Trí Tuệ Nhân Tạo - Artificial Intelligence
#1
Trí Tuệ Nhân Tạo 
Artificial Intelligence - AI


[Image: tri-tue-nhan-tao.jpg]
AI là một bộ phận của khoa học máy tính và do đó nó phải được đặt trên những nguyên lý lý thuyết vững chắc.


Định nghĩa trí tuệ nhân tạo: (AI: Artificial Intelligence) có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. AI là một bộ phận của khoa học máy tính và do đó nó phải được đặt trên những nguyên lý lý thuyết vững chắc, có khả năng ứng dụng được của lĩnh vực này.

Ở thời điểm hiện tại, Thuật ngữ này thường dùng để nói đến các MÁY TÍNH có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. Tức là mỗi loại trí tuệ nhân tạo hiện nay đang dừng lại ở mức độ những máy tính hoặc siêu máy tính dùng để xử lý một loại công việc nào đó như điều khiển một ngôi nhà, nghiên cứu nhận diện hình ảnh, xử lý dữ liệu của bệnh nhân để đưa ra phác đồ điều trị, xử lý dữ liệu để tự học hỏi, khả năng trả lời các câu hỏi về chẩn đoán bệnh, trả lời khách hàng về các sản phẩm của một công ty...

Nói nôm na cho dễ hiểu: đó là trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,... như trí tuệ con người. Xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.
Rất nhiều hãng công nghệ nổi tiếng có tham vọng tạo ra được những AI (trí tuệ nhân tạo) vì giá trị của chúng là vô cùng lớn, giải quyết được rất nhiều vấn đề của con người mà loài người đang chưa giải quyết được.

Trí tuệ nhân tạo mang lại rất nhiều giá trị cho cuộc sống loài người, nhưng cũng tiềm ẩn những nguy cơ. Rất nhiều chuyên gia lo lắng rằng khi trí tuệ nhân tạo đạt tới 1 ngưỡng tiến hóa nào đó thì đó cũng là thời điểm loài người bị tận diệt. Rất nhiều các bộ phim đã khai thác đề tài này với nhiều góc nhìn, nhưng qua đó đều muốn cảnh báo loài người về mối nguy đặc biệt này.



[Image: tri-tue-nhan-tao-1.jpg]
1 cảnh trong bộ phim "I, Robot" nói về một AI đã tiến hóa, sau đó đã dồn con người vào cảnh "nô lệ" với danh nghĩa bảo vệ con người.


Dự báo cho rằng từ 5 đến 10 năm nữa, ngành khoa học này sẽ phát triển lên tới đỉnh cao. Hãy cùng chờ đợi những thành tựu mới nhất của loài người về lĩnh vực này.
Reply
#2
Trí tuệ nhân tạo
Deep learning and Machine learning


Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI) giờ xuất hiện ở khắp mọi nơi. Nó là thứ được sử dụng để trả lời email tự động trên Gmail, học cách lái xe cho chúng ta ngồi chơi, sắp xếp lại ảnh của những chuyến đi chơi thành từng album riêng biệt, thậm chí còn giúp quản lý ngôi nhà hay đi mua sắm nữa. Nhưng bạn có biết là trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn giản là một thực thể mà nó còn được chia thành nhiều loại nhỏ hơn? Những hạn chế hiện tại của sản phẩm trí tuệ nhân tạo là gì? Và vì sao chúng ta không cần (hay chưa cần) phải lo lắng về việc trí tuệ nhân tạo bùng lên chiếm lấy thế giới?

Neural network, machine learning, deep learning là gì?


[Image: tri-tue-nhan-tao.jpg]
Neural network không nhất thiết phải dựa trên phần cứng, nó vẫn có thể là phần mềm và các giải thuật.


Đây là những cụm từ mà bạn rất thường hay thấy trong những thông tin liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Về cơ bản, bạn có thể nghĩ về những thứ này như các lớp cấu thành trí tuệ nhân tạo.

Neural network, tạm gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo, sẽ nằm dưới cùng. Đây là hệ thống các máy tính và thiết bị hệ thống điện toán nói chung được kết nối theo một cách nào đó để mô phỏng lại một phần cách hoạt động của các nơ-ron thần kinh trong não người. Những chiếc máy tính trong neural network có thể nằm gần nhau trong cùng một phòng hay cách xa nhau cả nghìn cây số, mỗi một chiếc máy tính trong đó có thể được xem như một đơn vị thần kinh, gọi là node.

Neural network không nhất thiết phải dựa trên phần cứng, nó vẫn có thể là phần mềm và các giải thuật.

Khái niệm về neural network đã có từ những năm 1950 với sự ra đời của ngành nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo. Người ta nói rằng khi nằm riêng biệt, những node máy tính này chỉ chạy những gì được lập trình sẵn và chỉ có thể trả lời những câu hỏi đơn giản, hay nói cách là nó "không thông minh". Cũng giống như trong cơ thể người, một nơ-ron không chưa làm nên chuyện, nhưng khi kết nối chúng thành một mạng lưới dày đặt thì mọi chuyện sẽ khác đi rất nhiều. Khi các hệ thống máy tính được nối lại với nhau, chúng có thể giải quyết những vấn đề khó khăn hơn. Và quan trọng nhất, khi áp dụng đúng thuật toán, người ta có thể "dạy học" cho máy tính.

