1. Khái niệm về AI

Trítuệ nhân tạo (AI - ArtificialIntelligence) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính tập trung vào việc tạora các hệ thống hoặc chương trình máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thườngđòi hỏi trí tuệ của con người. Những nhiệm vụ này bao gồm, nhưng không giới hạnở việc học hỏi, suy luận, nhận thức, giải quyết vấn đề, hiểu ngôn ngữ tự nhiên,nhận diện giọng nói và thị giác máy tính.

2.Ưu, Nhược điểm của Trí tuệ nhân tạo (AI)

a)     Ưu điểm:

- Công nghệ trí tuệ nhân tạo vớikhả năng học sâu đang phát triển rất nhanh, AI xử lý được khối lượng dữ liệu lớnsiêu nhanh và đưa ra dự đoán chính xác hơn khả năng của con người.

- Lượng dữ liệu khổng lồ được tạora hàng ngày sẽ gây ra rất nhiều khó khăn cho các nhà nghiên cứu, AI có thểphân tích, tổng hợp lấy những dữ liệu cần thiết, nhanh chóng biến nó thànhthông tin hữu ích.

b) Nhược điểm:

- Việc sử dụng AI là tốn kém rấtnhiều khi xử lý một lượng lớn dữ liệu mà lập trình AI yêu cầu.

- Khả năng giải thích sẽ một trởngại trong việc sử dụng AI trong các lĩnh vực hoạt động theo các yêu cầu phảituân thủ quy định nghiêm ngặt.

3. Phân loại AI theo mức độ:

a.  AIHẹp (Narrow AI): Còn được gọi là AI yếu,đây là loại AI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể hoặc một tập hợpcác nhiệm vụ hạn chế. Ví dụ: bao gồm các trợ lý ảo như Siri và Alexa, hệ thốngnhận diện khuôn mặt và các chương trình chơi cờ vua.

b. AITổng quát (General AI): Còn được gọilà AI mạnh, đây là loại AI có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng trí tuệ vào bấtkỳ vấn đề nào, tương tự như con người. Hiện tại, AI tổng quát vẫn là một mụctiêu lý thuyết và đang nghiên cứu, chưa được thực hiện.

c.  AISiêu việt (Superintelligent AI): Đâylà khái niệm về AI vượt trội hơn trí tuệ con người trong mọi lĩnh vực. Đây là mộtviễn cảnh tương lai và chưa tồn tại.

AIhoạt động dựa trên các thuật toán và mô hình toán học, trong đó học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) là những phương pháp phổbiến nhất. Học máy cho phép hệ thống AI cải thiện hiệu suất của mình thông quaviệc học từ dữ liệu, trong khi học sâu sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo để xửlý và phân tích dữ liệu phức tạp.

AIđang ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, tài chính,giao thông, đến giải trí và giáo dục, mang lại nhiều cơ hội và thách thức choxã hội.​

4. Phân loại AI theo công dụng và mục đích sử dụng cụthể:

a)AI Hỗ trợ (Assisted AI):

   - Đây là loại AI được thiết kế để hỗ trợ conngười trong việc thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ: trợ lý ảo như Siri, Google Assistant, và các hệ thống gợi ýsản phẩm trên các trang thương mại điện tử.

b)AI Tự động hóa (Automated AI):

   - AI này có khả năng tự động thực hiện cácnhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ: hệ thống lái xe tự động, dây chuyền sản xuất tự động trongcông nghiệp.

c)AI Tăng cường (Augmented AI):

   - Loại AI này kết hợp sức mạnh của con ngườivà máy móc để cải thiện hiệu suất công việc. Ví dụ: các công cụ phân tích dữ liệu giúp nhà khoa học đưa ra quyếtđịnh tốt hơn.

d)AI Tự trị (Autonomous AI):

   - Đây là loại AI có khả năng hoạt động độc lậpvà đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ: robot tự hành trong các môi trườngkhông gian hoặc dưới nước.

e)AI Phân tích (Analytical AI):

   - AI này tập trung vào việc phân tích dữ liệuđể đưa ra các dự đoán hoặc thông tin chi tiết. Ví dụ: hệ thống phân tích tài chính, dự báo thời tiết.

f)AI Sáng tạo (Creative AI):

   - Loại AI này có khả năng tạo ra nội dung mớinhư âm nhạc, nghệ thuật hoặc văn bản. Vídụ: các hệ thống AI tạo nhạc hoặc viết bài báo.

g)AI Tương tác (Interactive AI):

   - AI này được thiết kế để tương tác với conngười một cách tự nhiên. Ví dụ:chatbot trong dịch vụ khách hàng, hệ thống nhận diện giọng nói.

Mỗi loại AI có những ứng dụng và lợi ích riêng, và thườngđược phát triển để giải quyết các vấn đề cụ thể trong các lĩnh vực khác nhau.

