Sự Thông Minh Của Trí Tuệ Nhân Tạo (Phần 1)

Cập nhật 2023-07-19356

Khi so sánh với hầu hết các loại công nghệ mới khác, trí tuệ nhân tạongười máy đã trải qua cả một quá trình lâu dài bao gồm việc khai thác hết mức các khả năng cùng với sự phát triển nhanh chóng, đương nhiên vẫn phải thất bại trong một khoảng thời gian dài sau nhiều lần kiểm tra (AI Winter) trước khi có sự đột phá tiếp theo. 

Chẳng hạn như khi phát minh ra máy bay, phải nỗ lực rất nhiều, gây ấn tượng với công chúng về thiết kế của nó mà chỉ những người có tầm nhìn xa mới nhìn thấy được tiềm năng về tương lai ngành du lịch hàng không. rất lâu trước khi nó trở thành hiện thực. Thực tế thì kể từ đó đến nay, việc phát triển máy bay là một quá trình gần như liên tục, với những giấc mơ trở thành hiện thực với tốc độ đáng kinh ngạc. Hoặc sự chuyển đổi của những chiếc điện thoại cơ bản vào những năm 1950 sang điện thoại thông minh và Internet trong vòng chưa đầy 50 năm. Vì vậy, sự phát triển của robot cùng với những khả năng chúng có thể làm được hiện nay quả thật là một điều đáng kinh ngạc.

Trí tuệ rô bốt ngày trước và bây giờ

Robot hình người đầu tiên mang tên Eric xuất hiện ở Anh vào năm 1928. Robot ban đầu bị mất các động cơ, ròng rọc và cơ cấu ly hợp nguyên bản đã được thay thế bằng các thiết bị điện tử và động cơ servo hiện đại, nhưng phiên bản mới cho thấy những gì nó có thể làm được. 

Mặc dù robot Atlas rõ ràng là một bước tiến lớn tuy nhiên, đây lại không phải là một ví dụ về trí thông minh của máy móc. Robot thường sử dụng phần mềm máy tính cụ thể là thuật toán PID để điều khiển các vòng điều khiển động cơ cảm biến cho mỗi khớp. Cảm biến có thể bao gồm một bộ mã hóa xoay trục cơ bản hoặc để theo dõi trực tiếp chuyển động.                                                  

Robot Atlas có 28 khớp nối và có thể di chuyển một cách trơn tru và chính xác bằng cách sử dụng động cơ thủy lực. Nhưng bù lại, để có được chuyển động tự nhiên đó cần một số thuật toán động học rất phức tạp. Tất nhiên, tất cả đều hoạt động trong thời gian thực. Có thể thấy rõ, robot Atlas tiến bộ hơn rất nhiều so với các robot thời trước.

Trí tuệ nhân tạo

tri tu nhan tao

AI là một trong những lĩnh vực công nghệ hiện đại mà trong các thế kỷ trước, các nhà khoa học đều không thể khuất phục trước những kỳ vọng phi thực tế đến từ trí tuệ nhân tạo. Có lẽ là bởi vì nó liên quan đến khái niệm mà mọi người hiểu một cách hời hợt chính là tạo ra một phiên bản nhân tạo (bản sao) của chính bản thân mình. Việc tạo ra một con người máy móc đã nằm trong danh sách mong muốn của mọi người kể từ khi robot Eric xuất hiện. Để tạo ra một phiên bản nhân tạo của một thứ phức tạp như AI thực sự vô cùng khó và phức tạp do sự thiếu hiểu biết về cách thức hoạt động của nó và kết quả cuối cùng đều thất bại.

Chu kỳ đầu tiên

Ban đầu, năm 1932, nhà tâm lý học Edward Thorndike cho rằng việc học tập của con người trong đó bao gồm một số đặc tính chưa được biết đến của các kết nối giữa các tế bào thần kinh trong não. Tiếp đó, vào năm 1949, một nhà tâm lý học khác tên Donald Hebb đã công nhận rằng học tập của con người đặc biệt liên quan đến việc củng cố các mô hình hoạt động thần kinh nhất định bằng cách tăng xác suất (hay còn gọi là trọng lượng) kích hoạt nơron cảm ứng giữa các kết nối liên quan. Do đó, các nhà nghiên cứu vẫn luôn quan tâm đến việc tạo ra một bộ não nhân tạo mà họ tin rằng sẽ bắt chước một mô hình phiên bản con người trong phần cứng. 

Cách tiếp cận AI dựa trên mạng nơron được kết nối này được gọi là “chủ nghĩa kết nối” hay được gọi là phương pháp “bottom-up” (từ dưới lên). Đây là cách tiếp cận thay thế phương pháp “top-down” (từ trên xuống) nhằm mô tả cách thức hoạt động của bộ não và phương pháp này đã trở nên phổ biến.