Lớp kế tiếp là machine learning. Đây là một chương trình chạy trên neural network, nó sẽ làm nhiệm vụ huấn luyện máy tính để "học hỏi" một vấn đề gì đó, ví dụ như học hỏi từ hàng nhìn mẫu chữ viết tay của người dùng để đoán xem đó là kí tự gì, hoặc học từ hàng nghìn bức ảnh chụp bãi biển để tìm ra điểm chung và sau đó nhìn phát là biết ngay tấm này chụp biển chứ không phải chụp núi.

Deep learning nằm ở trên cùng. Đây là một nhánh đặc biệt của ngành khoa học machine learning. Deep learning trở nên phổ biến trong thập kỉ gần đây nhờ vào sự gia tăng nhanh chóng của lượng dữ liệu số mà loài người tạo ra, ngoài còn nhờ sức mạnh xử lý của máy tính gia tăng trong khi giá thành giảm xuống. Sẽ nói kĩ hơn về deep learning ở bên dưới.

Trí tuệ nhân tạo hoạt động ra sao?

Giả sử như bạn muốn một cái máy tính biết cách băng qua đường. Theo cách truyền thống, chúng ta sẽ lập trình cho nó cách nhìn trái, nhìn phải, cách đợi xe chạy qua hết, cách đi đúng vạch băng đường theo luật và nhiều thứ khác, sau đó để cho máy tự đi.

Còn với kĩ thuật trí tuệ nhân tạo, mà cụ thể là một chương trình machine learning, bạn sẽ cho máy tính xem 10.000 đoạn video về cách băng đường an toàn. Kế tiếp bạn lại cho nó xem thêm 10.000 đoạn video nữa nhưng lần này chiếu cảnh người ta bị xe tông khi băng đường ẩu. Lúc này bạn mới thả cho nó tự băng đường.

Phần khó nhất đó là bạn phải làm sao cho máy tính hiểu và tiếp thu được thông tin từ các video này, cũng giống như phần khó nhất khi đi dạy học là phải làm cho học sinh hiểu được bạn nói gì và ghi nhớ điều đó. Trong nhiều thập kỉ qua, người ta đã thủ nhiều phương pháp khác nhau để dạy cho máy tính học. Một trong những cách đã được xài đó là "reinforcement learning", tức là bạn sẽ "thưởng" cho máy tính khi nó làm đúng thứ bạn muốn rồi từ từ tối ưu để đạt kết quả tốt nhất. Người ta vẫn thường hay huấn luyện thú vật theo cách này. Một cách khác nữa là "chọn lọc tự nhiên", tức là nhiều cách giải quyết cùng một vấn đề sẽ được áp dụng cho chạy song song, cái này giải được nhanh và chính xác nhất sẽ thắng những cái còn lại.

Còn trong thời đại ngày nay, người ta xài một phương pháp gọi là deep learning. Deep learning sử dụng nhiều lớp trong một neural network để phân tích dữ liệu theo nhiều khía cạnh khác nhau. Ví dụ, nếu bạn đưa cho máy tính học một tấm ảnh theo kĩ thuật deep learning, mỗi lớp trong mạng lưới thần kinh nhân tạo này sẽ nhìn nhận vấn đề theo một cách riêng. Lớp dưới cùng sẽ chỉ đơn giản là vẽ ra một cái lưới 5x5 lên tám ảnh và đánh dấu "có" hoặc "không" khi có một đối tượng xuất hiện trong ô. Nếu "có", lớp bên trên sẽ bắt đầu nhìn vào từng ô này một cách kĩ càng hơn, nó phân tích xem đây có phải là điểm đầu của một đường thẳng không, hay đây là một cái góc nghiêng? Thật nhiều lớp như thế sẽ giúp phần mềm hiểu được những vấn đề phức tạp, tất cả đều dựa trên các bẻ nhỏ nó ra rồi "điều tra" từ từ. Cũng chính vì lý do này mà người ta gọi đây là "deep", tức là sâu và có nhiều lớp.



[Image: tri-tue-nhan-tao-1.jpg]
Kĩ thuật được Facebook áp dụng để nhận diện gương mặt, trong đó chia bức ảnh thành lớp khác nhau để học hỏi.



Yann LeCun, trưởng bộ phận trí tuệ nhân tạo của Facebook, cho biết: "Khi bạn đi lên các lớp cao hơn thì những thứ được phát hiện sẽ càng lúc càng rộng hơn. Càng lúc càng có nhiều khía cạnh hơn được phân tích. Và khi bạn leo lên đến lớp cao nhất, bạn sẽ có những công cụ để cho bạn biết bức hình đó đang chụp người hay một chút chó hay một chiếc máy bay".

