Trí tuệ nhân tạo là gì?

Cẩm nang chuyển đổi số

Con người nỗ lực làm cho máy móc có những năng lực trí tuệ của con người và gọi đó là trí tuệ nhân tạo. Xét theo nghĩa này, thì trí tuệ nhân tạo còn phải tiếp tục phát triển lâu dài nữa để tới gần hơn điều đó. Nhưng xét theo nghĩa hẹp hơn, là trí tuệ nhân tạo nhằm “tăng cường năng lực trí tuệ của con người”, thì đã có những bước tiến lớn trong vòng 2 thập kỷ vừa qua.

Thời khắc sputnik về trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc
Năm 1957, Liên Xô lúc đó phóng thành công vệ tinh sputnik 1 vào quỹ đạo trái đất, khiến nước Mỹ bất ngờ. Thuật ngữ “thời khắc sputnik” từ đó được sứ dụng để mô tả thời điểm khi một quốc gia hoặc xã hội nhận ra rằng họ đang bị đe dọa hoặc thách thức bởi quốc gia khác và họ phải nỗ lực gấp đôi để bắt kịp và vượt qua đối thủ.
Có một sự kiện mà thế giới không để ý, xuất, phát từ truyền thống văn hóa của Trung Quốc và ra đời từ hơn 2.500 trưóc; cờ vây được coi là một trong tứ nghệ. Nguyên tắc chơi cơ bản có thể tóm gọn trong vỏn vẹn 9 câu, nhưng số lượng các thế trận khả dĩ trên bàn cờ còn nhiều hơn số lượng các nguyên tứ trong vũ trụ quan sát được, nhiều hơn cờ vua và cờ tướng gấp nhiều lần. Chính vĩ vậy, việc trí tuệ nhân tạo có thể đánh thắng con người khi chơi cờ vây được coi là thứ thách lớn nhất mà cộng đồng trí tuệ nhân tạo thế giới chưa vượt qua được trong vài chục năm qua.
Vào tháng 3/2016, cỗ máy trí tuệ nhân tạo AlphaGo của Google, với những đột phá mới trong kỹ thuật học sâu, dựa trên du liệu lớn, có khả năng tiến hóa qua các lần học, đã đánh bại kỳ thủ đương kim vô địch cờ vây giỏi nhất đại diện cho loài người. Trong chuỗi 5 trận đấu với kỳ thủ huyền thoại đương kim vô địch thế giới, AlphaGo đã thắng 4 ván, hòa 1 ván.
Sự kiện trên thu hút được sự theo dõi của hơn 280 triệu khán giả Trung Quốc và đã châm một ngọn lửa trí tuệ nhân tạo vào cộng đồng công nghệ Trung Quốc và ngọn lửa ấy vẫn hừng hực cháy suốt từ đó tới nay, đưa Trung Quốc trở thành một trong những guốc gia đi đầu về trí tuệ nhân tạo.

Máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, có mục tiêu làm cho máy móc có khả năng học tập như con người. Biết học là sẽ tự có được kiến thức mới. Máy học dựa trên dữ liệu. Do dữ liệu ngày càng nhiều, năng lực tính toán ngày càng mạnh, nên đã tạo ra những phát triển đột phá trong máy học.
Học sâu là một hướng phát triển lớn, đột phá, quan trọng của máy học. Học sâu dựa trên mô phỏng cấu trúc mạng nơ-ron và hoạt động của bộ não con người để xử lý, phân tích dữ liệu lớn, bao gồm cả dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc.
Có thể ví trí tuệ nhân tạo như là hệ thần kinh của con người.

Nguồn tin: dx.mic.gov.vn