Trí tuệ nhân tạo được xem như một môn học vào năm nào? là một trong những câu hỏi khá nhiều anh em thắc mắc trên Google hiện nay tuy nhiên vẫn chưa có câu trả lời chính xác dưới đây là giải đáp chi tiết về câu hỏi này của ttdccomplex.vn hãy cùng tham khảo ngay nhé !

Trí tuệ nhân tạo được xem như một môn học vào năm nào?

Trí tuệ nhân tạo được xem như một môn học vào năm 1956 . John McCarthy lần đầu tiên sử dụng thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo. Trình diễn chương trình AI đầu tiên đang chạy tại Đại học Carnegie Mellon.

Lịch sử của trí tuệ nhân tạo :

Trí tuệ nhân tạo là một từ thông dụng ngày nay, mặc dù thuật ngữ này không phải là mới. Năm 1956, các chuyên gia tiên phong từ các nền tảng khác nhau đã quyết định tổ chức một dự án nghiên cứu mùa hè về AI. Bốn bộ óc sáng giá đã dẫn dắt dự án; John McCarthy (Cao đẳng Dartmouth), Marvin Minsky (Đại học Harvard), Nathaniel Rochester (IBM), và Claude Shannon (Phòng thí nghiệm Điện thoại Bell).

Đây là lịch sử ngắn gọn của Trí tuệ nhân tạo:

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

AI (Trí tuệ nhân tạo) là khả năng của máy móc để thực hiện các chức năng nhận thức giống như con người, chẳng hạn như nhận thức, học tập, suy luận và giải quyết vấn đề. Tiêu chuẩn cho AI là cấp độ con người liên quan đến các nhóm lý luận, lời nói và tầm nhìn.

Ngày nay, AI được sử dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp, mang lại lợi thế công nghệ cho tất cả các công ty tích hợp AI trên quy mô lớn. Theo McKinsey, AI có tiềm năng tạo ra 600 tỷ đô la giá trị trong lĩnh vực bán lẻ, mang lại giá trị gia tăng hơn 50% trong lĩnh vực ngân hàng so với các kỹ thuật phân tích khác. Trong lĩnh vực vận tải và hậu cần, doanh thu tiềm năng tăng thêm 89%.

Cụ thể, nếu một tổ chức sử dụng AI cho đội ngũ tiếp thị của mình, nó có thể tự động hóa các công việc thường xuyên và lặp đi lặp lại, cho phép đại diện bán hàng tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, v.v. Một công ty có tên Gong cung cấp dịch vụ hội thoại thông minh. Mỗi lần Đại diện Bán hàng gọi điện thoại, máy sẽ ghi lại, sao chép và phân tích cuộc trò chuyện. VP có thể sử dụng phân tích và đề xuất AI để xây dựng chiến lược chiến thắng.

Tóm lại, AI cung cấp công nghệ tiên tiến để xử lý các dữ liệu phức tạp mà con người không thể xử lý. AI tự động hóa các công việc dư thừa cho phép người lao động tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao, có giá trị gia tăng. Khi AI được triển khai ở quy mô lớn, nó dẫn đến giảm chi phí và tăng doanh thu.

Mục tiêu của Trí tuệ nhân tạo

Dưới đây là các Mục tiêu chính của AI:

• Nó giúp bạn giảm lượng thời gian cần thiết để thực hiện các công việc cụ thể.
• Giúp con người tương tác với máy móc dễ dàng hơn.
• Tạo điều kiện cho sự tương tác giữa con người và máy tính theo cách tự nhiên và hiệu quả hơn.
• Cải thiện độ chính xác và tốc độ của các chẩn đoán y tế.
• Giúp mọi người tìm hiểu thông tin mới nhanh chóng hơn.
• Tăng cường giao tiếp giữa con người và máy móc.