Nãy giờ chúng ta chỉ mới nói đến chuyện nhận biết, giờ thì đến lúc dạy cho máy tính biết thứ mà nó vừa nhận ra là gì. Một hệ thống neural network lại được sử dụng, nhưng lần này nó sẽ xem xét nhiều đặc điểm của một con mèo. Rất nhiều bức hình chụp mèo cũng sẽ được đưa cho hệ thống xem kèm theo lời dặn: đây là ảnh con mèo đó nha. Rồi người ta lại cho máy xem thêm một loạt ảnh khác nữa chụp chó, heo, gấu, vịt và dặn: đây không phải là con mèo. Thông qua hàng loạt dữ liệu như vậy, phần mềm sẽ biết được những con mèo thường có điểm chung gì, móng, lông, tay chân, đầu, đuôi của chúng ra sao thì mới được gọi là mèo...

Theo thời gian, máy sẽ ghi nhớ những dữ liệu này và sắp xếp theo thứ tự quan trọng. Ví dụ, móng vuốt không chỉ mèo mới có, nhưng nếu móng đi chung với bàn chân to và ria mép thì đây đích thị là con mèo. Các mối liên hệ như thế này cũng sẽ được cung cấp theo thời gian trong quá trình phần mềm machine learning học hỏi các ảnh. Quy trình này diễn ra trong thời gian dài và lặp đi lặp lại nhiều lần. Cứ lần sau nó sẽ tốt hơn lần trước vì được góp ý từ con người hoặc thậm chí là từ những hệ thống trí tuệ nhân tạo khác.

Bạn có thể thấy rằng chỉ để nhận biết được một con mèo thôi đã phức tạp quá chừng, trong khi các hệ thống machine learning của Facebook, Google hay Microsoft phải nhận biết nhiều thứ khác nữa trong đời sống. Thế nên, việc Microsoft tự hào khi phát hành một ứng dụng có khả năng nhận biết các giống chó khó nhanh nghe có vẻ đơn giản nhưng phía sau nó là cả một mạng lưới thần kinh nhân tạo phức tạp và đã bắt đầu chạy học hỏi trong thời gian rất dài rồi.


[Image: tri-tue-nhan-tao-2.jpg]
Hình ảnh được tạo ra từ dự án trí tuệ nhân tạo Google Drea.


Đây có phải là thứ mà Google, Facebook và nhiều công ty khác đang sử dụng?

Câu trả lời chung sẽ là "Đúng rồi".

Deep learning hiện tại đang được xài cho nhiều tác vụ khác nhau. Các công ty công nghệ lớn thường lập riêng một bộ phận trí tuệ nhân tạo. Google, Facebook còn mở những hệ thống phần mềm machine learning của mình ra cho mọi người sử dụng. Google hồi tháng trước cũng mới mở một khóa học kéo dài 3 tháng vè machine learning và deep learning.

Một vài ví dụ về machine learning đó là công cụ Google Photos. Nó có khả năng nhận biết và phân loại hình ảnh mà bạn chụp theo từng chủ đề khác nhau, thậm chí là theo từng khuôn mặt khác nhau một cách tự động. Hay Facebook M, một trợ lý ảo cá nhân nửa người nửa máy có thể giúp bạn đặt một số món hàng mà bạn muốn. Microsoft với Cortana, Google với Google Now và Apple với Siri đều là những ví dụ rất thực của trí tuệ nhân tạo.

Đây cũng là lý do vì sao mà trong thời gian gần đây chúng ta bắt đầu nghe nói nhiều về machine learning, deep learning và trí tuệ nhân tạo. Đó là vì các hãng tiêu dùng lớn đã bắt đầu nhảy vào cuộc chơi và đưa ra những sản phẩm thực tế mà người ta có thể cầm nắm và trải nghiệm. Trước đó, deep learning và machine learning chỉ nằm trong các phòng thí nghiệm ở những viện nghiên cứu và trường đại học mà thôi.

Một số ứng dụng khác của deep learning

Hệ thống gợi ý trên các nền tảng


[Image: he-thong-goi-y.jpg]
Hệ thống gợi ý giúp tăng độ tương tác của người dùng.


Các nền tảng lớn hiện nay như Facebook, Amazon, Netflix,... đều có hệ thống gợi ý (recommend) rất mạnh giúp tăng đáng kể độ tương tác của người dùng. Cụ thể là chúng dựa trên các dữ liệu người dùng phát sinh ra khi dùng để gợi ý thêm những sản phẩm họ sẽ thích (trên các nền tảng mua sắm), những bộ phim họ sẽ muốn xem (vd. như trên Netflix), gợi ý các bài quảng cáo/được tài trợ (trên Facebook) hay các khóa học người học quan tâm (trên các nền tảng học online).