5. Ngoài việc phân loại AI theo công dụng,AI còn có thể được phân loại theo nhiều phương thức khác nhau: 

a) Theo kỹ thuậtvà công nghệ:

   - Machine Learning (Học máy): AI sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu và cải thiệnhiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng. Ví dụ: phân loại email spam, dự đoán thị trường chứng khoán.

   - Deep Learning (Học sâu): Một nhánh của học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiềulớp để mô phỏng cách hoạt động của não người. Ví dụ: nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

   - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): AI tập trung vào tương tác giữamáy tính và ngôn ngữ con người. Ví dụ:dịch máy, phân tích cảm xúc.

   - Thị giác máy tính (Computer Vision): AI cho phép máy tính hiểu và xử lý hình ảnh vàvideo. Ví dụ: nhận diện đối tượng,phân tích video.

b) Theo khả năngtương tác:

   - AI Tương tác (Interactive AI): AI có khả năng tương tác với con người hoặc các hệthống khác. Ví dụ: chatbot, hệ thốnghỗ trợ khách hàng.

   - AI Không tương tác: AI hoạt động mà khôngcần tương tác trực tiếp với người dùng. Vídụ: hệ thống phân tích dữ liệu tự động.

c) Công dụng (Chuyên dụng và Chung):

   - AI trong y tế: Sử dụng AI để chẩn đoán bệnh,phân tích hình ảnh y tế.

   - AI trong tài chính: Dùng AI để dự đoán thịtrường, phát hiện gian lận.

   - AI trong sản xuất: Tự động hóa quy trình sảnxuất, bảo trì dự đoán.

   - AI hỗ trợ tư vấn thông tin tổng hợp (Ví dụ: ChatGPT)

   - AI chuyên dụng trong các lĩnh vực khác

Nhữngcách phân loại này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các khía cạnh khác nhau của AIvà cách chúng được áp dụng trong thực tế.

6. Quátrình sáng tạo và phát triển Trí tuệ nhân tạo (AI): 

a) AI thuộc về Con người

Từkhi con người sáng tạo ra AI đến nay, ta có thể khảng định là AI thuộc về conngười. AI là là công cụ đắc lực giúp con người trong kỷ nguyên số hóa, tác độngvào tất cả lĩnh vực: nghiên cứu khoa học, quản lý nhà nước, phát triển ứng dụngcông nghệ, nâng cao năng xuất lao động trong các ngành công nghiệp, thương mại,dịch vụ.. hỗ trợ con người từng bước giải quyết các vấn đề lớn mang tính toàn cầunhư: Năng lượng, lương thực, chống biến đổi khí hậu toàn cầu.

b) Quá trình sáng tạo và phát triển Trí tuệnhân tạo (AI):  là một hành trình dài và phức tạp, bao gồmnhiều giai đoạn và đóng góp từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng tôi khái quát lạiđể các bạn dễ hình dung như sau:

b1) Giai đoạn khởiđầu và khái niệm ban đầu:

  Vào những năm 1940 đến năm 1950, các khái niệmcơ bản về AI (Artificial Intelligence) bắtđầu hình thành với công trình của các nhà khoa học như Alan Turing, người đã đềxuất "Máy Turing" và "Turing Test" để đánh giá khả năng Trítuệ của máy móc. Năm 1956, hội nghị Dartmouth được coi là sự kiện khai sinh củaAI như một lĩnh vực nghiên cứu chính thức. Tại đây, thuật ngữ "Trí tuệnhân tạo" -  (Artificial Intelligence) đã được giới thiệu.

b2) Giai đoạn Phát triển ban đầu (1950-1970):

   Các nhà nghiên cứu tập trung vào nghiên cứulý thuyết và Logic để phát triển các chương trình có khả năng giải quyết vấn đềvà chứng minh định lý. Phát triển, thử nghiệm các Hệ chuyên gia đầu tiên để môphỏng khả năng ra quyết định của con người trong các lĩnh vực cụ thể.

b3) Giai đoạn Khókhăn và Thách thức (1970-1990):

   Do bị hạn chế công nghệ về khả năng tínhtoán của máy tính và lưu trữ dữ liệu, dẫn đến sự trì trệ tiến bộ của AI, nhiềunhà nghiên cứu đã hoàn nghi, thất vọng về AI, dẫn đến việc AI không tiếp tục đượcnghiên cứu phát triển.

b4) Giai đoạn Hồisinh và Phát triển (1990-2010):

   Với sự phát triển vượt bậc của công nghệthông tin, các siêu máy tính và hệ thống lưu trữ dữ liệu khổng lồ được tạo dựngđặt nền tảng cho AI phát triển mạnh mẽ trở lại với các thuật toán máy học(Marching learning), đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo.

b5) Giai đoạn bùngnổ của AI và ứng dụng rộng rãi (2010-nay):

