nói rằng AI sẽ làm tăng lợi nhuận của các doanh nghiệp nhỏ khoảng 1,1 nghìn tỷ đô la. Và nó sẽ xảy ra vào năm 2021. Một phần, chỉ số này sẽ đạt được thông qua việc triển khai các giải pháp do AI cung cấp trong các hệ thống chịu trách nhiệm giao tiếp với khách hàng. Đồng thời, hiệu quả của các quy trình sản xuất sẽ được cải thiện do quá trình tự động hóa của chúng.
Sự ra đời của các công nghệ mới cũng sẽ tạo ra thêm 800.000 việc làm. Các chuyên gia lưu ý rằng con số này bù đắp cho việc mất các vị trí tuyển dụng do quá trình tự động hóa. Các nhà phân tích, dựa trên một cuộc khảo sát giữa các công ty, dự đoán chi tiêu của họ cho tự động hóa nhà máy sẽ tăng lên khoảng 46 tỷ USD vào đầu những năm 2020.
Ở Nga, công việc cũng đang được tiến hành trong lĩnh vực AI. Trong 10 năm, nhà nước đã tài trợ cho hơn 1,3 nghìn dự án trong lĩnh vực này. Hơn nữa, hầu hết các khoản đầu tư dành cho việc phát triển các chương trình không liên quan đến việc tiến hành các hoạt động thương mại. Điều này cho thấy cộng đồng doanh nghiệp Nga vẫn chưa mặn mà với việc giới thiệu các công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Tổng cộng, khoảng 23 tỷ rúp đã được đầu tư vào Nga cho những mục đích này. Quy mô trợ cấp của chính phủ thấp hơn so với số tiền tài trợ cho AI mà các quốc gia khác chứng minh. Tại Hoa Kỳ, khoảng 200 triệu đô la được phân bổ cho những mục đích này hàng năm.
Về cơ bản, ở Nga, các quỹ được phân bổ từ ngân sách nhà nước để phát triển các công nghệ AI, sau đó được sử dụng trong lĩnh vực giao thông, công nghiệp quốc phòng và trong các dự án liên quan đến an ninh. Tình huống này cho thấy rằng ở nước ta, mọi người có xu hướng đầu tư nhiều hơn vào các lĩnh vực cho phép bạn nhanh chóng đạt được hiệu quả nhất định từ số tiền đã đầu tư.
Nghiên cứu trên cũng chỉ ra rằng Nga hiện có tiềm năng cao trong việc đào tạo các chuyên gia có thể tham gia vào việc phát triển các công nghệ AI. Trong 5 năm qua, khoảng 200 nghìn người đã được đào tạo về các lĩnh vực liên quan đến AI.
Triển vọng phát triển trí tuệ nhân tạo
Công nghệ AI đang phát triển theo các hướng sau:
- giải quyết các vấn đề nhằm đưa các khả năng của AI đến gần hơn với khả năng của con người và tìm cách tích hợp chúng vào cuộc sống hàng ngày;
- phát triển trí óc toàn diện, qua đó sẽ giải quyết được các nhiệm vụ mà nhân loại phải đối mặt.
Hiện tại, các nhà nghiên cứu đang tập trung vào việc phát triển các công nghệ giải quyết các vấn đề thực tế. Cho đến nay, các nhà khoa học vẫn chưa tiến gần đến việc tạo ra một trí tuệ nhân tạo chính thức.
Nhiều công ty đang phát triển các công nghệ trong lĩnh vực AI. “Yandex” đã sử dụng chúng trong công việc của công cụ tìm kiếm trong hơn một năm. Kể từ năm 2016, công ty CNTT của Nga đã tham gia nghiên cứu trong lĩnh vực mạng nơ-ron. Sau đó thay đổi bản chất công việc của các công cụ tìm kiếm. Đặc biệt, mạng nơ-ron so sánh truy vấn do người dùng nhập vào với một số vector nhất định phản ánh đầy đủ nhất ý nghĩa của nhiệm vụ. Nói cách khác, việc tìm kiếm được tiến hành không phải bằng lời nói, mà bằng bản chất của thông tin mà người đó yêu cầu.
Abbyy gần đây đã giới thiệu hệ thống Compreno. Với sự trợ giúp của nó, có thể hiểu được văn bản được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống khác dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo cũng đã gia nhập thị trường tương đối gần đây:
- Findo. Hệ thống có thể nhận dạng giọng nói của con người và tìm kiếm thông tin trong các tài liệu và tệp khác nhau bằng các truy vấn phức tạp.
- Gamalon. Công ty này đã giới thiệu một hệ thống có khả năng tự học.
- Watson. Một máy tính IBM sử dụng một số lượng lớn các thuật toán để tìm kiếm thông tin.
- ViaVoice. Hệ thống nhận dạng giọng nói của con người.