Bên cạnh đó, sự ra đời của lý thuyết Tính toán (CTM) bắt đầu với giả định rằng tâm trí của con người là một hệ thống tính toán với các quy trình suy nghĩ tương tự như những gì ngày nay chúng ta thường công nhận là phần mềm chạy trên máy tính kỹ thuật số. Những năm 1950, nhiều công việc được thực hiện trên CTM, chủ yếu là do máy tính toán lý thuyết đã phát triển thành phần cứng thực tế cụ thể là máy tính kỹ thuật số. Loại máy tính này chạy các chương trình AI đầu tiên trên chiếc Ferranti Mark 1 vào năm 1951. 

Trong khi đó, Chủ nghĩa Kết nối lại tập trung và phát minh ra Perceptron. Dựa trên tế bào thần kinh nhân tạo, sự cường điệu của AI đã thực sự thành công đối với Perceptron. Một nơron Perceptron còn được gọi là bộ phân loại nhị phân tuyến tính vì nó cung cấp đầu ra nếu mẫu nhị phân được áp dụng cho các đầu vào của nó khớp với mẫu mà nó đã tiếp xúc trước đó. Bộ nhớ của mẫu đó được lưu trữ trong các giá trị của trọng số đầu vào.

Đặc biệt, thiết bị có thể tự học hoặc lấy giá trị trọng lượng nếu mẫu mong muốn được áp dụng cho các đầu vào trước. Nhiệm vụ của Perceptron là nhận dạng ký tự quang học (OCR). Cụ thể, máy sẽ yêu cầu tối thiểu 26 tế bào thần kinh, một tế bào thần kinh để nhận dạng từng chữ cái trong bảng và thêm mười tế bào thần kinh đối với các con số. Một máy quét quang học bao gồm một ma trận 8×8 các bộ truyền quang, yêu cầu tổng cộng 64 đầu vào có trọng số cho mỗi nơron. 

Đến đầu năm 1970, nghiên cứu AI do chính phủ tài trợ bắt đầu tập trung vào xử lý ngôn ngữ và Perceptron được xem là cách tốt nhất để dịch ngôn ngữ tự động. Tuy nhiên, việc làm này rất tốn kém, cụ thể một lượng lớn tiền đã được chi ra trước khi nhận ra mức độ phức tạp của ngôn ngữ là vượt mức tiêu chuẩn so với hệ thống nhận dạng mẫu hình ảnh. Vì vậy, phương pháp tiếp cận liên kết đối với AI đã trở nên mờ nhạt trong AI Winter kéo dài đến hơn 10 năm.

Chu kỳ thứ hai

Tiếp theo là chu kỳ cường điệu dựa trên phương pháp lập trình máy tính thông thường được gọi với cái tên là “Hệ chuyên gia”. Chúng có thể mô phỏng khả năng chẩn đoán của một bác sĩ, y tế chẳng hạn. Chương trình bao gồm hai phần: 

  • Cơ sở tri ​​thức: Chứa tất cả các dữ kiện, các khẳng định và quy tắc như các triệu chứng liên quan đến bệnh tật và các tình trạng y tế khác. 
  • Công cụ suy luận: Lấy dữ liệu bệnh nhân và tạo cơ sở dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình mới LISPProlog Được phát triển để tạo ra các hệ thống chuyên gia này hoạt động theo cách hoàn toàn khác với mã thủ tục thông thường. Bên cạnh đó, còn tồn tại một phiên bản Prolog khác được viết riêng dành cho máy tính Sinclair Spectrum

Trong những năm 1990, sự phát triển của các hệ thống chuyên gia hoặc dựa trên tri thức vẫn tiếp tục phát triển. Tuy nhiên, chúng không đại diện cho AI và do đó, việc sử dụng thương mại trở nên khó khăn và giảm sút, kèm theo đó là thời gian cần thiết trong việc chuyển giao kiến ​​thức chuyên môn của con người sang cơ sở tri thức. 

Mặc dù các cơ sở kiến ​​thức có không gian bộ nhớ khổng lồ nhưng chúng vẫn bị giới hạn trong các lĩnh vực chủ đề hẹp. Ngoài ra còn có một vấn đề khác là chúng yêu cầu kiểm tra một cách cẩn thận để loại bỏ các dữ kiện sai. Vì vậy, AI Winter một lần nữa lại bắt đầu cho đến giữa những năm 2000.

Trên đây là một số thông tin hữu ích về sự phát triển công nghệ AI mà B2bmart.vn vừa giới thiệu đến bạn đọc. Hi vọng qua bài đọc sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn và có thể áp dụng kiến thức trên vào công việc của mình.

Hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực về truyền động và tự động hóa. B2b team hy vọng qua những bài viết chia sẽ những kiến thức sưu tầm tổng hợp được cho người đọc có cái đẩy đủ hơn trong lĩnh vực mình quan tâm.

B2b Team