Các lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo

Dưới đây là một số lĩnh vực con quan trọng của Trí tuệ nhân tạo:

• Học máy : Học máy là nghệ thuật nghiên cứu các thuật toán học hỏi từ các ví dụ và kinh nghiệm. Học máy dựa trên ý tưởng rằng một số mẫu trong dữ liệu đã được xác định và sử dụng cho các dự đoán trong tương lai. Sự khác biệt so với các quy tắc mã hóa cứng là máy học để tìm ra các quy tắc đó.
• Học sâu : Học sâu là một lĩnh vực phụ của học máy. Học sâu không có nghĩa là máy móc học những kiến ​​thức chuyên sâu hơn; nó sử dụng các lớp khác nhau để học từ dữ liệu. Độ sâu của mô hình được biểu thị bằng số lớp trong mô hình. Ví dụ: mô hình LeNet của Google để nhận dạng hình ảnh có 22 lớp.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên : Mạng nơ-ron là một nhóm các đơn vị I / O được kết nối trong đó mỗi kết nối có trọng số liên quan đến các chương trình máy tính của nó. Nó giúp bạn xây dựng các mô hình dự đoán từ cơ sở dữ liệu lớn. Mô hình này được xây dựng dựa trên hệ thống thần kinh của con người. Bạn có thể sử dụng mô hình này để tiến hành hiểu hình ảnh, học tập con người, giọng nói máy tính, v.v.
• Hệ thống chuyên gia : Hệ thống chuyên gia là một hệ thống ra quyết định dựa trên máy tính tương tác và đáng tin cậy, sử dụng các dữ kiện và kinh nghiệm để giải quyết các vấn đề ra quyết định phức tạp. Nó cũng được coi là ở mức độ thông minh cao nhất của con người. Mục tiêu chính của hệ thống chuyên gia là giải quyết các vấn đề phức tạp nhất trong một lĩnh vực cụ thể.
• Logic mờ : Logic mờ được định nghĩa là một dạng logic nhiều giá trị có thể có giá trị chân lý của các biến trong bất kỳ số thực nào trong khoảng từ 0 đến 1. Đây là khái niệm xử lý của chân lý từng phần. Trong cuộc sống thực, chúng ta có thể gặp phải tình huống không thể quyết định câu nói đó là đúng hay sai.

Các loại trí tuệ nhân tạo

Có ba loại trí tuệ nhân tạo chính: dựa trên quy tắc, cây quyết định và mạng nơ-ron.

• AI trong phạm vi hẹp là một loại AI giúp bạn thực hiện một nhiệm vụ chuyên dụng bằng trí thông minh.
• AI chung là một loại trí thông minh AI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào một cách hiệu quả giống như con người.
• AI dựa trên quy tắc dựa trên một tập hợp các quy tắc được xác định trước được áp dụng cho một tập dữ liệu đầu vào. Sau đó hệ thống tạo ra một đầu ra tương ứng.
• Cây quyết định AI tương tự như AI dựa trên quy tắc ở chỗ nó sử dụng các bộ quy tắc được xác định trước để đưa ra quyết định. Tuy nhiên, cây quyết định cũng cho phép phân nhánh và lặp lại để xem xét các lựa chọn khác nhau.
• Super AI là một loại AI cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người và phản hồi theo cách tự nhiên.
• Trí tuệ robot là một loại AI cho phép robot có khả năng nhận thức phức tạp, bao gồm lý luận, lập kế hoạch và học tập.

AI Vs Máy học

Hầu hết điện thoại thông minh, thiết bị hàng ngày hoặc thậm chí internet của chúng ta đều sử dụng Trí tuệ nhân tạo. Thông thường, AI và máy học được sử dụng thay thế cho nhau bởi các công ty lớn muốn công bố sự đổi mới mới nhất của họ. Tuy nhiên, học máy và AI khác nhau theo một số cách.

AI- trí tuệ nhân tạo- là khoa học đào tạo máy móc để thực hiện các nhiệm vụ của con người. Thuật ngữ này được phát minh vào những năm 1950 khi các nhà khoa học bắt đầu khám phá cách máy tính có thể tự giải quyết các vấn đề.

Trí tuệ nhân tạo là một máy tính có các đặc tính giống như con người. Lấy bộ não của chúng tôi; nó hoạt động dễ dàng và liền mạch để tính toán thế giới xung quanh chúng ta. Trí tuệ nhân tạo là khái niệm mà một máy tính có thể làm được như vậy. Có thể nói AI là một ngành khoa học lớn bắt chước các năng khiếu của con người.