Các công ty thương mại lớn không bỏ qua những tiến bộ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các ngân hàng đang tích cực triển khai các công nghệ này trong các hoạt động của mình. Với sự trợ giúp của các hệ thống dựa trên AI, họ thực hiện các giao dịch trên sàn giao dịch, quản lý tài sản và thực hiện các hoạt động khác.
Ngành công nghiệp quốc phòng, y học và các lĩnh vực khác đang triển khai các công nghệ nhận dạng vật thể. Và các công ty phát triển trò chơi đang sử dụng AI để tạo ra sản phẩm tiếp theo của họ.
Công nghệ nhận dạng đối tượng
Trong vài năm qua, một nhóm các nhà khoa học Mỹ đã thực hiện dự án NEIL, trong đó các nhà nghiên cứu yêu cầu máy tính nhận dạng những gì được hiển thị trong bức ảnh. Các chuyên gia gợi ý rằng bằng cách này, họ sẽ có thể tạo ra một hệ thống có khả năng tự học mà không cần sự can thiệp từ bên ngoài.
VisionLab đã tiết lộ nền tảng LUNA có thể nhận dạng khuôn mặt trong thời gian thực từ một nhóm hình ảnh và video khổng lồ. Công nghệ này hiện được sử dụng bởi các ngân hàng lớn và các nhà bán lẻ trong mạng lưới. Với LUNA, bạn có thể so sánh sở thích của mọi người và cung cấp cho họ các sản phẩm và dịch vụ phù hợp.
Công ty N-Tech Lab của Nga đang nghiên cứu các công nghệ tương tự. Đồng thời, các chuyên gia của họ đang cố gắng tạo ra một hệ thống nhận dạng khuôn mặt dựa trên mạng nơ-ron. Theo dữ liệu mới nhất, sự phát triển của Nga đối phó với các nhiệm vụ được giao tốt hơn một người.
AI ảnh hưởng đến nhân loại như thế nào?
Theo Stephen Hawking, sự phát triển của các công nghệ trí tuệ nhân tạo trong tương lai sẽ dẫn đến cái chết của loài người. Nhà khoa học lưu ý rằng con người sẽ dần suy thoái do sự ra đời của AI. Và trong điều kiện tiến hóa tự nhiên, khi một người cần không ngừng chiến đấu để tồn tại, quá trình này chắc chắn sẽ dẫn đến cái chết của người đó.
Nga đang tích cực xem xét việc giới thiệu AI. Aleksey Kudrin từng nói rằng việc sử dụng những công nghệ như vậy sẽ giảm chi phí duy trì bộ máy nhà nước khoảng 0,3% GDP. Dmitry Medvedev dự đoán sự biến mất của một số ngành nghề do sự ra đời của AI. Tuy nhiên, quan chức này nhấn mạnh rằng việc sử dụng những công nghệ như vậy sẽ dẫn đến sự phát triển nhanh chóng của các ngành công nghiệp khác.
Theo các chuyên gia của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, đến đầu những năm 2020, khoảng 7 triệu người trên thế giới sẽ mất việc làm do quá trình tự động hóa sản xuất. Sự ra đời của AI có khả năng gây ra sự biến đổi của nền kinh tế và sự biến mất của một số ngành nghề liên quan đến xử lý dữ liệu.
Các chuyên gia của McKinsey cho rằng quá trình tự động hóa sản xuất sẽ diễn ra tích cực hơn ở Nga, Trung Quốc và Ấn Độ. Tại các quốc gia này, trong tương lai gần sẽ có tới 50% người lao động bị mất việc làm do sự ra đời của AI. Vị trí của họ sẽ được đảm nhận bởi các hệ thống máy tính và rô bốt.
Theo McKinsey, trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế các công việc liên quan đến lao động chân tay và xử lý thông tin: bán lẻ, nhân viên khách sạn, v.v.
Vào giữa thế kỷ này, theo các chuyên gia của một công ty Mỹ, số lượng việc làm trên toàn thế giới sẽ giảm khoảng 50%. Con người sẽ được thay thế bằng máy móc có khả năng thực hiện các hoạt động tương tự với hiệu suất tương đương hoặc cao hơn. Đồng thời, các chuyên gia cũng không loại trừ phương án trong đó dự báo này sẽ được hiện thực hóa trước thời gian quy định.
Các nhà phân tích khác lưu ý tác hại mà robot có thể gây ra. Ví dụ, các chuyên gia của McKinsey chỉ ra rằng robot, không giống như con người, không phải trả thuế. Kết quả là do nguồn thu ngân sách giảm, nhà nước sẽ không thể duy trì cơ sở hạ tầng ở mức như cũ. Do đó, Bill Gates đã đề xuất một mức thuế mới đối với thiết bị robot.
Công nghệ AI làm tăng hiệu quả của các công ty bằng cách giảm số lượng sai lầm mắc phải. Ngoài ra, chúng cho phép bạn tăng tốc độ hoạt động lên một mức độ mà một người không thể đạt được.