Nhận diện hình ảnh

Mục tiêu của công nghệ nhận diện ảnh là nhận biết và xác định các đối tượng trong ảnh cũng như hiểu được nội dung và ngữ cảnh trong đó. Ví dụ trên cho thấy dịch vụ nhận diện và xác định khuôn mặt của AlchemyVision có khả năng phân biệt hai khuôn mặt tương tự nhau giữa nam diễn viên Will Ferrell và tay trống của Red Hot Chili Peppers, Chad Smith. Công nghệ nhận diện hình ảnh cũng được đưa vào Facebook để gợi ý người dùng tag mặt bạn bè hay ứng dụng vào khoa học tội phạm và điều tra.

Phát hiện các loại bệnh hiếm gặp


[Image: thu-mau.jpg]
Trí tuệ nhân tạo Watson của IBM đã phát hiện ra một loại bệnh mà các bác sĩ đã bó tay.

Gần đây, trí tuệ nhân tạo Watson của IBM đã phát hiện ra một loại bệnh mà các bác sĩ đã bó tay không thể tìm ra ở một nữ bệnh nhân. Bằng cách so sánh bộ gene của người phụ nữ này với hơn 20 triệu kết quả nghiên cứu bệnh khác, Watson đã đưa ra kết quả là một chứng leukemia cực kỳ hiếm gặp chỉ trong 10 phút.

Hạn chế của trí tuệ nhân tạo hiện nay

Deep learning đang được sử dụng cho những thứ như nhận dạng giọng nói và nhận dạng hình ảnh, những thứ có nhiều tiềm năng thương mại hóa. Nhưng song song đó, nó cũng còn nhiều hạn chế.

Đầu tiên, deep learning cần một lượng dữ liệu đầu vào khổng lồ để máy tính có thể học hỏi. Quy trình này mất nhiều thời gian, nhiều sức mạnh xử lý mà chỉ có các server cỡ lớn mới làm được. Nếu không có đủ dữ liệu đầu vào, hay có đủ dữ liệu nhưng không đủ sức mạnh để xử lý, thì mọi thứ không thể diễn ra đúng như ý định, kết quả do máy học sẽ không chính xác.

Thứ hai, deep learning vẫn chưa thể nhận biết được những thứ phức tạp, ví dụ như các mối liên hệ thông thường. Chúng cũng sẽ gặp khó khăn khi cần nhận biết những thứ tương tự nhau. Lý do là vì hiện chưa có kĩ thuật nào đủ tốt để trí tuệ nhân tạo có thể rút ra những kết luận đó một cách logic. Bên cạnh đó, vẫn còn nhiều thách thức trong việc tích hợp kiến thức trừu tượng vào các hệ thống machine learning, ví dụ như thông tin về vật đó là gì, nó dùng để làm gì, người ta hay xài nó làm sao... Nói cách khác, machine learning chưa có được những kiến thức thông thường như con người.

Một ví dụ rất cụ thể cho các bạn dễ hiểu: trong một dự án của Google, một mạng lưới thần kinh được sử dụng để tạo ra bức ảnh của một quả tạ mà người ta hay cầm tập trong phòng gym. Kết quả đưa ra khá ấn tượng: hai vòng tròn màu xám được kết nối bằng một cái ống ngang. Nhưng ở giữa cái ống này còn có cánh tay của con người, và đây không phải là thứ nằm trong "đề bài".

Lý do thì khá là dễ đoán: hệ thống được dạy về quả tạ bằng những tấm hình chụp người ta đang cử tạ, vậy nên dính tay người vào là chuyện hiển nhiên. Hệ thống có thể biết được quả tạ ra sao, nhưng nó không biết là quả tạo sẽ không bao giờ có cánh tay cả.


[Image: tri-tue-nhan-tao-3.jpg]
Bên cạnh việc mang lại nhiều lợi ích, deep learing cũng còn nhiều hạn chế.


Với một số bức hình đơn giản hơn nhưng mahcine vẫn nhầm lẫn. Thử nghiệm của một nhóm nhà nghiên cứu cho thấy rằng khi họ đưa máy tính xem một loạt ảnh chỉ có các pixel ngẫu nhiên nhưng máy lại chắc chắn đây 95% là một cái... xe tải, hay là một con sao biển...

Đó chưa phải là tất cả. Theo lời của nhà khoa học máy tính Hector Levesque, những công cụ trí tuệ nhân tạo hiện nay sử dụng nhiều "mánh" để xóa đi những lỗ hổng thật sự trong kiến thức của chúng. Các trợ lý ảo như Siri hay Cortana thường làm cho bạn có cảm giác bạn đang nói chuyện với người thật vì chúng sử dụng các câu nói đùa, câu trích dẫn, các biểu hiện cảm xúc và nhiều thứ khác, cốt chỉ để bạn phân tâm.

Bạn hãy thử hỏi những thứ cần đến suy nghĩ thông thường, ví dụ như "con cá xấu có lái xe được không" hay "một cầu thủ đá banh có được phép gắn cánh để bay hay không". Các câu hỏi dạng này quá phức tạp với những hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện nay nên thường sẽ không có kết quả nào được trả về cho bạn, nếu có cũng là những thứ không liên quan hay chỉ đơn giản là search câu nói của bạn trên Internet.