Máy học là một tập hợp con riêng biệt của AI giúp đào tạo máy học. Mô hình học máy tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và cố gắng kết luận. Tóm lại, máy không cần con người lập trình rõ ràng. Các lập trình viên đưa ra một số ví dụ và máy tính sẽ học những gì phải làm từ các mẫu đó.

AI được sử dụng ở đâu? Các ví dụ

Bây giờ trong hướng dẫn về AI cho người mới bắt đầu này, chúng ta sẽ tìm hiểu các ứng dụng khác nhau của AI:

AI có các ứng dụng rộng rãi :

• Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để giảm hoặc tránh các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Ví dụ, AI có thể lặp lại một tác vụ liên tục mà không gây mệt mỏi. AI không bao giờ nghỉ ngơi và nó thờ ơ với nhiệm vụ phải thực hiện.
• Trí tuệ nhân tạo cải thiện một sản phẩm hiện có. Trước thời đại máy học, các sản phẩm cốt lõi được xây dựng dựa trên các quy tắc mã cứng. Các công ty đã giới thiệu trí tuệ nhân tạo để nâng cao chức năng của sản phẩm thay vì bắt đầu thiết kế sản phẩm mới. Bạn có thể nghĩ về một hình ảnh Facebook. Một vài năm trước, bạn phải gắn thẻ bạn bè của mình theo cách thủ công. Ngày nay, với sự trợ giúp của AI, Facebook cung cấp cho bạn lời giới thiệu của một người bạn.

AI được sử dụng trong tất cả các ngành, từ tiếp thị đến chuỗi cung ứng, tài chính, lĩnh vực chế biến thực phẩm. Theo một cuộc khảo sát của McKinsey, các dịch vụ tài chính và truyền thông công nghệ cao đang dẫn đầu các lĩnh vực AI.

Tại sao AI lại bùng nổ như hiện nay?

Bây giờ trong hướng dẫn kiểm tra Trí tuệ nhân tạo này, chúng ta hãy tìm hiểu lý do tại sao AI lại bùng nổ như hiện nay. Chúng ta hãy hiểu bằng sơ đồ dưới đây.

Mạng nơ-ron đã ra đời từ những năm 90 với tài liệu chuyên sâu của Yann LeCun. Tuy nhiên, nó bắt đầu trở nên nổi tiếng vào khoảng năm 2012. Giải thích bởi ba yếu tố quan trọng cho sự nổi tiếng của nó là:

1. Phần cứng
2. Dữ liệu
3. Thuật toán

Học máy là một lĩnh vực thử nghiệm, có nghĩa là nó cần dữ liệu để thử nghiệm các ý tưởng hoặc phương pháp tiếp cận mới. Với sự bùng nổ của Internet, dữ liệu trở nên dễ dàng truy cập hơn. Bên cạnh đó, các công ty khổng lồ như NVIDIA và AMD đã phát triển chip đồ họa hiệu năng cao cho thị trường game.

Phần cứng

Trong hai mươi năm qua, sức mạnh của CPU đã bùng nổ, cho phép người dùng đào tạo một mô hình học sâu nhỏ trên bất kỳ máy tính xách tay nào. Tuy nhiên, bạn cần một cỗ máy mạnh hơn để xử lý mô hình học sâu cho thị giác máy tính hoặc học sâu. Nhờ sự đầu tư của NVIDIA và AMD, đã có một thế hệ GPU (bộ xử lý đồ họa) mới. Các chip này cho phép tính toán song song và máy có thể tách các phép tính trên một số GPU để tăng tốc độ tính toán.

Ví dụ, với NVIDIA TITAN X, phải mất hai ngày để đào tạo một mô hình có tên ImageNet so với hàng tuần cho một CPU truyền thống. Bên cạnh đó, các công ty lớn sử dụng các cụm GPU để đào tạo mô hình học sâu với NVIDIA Tesla K80 vì nó giúp giảm chi phí trung tâm dữ liệu và mang lại hiệu suất tốt hơn.

