Phần 1: Tổng quan AI – Lập trình AI bằng Python

Từ lúc phát minh ra máy tính hay máy móc, khả năng thực hiện những nhiệm vụ khác nhau của chúng đã tăng lên theo cấp số nhân. Con người đã phát triển sức mạnh của hệ thống máy tính về những lĩnh vực làm việc phong phú của chúng, tốc độ càng ngày càng tăng và giảm kích thước theo thời gian.

1 nhánh của Khoa học Máy tính có tên Trí tuệ nhân tạo theo đuổi việc tạo nên những máy tính hay máy móc thông minh như con người.

Theo cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo, John McCarthy, đó là “Khoa học và kỹ thuật tạo nên các máy thông minh, nhất là các chương trình máy tính thông minh”.

Trí tuệ nhân tạo là 1 cách làm 1 máy tính, 1 robotic điều khiển bằng máy tính hay 1 phần mềm suy nghĩ 1 cách thông minh, theo cách giống nhau như suy nghĩ của con ngườ. AI hoàn thiện bằng cách nghiên cứu cách suy nghĩ của bộ não con người  và cách con người học hỏi, quyết định và làm việc trong khi nỗ lực giải quyết 1 vấn đề, rồi sử dụng kết quả của nghiên cứu này làm cơ sở phát triển phần mềm và hệ thống thông minh.

Trong khi khai thác sức mạnh của hệ thống máy tính, sự tò mò của con người khiến cho anh ta tự hỏi, “Liệu 1 cỗ máy có thể suy nghĩ và hành xử như con người không?”

Do đó, sự phát triển của AI bắt đầu với mục đích tạo nên trí thông minh giống nhau trong các máy móc mà ta tìm thấy và đánh giá rất cao ở con người.

Như ta biết rằng AI theo đuổi việc tạo nên những cỗ máy thông minh như con người. Có nhiều nguyên nhân để ta nghiên cứu về AI, ta cùng tìm xem qua một số nguyên nhân :

Trong cuộc sống hằng ngày, ta phải tiếp xúc với lượng dữ liệu khổng lồ và bộ não của con người không thể theo dõi được nhiều dữ liệu. Đó là nguyên nhân vì sao ta cần tự động hóa toàn bộ mọi thứ. Để thực hiện tự động hóa, ta cần nghiên cứu AI vì nó có thể học từ dữ liệu và có thể thực hiện những tác vụ lặp đi lặp lại 1 cách chính xác và không mệt mỏi.

Điều cần thiết là 1 hệ thống phải tự dạy vì bản thân dữ liệu luôn thay đổi và kiến thức có từ dữ liệu đó phải được update liên tiếp. Chúng ta sẽ có thể sử dụng AI để thực hiện mục đích này vì hệ thống hỗ trợ AI có thể tự dạy.

Trí tuệ nhân tạo với sự giúp đỡ của mạng nơ-ron có thể phân tích dữ liệu sâu hơn. Do khả năng này, AI có thể suy nghĩ và phản ứng với những tình huống dựa vào những điều kiện trong khoảng thời gian thực.

Với sự giúp đỡ của mạng nơ-ron sâu, AI có thể đạt độ chính xác cao. AI giúp trong lĩnh vực y học chẩn đoán các bệnh như ung thư từ MRI của bệnh nhân.

Dữ liệu là tài sản trí tuệ cho các hệ thống đang dùng các thuật toán tự học. Chúng ta cần AI để lập chỉ mục và tổ chức dữ liệu theo cách mà nó luôn mang đến kết quả tốt nhất.

Với AI, các hệ thống thông minh có thể được xây dựng. Chúng ta cần hiểu khái niệm trí thông minh để bộ não của chúng ta sẽ có thể xây dựng 1 hệ thống thông minh khác giống chính nó.

Khả năng của 1 hệ thống để tính toán, suy luận, nhận thức các mối quan hệ và loại suy, học hỏi kinh nghiệm, lưu trữ và truy xuất thông tin từ bộ nhớ, giải quyết được vấn đề, hiểu các ý tưởng phức tạp, sử dụng ngôn ngữ tự nhiên thuần thục, phân loại, khái quát hóa và thích ứng với những tình huống mới.

Theo giới thiệu của Howard Gardner, 1 nhà tâm lý học về phát triển người Mỹ, Trí thông minh có nhiều mặt –

Bạn sẽ có thể nói 1 cỗ máy hay 1 hệ thống thông minh nhân tạo khi nó được trang bị ít nhất 1 hay toàn bộ các trí thông minh trong đó.

Trí thông minh là vô hình. Nó gồm :

Trí tuệ nhân tạo là 1 lĩnh vực nghiên cứu to lớn. Lĩnh vực nghiên cứu này giúp bạn tìm ra biện pháp cho những vấn đề trong thế giới thực.

