Chào mừng đến với thế giới AI

Hiện tại thì chưa. AI mà chúng ta sử dụng hàng ngày là "AI hẹp", chúng rất giỏi trong một nhiệm vụ cụ thể (như chơi cờ, nhận dạng khuôn mặt) nhưng không có ý thức, cảm xúc hay sự hiểu biết toàn diện như con người. AI có khả năng tư duy như người (gọi là "AI tổng quát") vẫn còn là một mục tiêu xa trong tương lai.

Để trở thành một nhà nghiên cứu hay kỹ sư AI chuyên sâu thì cần. Nhưng để hiểu và sử dụng AI, bạn không nhất thiết phải là chuyên gia. Giống như bạn không cần biết cách chế tạo động cơ để lái xe hơi, bạn có thể học cách sử dụng các công cụ AI một cách hiệu quả mà không cần biết code.

AI là một công cụ mạnh mẽ, và như mọi công cụ, nó có thể được sử dụng cho mục đích tốt hoặc xấu. AI sẽ thay đổi thị trường lao động, một số công việc sẽ biến mất nhưng nhiều công việc mới sẽ ra đời, đòi hỏi kỹ năng làm việc cùng AI. Việc học về AI chính là cách tốt nhất để chuẩn bị cho sự thay đổi này.

Hãy tưởng tượng chúng như những con búp bê Nga. AI (Trí tuệ nhân tạo) là con búp bê lớn nhất, là khái niệm bao trùm về việc máy móc bắt chước trí thông minh của con người. Machine Learning (Học máy) là một tập hợp con của AI, là phương pháp để AI học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình tường minh. Deep Learning (Học sâu) là một tập hợp con của Machine Learning, sử dụng các mạng nơ-ron phức tạp để giải quyết các vấn đề khó hơn nữa.

Thuật ngữ "Artificial Intelligence" được John McCarthy đặt ra lần đầu tiên tại Hội thảo Dartmouth năm 1956. Tuy nhiên, nhiều người coi Alan Turing là một trong những người đặt nền móng lý thuyết quan trọng nhất cho AI với "Phép thử Turing" của ông.

Sự bùng nổ của AI gần đây là nhờ vào ba yếu tố chính: (1) Dữ liệu lớn (Big Data) - chúng ta có một lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện AI; (2) Sức mạnh tính toán - các bộ xử lý máy tính (như GPU) đã trở nên cực kỳ mạnh mẽ; và (3) Các thuật toán tiên tiến - các nhà nghiên cứu đã phát triển các mô hình Deep Learning hiệu quả hơn.

Không hẳn. Một chiếc máy tính thông thường chỉ thực hiện các lệnh mà con người lập trình sẵn. Một hệ thống AI có khả năng "học" từ dữ liệu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán mà không cần được lập trình một cách tường minh cho mọi trường hợp.

Chắc chắn rồi. Chúng là những ví dụ điển hình của AI hẹp. Chúng sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (một nhánh của AI) để hiểu câu hỏi của bạn và thực hiện các yêu cầu.

Xe tự lái sử dụng một lĩnh vực của AI gọi là "Thị giác máy tính" (Computer Vision). Nó kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến như camera, radar, và LiDAR để "nhìn" và hiểu môi trường xung quanh, nhận dạng người đi bộ, các phương tiện khác và biển báo giao thông.

Có, AI ngày nay có thể sáng tạo nghệ thuật, viết nhạc, làm thơ. Các mô hình AI tạo sinh (Generative AI) như DALL-E hay Midjourney có thể tạo ra những hình ảnh độc đáo từ mô tả văn bản. Tuy nhiên, sự sáng tạo của AI vẫn dựa trên các mẫu mà nó đã học được từ dữ liệu do con người tạo ra.