Dù được gọi là “trí tuệ nhân tạo”, công nghệ này không có nhiều liên quan đến tư duy hay trí thông minh của con người. Trên thực tế, nó là cách gọi khác của các hệ thống máy vi tính lập trình, sử dụng lượng thông tin và dữ liệu khổng lồ để “đào tạo” máy làm một công việc nào đó.
Sức mạnh và khả năng của phương pháp này nằm ở sự hữu ích của nó đối với các nhiệm vụ mà cách phát triển phần mềm thông thường không làm được. Bởi trong khi việc phát triển phần mềm thông thường và phát triển AI đều yêu cầu một định nghĩa chính xác về nhiệm vụ cần thực hiện, phần mềm cần các nhà phát triển diễn đạt kết quả trực tiếp và rõ ràng qua các code, trong khi đó AI vượt trội hơn ở chỗ nó có thể tự động hoặc bán tự động mở rộng loại hình và độ khó của nhiệm vụ.
25 năm trước, ứng dụng của AI đã đặt những bước đầu tiên khi hệ thống Deep Blue do IBM phát triển giành chiến thắng trước kiện tướng cờ vua thế giới khi đó Garry Kasparov. Nhưng điều này không chứng minh được AI có thể giải quyết những vấn đề trong cuộc sống thực và vì thế nó bị bỏ ngỏ.
Tuy nhiên, khả năng điện toán và lập trình máy tính ngày càng phát triển cùng lượng data ngày càng lớn so với 25 năm trước đã trở thành điều kiện nền tảng để phát triển công nghệ AI như ngày nay. Một loạt sản phẩm đã được ứng dụng AI và mở ra một tương lai của “vạn vật thông minh”, từ công cụ tìm kiếm của Google, trợ lý giọng nói Alexa của Amazon, công nghệ nhận diện khuôn mặt của smartphone cho đến các thiết bị gia dụng, thậm chí cả trong lĩnh vực giao thông với xe tự lái hay máy bay không người lái.
 |
| Máy bay không người lái được sử dụng trọng dịch vụ giao hàng của Amazon. |
Vậy trí tuệ nhân tạo vận hành như thế nào? Được phát triển trên ý tưởng là cách hoạt động của các nơ ron thần kinh nhưng AI thực ra là một tập hợp các phép toán phức tạp, được kết nối với nhau tạo thành một mạng lưới có liên hệ và liên qua chặt chẽ sau đó rút ra thông tin từ các mối liên hệ đó.
Tiến bộ mới nhất trong AI được đặt tên là Deep Learning, nơi các mạng trí tuệ nhân tạo được xếp thành từng “lớp” giữa dữ liệu đầu vào (các pixel rời rạc trong một file ảnh chẳng hạn) và dữ liệu đầu ra (một bức ảnh hoàn chỉnh có khuôn mặt có thể nhận diện được). Những hệ thống thông minh như vậy được “dạy” để biết lọc thông tin trước một lượng dữ liệu khổng lồ.
 |
| Hình ảnh minh họa cách hoạt động của Deep Learning. |
Để hiểu được những tiềm năng và tầm ảnh hưởng của AI, chúng ta có thể lấy ví dụ từ cuộc cách mạng công nghiệp của động cơ hơi nước vào giữa thế kỷ XIX. Động cơ hơi nước là động lực cho công cuộc công nghiệp hóa trước khi điện được phát minh ra cũng như công nghệ AI sẽ là động lực cho cuộc cách mạng mới trong kỉ nguyên kỹ thuật số này.
Dù có tiềm năng rất lớn nhưng AI vẫn còn một quãng đường dài cần đi để có thể giải quyết những hành động có tính phức tạp cao hơn như phối hợp tay-mắt, các hoạt động trong nghề thủ công và chế tác nghệ thuật hoặc các hành động sáng tạo. Chúng ta hiện mới đang chỉ ở trong giai đoạn đầu của công nghệ này và những tiềm năng mới của AI sẽ còn đem lại nhiều thay đổi đáng mong chờ hơn nữa.
Theo ICTNews (nguồn Tech Crunch)