Mùa đông A.I

Ngành khoa học trí tuệ nhân tạo là một ngành dễ lên nhưng cũng dễ xuống. Năm 1958, tờ New York Times từng nói về một chiếc máy có khả năng phân biệt bên trái và bên phải như là một dạng mầm sống của robot thông minh. Nhưng đến nay, chúng ta vẫn chưa thể tạo ra được một con robot nào có trí thông minh đến vậy. Và khi những lời hứa hẹn đó không được thực hiện, người ta dùng từ "mùa đông AI". Đó là giai đoạn mà lượng tiền đầu tư cho AI giảm mạnh, ít còn ai nhắc về nó, và người ta cũng tỏ ra hoài nghi về những kết quả có thể đạt được. Tính đến nay đã có khoảng 6 "mùa đông AI" nhỏ và 2 mùa lớn từng xuất hiện, vào cuối những năm 70 và đầu các năm 90.

Trí tuệ nhân tạo có tri giác?

Nhiều người đang làm việc trong ngành trí tuệ nhân tạo cho rằng chúng ta sẽ rất khó để tạo ra một trí tuệ nhân tạo có tri giác. "Có rất ít bằng chứng ở thời điểm hiện tại cho thấy hi vọng về việc tạo ra một trí tuệ nhân tạo có tính linh hoạt cao và làm được những thứ mà chúng không được tạo ra để thực hiện", theo lời giáo sư Andrei Barbu từ đại học MIT. Ông nhấn mạnh việc nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hiện nay chỉ tạo ra được những hệ thống được tối ưu để giải quyết một vấn đề cụ thể mà thôi.

Cũng đã có một số công trình nghiên cứu về việc cho máy tính học nhưng không cần sự giám sát, tức là cứ đưa dữ liệu cho máy học mà không dán nhãn đúng sai hay giải thích gì cả. Tuy nhiên, Andrei Barbu nhận xét những dự án như thế này vẫn chưa có tiến triển nào và vẫn còn rất xa xời để đến được ngày có kết quả. Một ví dụ đã từng xuất hiện đó là một hệ thống neural network của Google đã từng lấy ngẫu nhiên ảnh thumbnail của 10 triệu video trên YouTube để tự dạy mình con mèo trông giống như thế nào. Thế nhưng, Google nói đây chỉ là một thử nghiệm và không nói gì về độ chính xác của nó cả.

Nói cách khác, chúng ta vẫn chưa biết cách làm cho máy tính tự học mà không cần giám sát. Đó là rào cản lớn nhất. Tức là vẫn còn rất xa mới tới cái ngày mà robot có tri giác và đánh trả lại con người.

Như Elon Musk đã nói, công ty ông có tạo ra một trí tuệ nhân tạo cho tính năng tự lái xe trên những chiếc Tesla. Nhưng ông chưa bao giờ nói rằng nó sẽ biết hết mọi thứ. Đây chỉ đơn giản là một mạng lưới giúp các xe học hỏi lẫn nhau. Khi một chiếc này học được điều gì thì những chiếc khác cũng biết điều tương tự. Kết quả cuối cùng không phải là những chiếc xe có thể làm mọi thứ trên đời, nó chỉ để giải quyết một vấn đề rất cụ thể mà thôi.

Theo Khoahoc.tv






Reply
#3
AI của Google đã vượt qua giới hạn của trí tuệ nhân tạo


DeepMind, hệ trí tuệ nhân tạo của Google, nay đã có khả năng tự dạy cho nó bằng chính những thông tin nó đã biết.

Trong một diễn biến trọng đại của ngành trí tuệ nhân tạo, Google giới thiệu hệ thống lai của họ - được gọi là Máy tính Nơron Vi phân (Diffirential Neural Computer - DNC) - sử dụng lượng dữ liệu được lưu trữ từ trước của các máy tính thông thường khi đang kết nối với AI (Artificial Intelligence) và một mạng nơron (mạng máy tính mô phỏng theo não người), đã có khả năng phân tích sử dụng cũng như học mạng nơron này.

"Các thiết bị này có khả năng học từ những ví dụ như hệ mạng nơron, nhưng chúng cũng có thể lưu trữ dữ liệu phức tạp như những chiếc máy tính", blog của DeepMind cho biết.


[Image: tri-tue-nhan-tao.jpg]
AI của Google đã làm được điều chưa từng có trước đây.


Tương đồng với bộ não, mạng nơron sử dụng một loạt các nút liên kết để kích thích những điểm trọng yếu riêng biệt cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ. Trong trường hợp này, AI đóng vai trò tối ưu các nốt để tìm giải pháp nhanh nhất giúp mang đến kết quả mong muốn. Qua thời gian, nó sẽ sử dụng những dữ liệu thu được để tăng hiệu quả tìm câu trả lời đúng.