Hiện tại ta hãy xem những lĩnh vực nghiên cứu khác nhau trong AI :

Đây chính là 1 trong các lĩnh vực thông dụng nhất của AI. Khái niệm căn bản của file này là làm máy học từ dữ liệu khi con người có thể học hỏi từ kinh nghiệm của chính mình. Nó chứa những mô hình học tập trên cơ sở đó có thể đưa ra các dự đoán trên dữ liệu không biết.

Đây chính là 1 lĩnh vực nghiên cứu quan trọng khác, trong đó logic toán học được dùng để thực thi các chương trình máy tính. Nó chứa những quy tắc và dữ kiện để thực hiện đối sánh mẫu, phân tích ngữ nghĩa, v.v.

Lĩnh vực nghiên cứu này về căn bản được dùng trong những trò chơi như cờ vua, tic-tac-toe. Các thuật toán tìm kiếm đưa ra biện pháp tối ưu sau khi tìm kiếm trên tất cả không gian tìm kiếm.

Đây chính là 1 mạng lưới các hệ thống tính toán hiệu quả mà chủ đề trung tâm của nó được vay mượn từ sự giống nhau của các mạng thần kinh sinh học. ANN có thể được dùng trong robotic, nhận dạng giọng nói, xử lý giọng nói, v.v.

Các thuật toán di truyền giúp giải quyết những vấn đề với sự hỗ trợ của nhiều chương trình. Kết quả sẽ dựa vào việc chọn người phù hợp nhất.

Đây chính là lĩnh vực nghiên cứu với sự giúp đỡ của chúng ta sẽ có thể biểu diễn những sự kiện theo cách mà máy móc có thể hiểu rõ được. Tri thức được trình bày hiệu quả cao hơn; hệ thống càng thông minh.

Trong phần này, ta sẽ thấy ứng dụng mà AI mang đến  :

AI đóng một vai trò quan trọng trong những trò chơi chiến lược như cờ vua, poker, tic-tac-toe, v.v., nơi máy có thể nghĩ ra những lượng lớn những vị trí có thể dựa vào kiến ​​thức kinh nghiệm.

Có thể tương tác với máy tính hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người.

Có những ứng dụng tích hợp máy móc, phần mềm và thông tin đặc biệt để truyền đạt lý luận và tư vấn. Họ cung cấp giải thích và lời khuyên cho người sử dụng.

Các hệ thống này hiểu, diễn giải và lĩnh hội đầu vào trực quan trên PC. Ví dụ,

  – 1 chiếc máy bay do thám chụp ảnh, được dùng nhằm tìm ra thông tin không gian hay bản đồ của những khu vực.

– Các bác sĩ sử dụng hệ thống chuyên gia lâm sàng để chẩn đoán cho bệnh nhân.

– Cảnh sát sử dụng phần mềm máy tính có thể nhận dạng gương mặt của tội phạm với bức chân dung được lưu trữ do nghệ sĩ pháp y thực hiện.

Những hệ thống thông minh có thể nghe và hiểu ngôn ngữ dưới dạng câu và ý nghĩa của chúng trong khi con người nói chuyện với nó. Nó có thể xử lý các trọng âm khác nhau, từ lóng, tiếng ồn trong nền, thay đổi tiếng ồn của con người do lạnh, v.v.

Phần mềm nhận dạng chữ viết tay đọc văn bản được viết trên giấy bằng bút hay trên màn hình bằng bút cảm ứng. Nó có thể nhận thấy hình dạng của những chữ cái và chuyển nó thành văn bản có thể chỉnh sửa.

Robot có thể thực hiện những nhiệm vụ do con người giao. Chúng có các cảm biến nhằm phát hiện dữ liệu vật lý từ thế giới thực như ánh sáng, nhiệt, nhiệt độ, chuyển động, âm thanh, va đập và áp suất. Chúng có bộ xử lý hiệu quả, nhiều cảm biến và bộ nhớ khổng lồ, để thể hiện trí thông minh. Ngoài ra, họ có thể học hỏi từ những sai lầm của chính mình và họ có thể thích nghi với môi trường mới.

Mô hình nhận thức về căn bản là lĩnh vực nghiên cứu trong khoa học máy tính liên quan tới việc nghiên cứu và mô phỏng quá trình tư duy của con người. Nhiệm vụ chính của AI là làm máy móc suy nghĩ giống con người. Đặc điểm quan trọng nhất của quá trình tư duy của con người là giải quyết được vấn đề. Đó là nguyên nhân vì sao mô hình nhận thức ít nhiều nỗ lực hiểu cách con người có thể giải quyết những vấn đề. Sau đó, mô hình này có thể được dùng cho những ứng dụng AI khác như học máy, robotic, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Sau đây chính là sơ đồ các cấp độ tư duy khác nhau của não người –