Dữ liệu

Học sâu là cấu trúc của mô hình và dữ liệu là chất lỏng để làm cho nó trở nên sống động. Sức mạnh dữ liệu trí tuệ nhân tạo. Không có dữ liệu, không thể làm gì được. Các Công nghệ mới nhất đã đẩy ranh giới của việc lưu trữ dữ liệu và việc lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trong một trung tâm dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Cuộc cách mạng Internet làm cho việc thu thập và phân phối dữ liệu có sẵn để cung cấp cho các thuật toán học máy. Nếu bạn đã quen thuộc với Flickr, Instagram hoặc bất kỳ ứng dụng nào khác có hình ảnh, bạn có thể đoán được tiềm năng AI của chúng. Có hàng triệu hình ảnh với thẻ có sẵn trên các trang web này. Những bức ảnh đó có thể huấn luyện một mô hình mạng nơ-ron để nhận ra một đối tượng trên bức tranh mà không cần phải thu thập và gắn nhãn dữ liệu theo cách thủ công.

Trí tuệ nhân tạo kết hợp với dữ liệu là vàng mới. Dữ liệu là một lợi thế cạnh tranh độc đáo mà không công ty nào nên bỏ qua và AI cung cấp câu trả lời tốt nhất từ ​​dữ liệu của bạn. Khi tất cả các công ty có thể có các công nghệ giống nhau, thì công ty có dữ liệu sẽ có lợi thế cạnh tranh. Để đưa ra một ý tưởng, thế giới tạo ra khoảng 2,2 exabyte, hay 2,2 tỷ gigabyte, mỗi ngày.

Một công ty cần các nguồn dữ liệu đặc biệt đa dạng để tìm ra các mô hình và học hỏi trong một khối lượng lớn.

Thuật toán

Phần cứng mạnh mẽ hơn bao giờ hết, dữ liệu có thể dễ dàng truy cập, nhưng một điều khiến mạng nơ-ron trở nên đáng tin cậy hơn là sự phát triển của các thuật toán chính xác hơn. Mạng nơron sơ cấp là một ma trận nhân đơn giản không có các đặc tính thống kê chuyên sâu. Kể từ năm 2010, những khám phá đáng chú ý đã được thực hiện để cải thiện mạng nơ-ron.

Trí tuệ nhân tạo sử dụng một thuật toán học tập tiến bộ để cho phép dữ liệu thực hiện việc lập trình. Nó có nghĩa là máy tính có thể tự dạy cách thực hiện các tác vụ khác nhau, chẳng hạn như tìm ra điểm bất thường để trở thành một chatbot.

Tóm tắt

• AI là một dạng đầy đủ của Trí tuệ nhân tạo là khoa học đào tạo máy móc để bắt chước hoặc tái tạo các nhiệm vụ của con người.
• Một nhà khoa học có thể sử dụng các phương pháp khác nhau để đào tạo một cỗ máy. Vào đầu thời đại của AI, các lập trình viên đã viết các chương trình được mã hóa cứng, nhập mọi khả năng logic mà máy có thể đối mặt và cách phản hồi.
• Khi một hệ thống phát triển phức tạp, việc quản lý các quy tắc trở nên khó khăn. Để khắc phục vấn đề này, máy có thể sử dụng dữ liệu để học cách xử lý tất cả các tình huống từ một môi trường nhất định.
• Tính năng quan trọng nhất của việc có một AI mạnh mẽ là nó có đủ dữ liệu với sự không đồng nhất đáng kể. Ví dụ, một máy có thể học các ngôn ngữ khác nhau miễn là nó có đủ từ để học.
• AI là công nghệ tiên tiến mới. Các nhà đầu tư mạo hiểm đầu tư hàng tỷ đô la vào các công ty khởi nghiệp hoặc các dự án AI và McKinsey ước tính AI có thể thúc đẩy mọi ngành với tốc độ tăng trưởng ít nhất là hai con số.
• AI chung, AI dựa trên quy tắc, AI cây quyết định, AI siêu cấp là các loại trí tuệ nhân tạo.

Video chi tiết Trí tuệ nhân tạo được xem như một môn học vào năm nào?