Hai ví dụ sau đây được đưa ra bởi nhóm DeepMind sẽ làm bạn hiểu hơn về vấn đề:
  • Sau khi được biết về một vài mối quan hệ trong cây gia đình, máy DNC có khả năng tự xác định những liên quan bổ sung, cũng như tối ưu bộ nhớ của nó để tìm thông tin nhanh hơn trong tương lai. Kiểu A là chồng B, B là cô của C, máy sẽ suy ra A là chú C.
  • Hệ thống DNC được nhận dữ liệu cơ bản chính về hệ thống đường tàu điện ngầm công cộng London và ngay lập tức tự tìm kiếm những tuyến đường bổ sung và mối quan hệ phức tạp giữa các tuyến.
Thay vì phải học mọi khả năng có thể xảy ra để tìm giải pháp, DeepMind có thể suy ra câu trả lời từ một kinh nghiệm từng có, lục tìm câu trả lời từ bộ nhớ bên trong hơn là từ điều kiện và lập trình từ bên ngoài. Quá trình xử lí này chính là cách DeepMind có thể đánh bại một nhà vô địch cờ vây - một trò chơi với hàng triệu nước đi tiềm năng và một số vô hạn tổ hợp các thế cờ.

Tùy vào góc nhìn, đây có thể là một bước ngoặt quan trọng cho phép những AI thông mình nhất từ trước đến giờ với khả năng suy nghĩ và học hỏi giống như con người, hoặc cũng có thể, như trong phim Terminator, loài người chúng ta nên chuẩn bị kế hoạch cho giai đoạn hậu chiến tranh với Skynet đi là vừa.


Theo Trí Thức Trẻ
Reply
#4
Bình minh của trí tuệ nhân tạo

Stephen Hawking từng lên tiếng cảnh báo rằng “Sự phát triển trí tuệ nhân tạo sẽ đánh dấu chấm hết cho nhân loại”. Còn Elon Musk quan ngại sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo, còn gọi là AI, sẽ trở thành mối đe dọa sự tồn vong lớn nhất mà con người phải đối mặt.

Nỗi sợ ám ảnh về những thứ đáng sợ do con người tạo ra, một ngày nào đó sẽ quay trở lại đối phó chính con người đã không còn mới mẻ. Nhưng khi một nhà khoa học vũ trụ hàng đầu, một doanh nhân tại thung lũng Silicon và nhà sáng lập Microsoft – những người chắc chắn không phải kẻ bài trừ công nghệ, giờ đây lại cùng chung tiếng nói phản đối các chính sách đầu tư vào AI mà các công ty lớn như Google hay Microsoft đang theo đuổi, thì có lẽ vấn đề đang trở nên nghiêm trọng. Câu hỏi lúc này là làm như thế nào để lo lắng một cách khôn ngoan nhất.

Ngài dạy ta ngôn ngữ và …

Đầu tiên chúng ta cần hiểu những gì máy tính có thể làm hiện tại và những gì nó có khả năng làm trong tương lai. Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của sức mạnh xử lý và hệ thống dữ liệu sẵn có khổng lồ, AI đang thực sự bùng nổ hết công suất. Hệ thống “Deep learning” – bằng việc bắt chước cấu trúc các nơ-tron thần kinh trong não bộ và “nghiền” lượng dữ liệu lớn; đã có thể tự dạy chính nó thực hiện các công việc, từ nhận diện khuôn mặt đến dịch thuật – hầu hết những gì con người có thể làm. Và kết quả là, một thứ tương tự với trí thông minh – có thể phiên dịch hình ảnh đến chơi game – tồn tại ngay trong phạm vi một chương trình máy tính. DeepFace, một thuật toán của Facebook được lập trình năm 2014 có thể nhận diện chính xác gương mặt ngay lập tức với độ chính xác lên đến 97%.

[Image: Cach%20mang%20cong%20nghe_1.jpg]
Robot Sophia với quyền công dân Arab Saudi trong ngày hội Đổi mới Sáng tạo ở Nepal, 2018. Nguồn: Reuters


Ngày nay, AI đã đủ mạnh để tạo ra những khác biệt đáng kể trong cuộc sống nhân loại. Máy tính hiện nay có thể chơi cờ giỏi hơn con người. Kỳ thủ giỏi nhất thế giới được Garry Kasparov1 gọi là “Nhân mã” – một dạng tổ hợp “lai” giữa con người và các thuật toán. Và những tổ hợp như vậy sẽ có mặt trong tất cả các lĩnh vực, ví dụ các bác sĩ với sự trợ giúp của AI có thể chẩn đoán chính xác hơn bệnh ung thư qua hình ảnh y học; thuật toán nhận diện giọng nói tích hợp trong điện thoại thông minh sẽ mang internet tới cho hàng triệu người mù chữ ở các quốc gia đang phát triển; trợ lý kỹ thuật số sẽ là giả thuyết đầy hứa hẹn cho nghiên cứu khoa học;…
Nhìn vào thực tế thì dẫu là trong ngắn hạn, không phải mọi thứ AI đem tới đều tích cực. Hãy thử hình dung về sức mạnh mà AI mang lại cho hệ thống máy móc an ninh quốc gia: năng lực kiểm soát hàng tỷ cuộc hội thoại, khả năng nhận diện một cá nhân trong đám đông chỉ bằng giọng nói hoặc ảnh chụp chân dung họ. Đây thực sự là mối đe dọa đối với sự tự do.