   Sự phát triển của học sâu (Deep Learning) đãcách mạng hóa nhiều lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên vàxe hơi tự lái. AI được phát triển ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vựcnhư: nghiên cứu khoa học, quân sự, các ngành công nghiệp, quản lý hành chính,tài chính, y tế, giáo dục, kinh doanh, logistic đến giải trí và dịch vụ kháchhàng…

b6) Trí tuệ nhân tạo tổngquát AGI:

Cácnhà khoa học đang nghiên cứu hướng tới việc phát triển AI có khả năng thực hiệnnhiều nhiệm vụ khác nhau với mức độ thông minh gần giống con người – Trí tuệ nhân tạo tổngquát AGI (Artificial General Intelligence).

b7) AI Analog

Xem xét về khía cạnhtăng năng xuất lao động trải qua các cuộc cách mạng công nghiệp về thay đổicông cụ lao động, phương thức sản xuất, ta sẽ thấy hai giai đoạn mà tư duy sángtạo của con người hoàn toàn khác biệt:

“Chúng ta đã trải qua giai đoạn Người - Robot: Quản lý Khoa học, chuyên môn hoá biếnnhân viên trở thành robot, bánh răng trong cỗ máy hiệu suất. Ông Frederick WinslowTaylor sinh năm 1856 là một kỹ sư cơ khí người Mỹ, được coi là người tiên phongcủa trào lưu Quản lý Khoa học. Taylor xây dựng lý thuyết của mình khi làm việctrong Nhà máy thép Midvale tại Philadelphia vào những năm 1880. Thành côngchính của thuyết Taylor là phát hiện khoa học về cách thức thực hiện nhanh nhấtđối với bất kỳ một việc cụ thể nào, tăng năng suất và lợi nhuận, biến tổ chứcthành những cỗ máy kiếm tiền với những thuật ngữ như: “guồng sản xuất",“đòn bẩy tài chính", “thắt cổ chai”, “tái cơ cấu", “giảm biênchế",... Bên cạnh đó, vì quá nhấn mạnh yếu tố năng suất và kỷ luật laođộng nhằm đạt được những mục tiêu hiệu quả, tiêu chuẩn hoá và tiết kiệm của tổchức; phương pháp này kiểm soát con người, trong đó bao hàm những nguy cơ dẫnđến chuyên chế, coi nhẹ những khía cạnh tâm lý phức tạp của con người và bỏ qualợi ích chung của xã hội.

Ngày nay chúng tabước sang thời đại Robot AI - Người: sáng tạo AIDigital để phục vụ con người. AIlàm tốt và hiệu quả hơn người hầu như trong mọi việc, từ việc lặp đi lặp lại,việc cần nhiều dữ liệu, logic, tính toán, cho đến những việc yêu cầu tính sángtạo, nghệ thuật cao. Ngày nay, những bức tranh ảo trị giá hàng chục triệu USD;những bức tranh nghệ thuật do AI vẽ đã đoạt giải cao nhất trong các cuộc thivới người, AI sáng tác nhạc, viết kịch bản phim... Khi những kiến thức, trí tuệmà con người mất hàng chục năm để học thì AI chỉ cần vài ngày, thậm chí nhanh hơn.Nhữngvấn đề phức tạp cần trí tuệ logic giải quyết thì AI đều có thể làm tốt hơnngười, nhờ khối lượng dữ liệu khổng lồ con người tạo ra hàng ngày màdeep-learning AI vận hành được. RobotAI - Người sẽ gần với con người hơn, nhân văn và phục vụ con người chủ động(thụ động là chờ người ra lệnh, chủ động là AI phân tích, nắm bắt nhu cầu đểphục vụ theo mong muốn của con người); AI có thể xử lý nhanh giống như phản xạcủa con người - AI Analog”. ^(*)

AI Analog là một khái niệmđang được nghiên cứu và phát triển, nhằm kết hợp các nguyên tắc của trí tuệnhân tạo (AI) với công nghệ analog. Thay vì sử dụng các hệ thống kỹ thuật sốtruyền thống, AI analog tìm cách thực hiện các phép tính và xử lý thông tinthông qua các phương pháp analog, chẳng hạn như sử dụng mạch điện tử analog.Các hệ thống analog có quá trình xử lý tự nhiên một cách trực tiếp hơn, vì nhiềuhiện tượng tự nhiên diễn ra theo cách analog.

Tómlại, AI phát triển mạnh mẽ sẽ tạo nên nhũng thành tựu vĩ đại cho loài người,nhưng mặt khác AI phát triển thiếu kiểm soát sẽ có những tác động xấu, tiêu cựcđến con người và xã hội, thậm chí có thể là các công cụ khủng bố, các phương tiệnchiến tranh hủy diệt. Đây là mốí lo ngại của nhiều người, ngày càng có nhiều sựquan tâm, chú ý đến các vấn đề đạo đức và qui định để đảm bảo AI được phát triểnvà sử dụng một cách có trách nhiệm.