Và kể cả khi mang lại nhiều lợi ích cho xã hội, thì nhiều người khác cũng trở thành nạn nhân của AI. Từ “máy tính” ban đầu để là chỉ những nô bộc, thường là phụ nữ, thực hiện các công việc tính toán thay cho chủ của họ. Ngày nay, AI đang thay thế công việc của những người công nhân cổ trắng2. Giáo dục và đào tạo với sự trợ giúp của AI sẽ kiến tạo một trường phái giáo dục mới.

Tuy nhiên, sự giám sát hay xáo trộn lại không phải những gì mà Hawking, Musk hay Gates lo ngại, nó cũng không phải điều truyền cảm hứng cho các bộ phim về AI tương lai mà Hollywood vẫn trình chiếu. Những quan ngại của họ thực sự xa vời bởi những sinh vật với trí thông minh nhân tạo hãy còn cách chúng ta rất xa, và gần như là chúng ta vẫn chưa có khả năng tạo ra những sinh vật đầy quyền năng như vậy.

Trên thực tế, cho dù đang sống ở thế kỷ có nhiều công cụ để “xâm nhập” và tìm hiểu não bộ thì các nhà tâm lý học, thần kinh học, xã hội học và cả triết học vẫn cần đi cả chặng đường dài để hiểu được cách thức một trí tuệ được hình thành như thế nào. Và trong lĩnh vực kinh doanh thì cũng không có kỳ vọng mua bán những phiên bản AI có khả năng tự chủ và sở thích riêng biệt bởi mọi người có thể thích một chiếc xe tự lái tốt nhưng không chắc đã muốn sở hữu một chiếc xe tự quyết định nó muốn đi đâu.

… và ta biết cách nguyền rủa ngài 3

Dù viễn cảnh về dạng AI “trọn vẹn” theo cách gọi của Hawking vẫn còn cách chúng ta rất xa nhưng con người cũng cần chuẩn bị “đối phó” một cách khôn ngoan. Có thể là điều này sẽ diễn ra dễ dàng hơn chúng ta vẫn tưởng tượng, bởi ít nhất là chúng ta đã đủ khả năng tạo ra những thực thể biết tư duy một cách độc lập và quyền năng siêu hạng thì chúng ta cũng có thể có cách đối phó chúng. Điều đó xuất phát từ thực tế: các cơ quan chính phủ, lực lượng quân đội hay thậm chí cả thị trường đều có khả năng thực hiện rất nhiều việc mà các cá nhân đơn lẻ không thể làm được.

Những ưu việt về khả năng tổ chức, thiết lập mạng lưới cộng tác, đề ra những quy tắc vận hành bộ máy tổ chức có thể làm xoa dịu nỗi sợ hãi của chúng ta, qua đó hé lộ cách làm để chúng ta có thể phát triển AI một cách an toàn. Cũng giống như sự giám sát dân sự với quân đội, cần điều chỉnh bằng quy tắc với thị trường và đem lại sự minh bạch và trách nhiệm giải trình trong quản lý các tổ chức xã hội, chúng ta cần mở các hệ thống AI để có thể giám sát chúng.

Do người tạo ra AI không thể tiên đoán được mọi khả năng có thể xảy ra nên cần một quy tắc mang tính nền tảng để quản lý mà không kìm hãm sự sáng tạo của con người khi tạo ra chúng. Chúng ta đã có những bài học kinh nghiệm tương tự trong lịch sử, từ chế tạo bom hạt nhân đến các quy tắc giao thông, và chúng ta đã khéo léo áp dụng các biện pháp pháp lý để hạn chế những đổi mới có thể mang đến rủi ro.

Bóng ma về một trí tuệ phi nhân tính là có thật, nhưng không ai có thể phủ nhận những lợi ích to lớn đến từ bình minh của AI.
 

Thanh Trúc dịch

Theo tiasang.com.vn

Chú thích
1 Garry Kimovich Kasparov là siêu đại kiện tướng cờ vua người Nga và là nhà vô địch thế giới giai đoạn 1985-2000 (Wikipedia).

2 “Công nhân cổ trắng” chủ yếu chỉ các nhân viên lao bằng bằng trí óc như nhân viên kỹ thuật, nhân viên y tế, nhân viên quản lý và những người nắm được kỹ thuật phức tạp thao tác trên nút bấm, bảng điều khiển,… (Wikipedia).

3 “You taught me language, and my profit on’t is Iknow how to curse”: Lời thoại của nhân vật Caliban nói với Prospero trong vở kịch The Tempest của Shakespeare. Caliban được Prospero dạy ngôn ngữ nhưng hắn lại mang ý đồ xấu xa muốn hại lại Prospero.

Reply
#5
Wink 
Công Nghệ Blockchain Tác Động Tới Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) ntn?

Theo Elon Musk, mối đe dọa lớn nhất cho tương lai của chúng ta là sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Blockchain có thể được sử dụng để kiểm soát AI.
Như Musk đã chỉ ra: “Tôi nghĩ chúng ta nên cẩn thận về trí thông minh nhân tạo. Nếu tôi phải đoán xem mối đe dọa hiện hữu lớn nhất của chúng ta là gì, có thể chính là nó. Tôi càng ngày càng có khuynh hướng nghĩ rằng nên có một số quy định giám sát, có thể ở cấp quốc gia và quốc tế, chỉ để đảm bảo rằng nhà phát triển không làm điều gì đó ngu ngốc. ”
[Image: download-2.jpg]

Musk đã đề cập đến một vài vấn đề chính. Thứ nhất là chúng ta nên quan tâm như thế nào khi thực hiện AI. Thứ hai, và có lẽ là thách thức quan trọng nhất, là làm thế nào bạn có thể điều chỉnh và giám sát công nghệ này? Trong sự vội vã để áp dụng kỹ thuật máy móc và kỹ thuật nhân tạo để đạt được lợi thế cạnh tranh, có một mối nguy hiểm thực sự là công nghệ sẽ được triển khai trong một lĩnh vực không phù hợp. Điều này cuối cùng dẫn đến sự thiên vị và bất công trong xã hội chúng ta.
Cathy O’Neil trong cuốn sách “Weapons of Math Destruction” – tạm dịch “Vũ Khí Hủy Diệt Toán Học” đã đưa ra những mối nguy hiểm hiện nay khi nói đến việc áp dụng nhanh chóng và không suy nghĩ về AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm việc kết án tù ở Mỹ và giáo dục. Lý thuyết của Cathy phản ánh các mục tiêu và ý thức hệ của những người tạo ra chúng. Chúng cũng có xu hướng chống lại người nghèo, tăng cường bất bình đẳng trong xã hội.

[Image: download-3.jpg]

Từ việc tính các xếp hạng của trường đại học hoặc xếp hạng tín dụng và xử lý các đơn xin việc để quyết định các mục quảng cáo bạn nhìn thấy trực tuyến hay những câu chuyện nào xuất hiện trong nguồn cấp tin tức trên Facebook, các thuật toán đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống của chúng ta. Điều này dẫn đến kết luận rằng khi nói đến giai đoạn thiết kế của máy học, chúng ta phải đảm bảo kiểm tra và tránh được những sai lệch rõ ràng từ dữ liệu lịch sử hay dữ liệu đầu vào của nó.
Tuy nhiên, lý thuyết này nói ít về cách chúng ta có thể điều chỉnh công nghệ một cách hiệu quả trong thời gian thực. Một lựa chọn để giải quyết vấn đề là Blockchain – đóng vai trò rất quan trọng trong việc điều khiển học máy và công nghệ AI. Tính chất không thể thay đổi của các bản ghi là một cơ chế quan trọng để cho phép các quy định được thực hiện trên các thực thể tự trị AI.
Blockchain cũng có thể cho phép kiểm soát truy cập đối với bất kỳ thực thể AI tự trị nào dựa trên danh tiếng của tác nhân tự trị đó. Xét cho cùng, có thể lệnh xử phạt duy nhất mà bạn có thể áp dụng đối với một thực thể AI tự do là chấm dứt nó; hoặc nếu bạn không có quyền lực đó, hãy xóa quyền truy cập vào cộng đồng của cá thể AI. Việc này có thể coi là sự “chấm dứt giao tiếp” của cá thể AI và thế giới hiện đại.
[Image: blockchain-overview-1-1.png]
Blockchain có vai trò quan trọng trong việc phát triển AI
Vì vậy, hãy tưởng tượng một tương lai mà các tiêu chuẩn được xác định xung quanh những gì AI phải viết cho Blockchain và cơ chế kiểm soát truy cập dựa trên “danh tiếng” của thực thể AI tự trị. Chúng ta sẽ có một cơ chế có thể tạo ra sự kiểm soát là không thể phá vỡ bởi bất kỳ tác nhân tự trị AI. Nhìn nhận vấn đề này từ quan điểm triết học, phương pháp tiếp cận gần nhất xuất phát từ triết gia người Anh Thomas Hobbes – người đã viết bản văn Leviathan.
Trong tác phẩm này, ông mô tả sự cần thiết của người dân về việc từ bỏ quyền lực khi là một nhà cai trị hoặc “leviathan – người nắm quyền” vì lợi ích của xã hội. Phần lớn đã được viết về “sự minh hoạ trần trụi” về những hậu quả xảy ra mà người sáng tạo đã không lường trước được. Tuy nhiên, có rất ít từ ngữ được viết về việc chúng ta thực sự có thể tạo ra một leviathan để điều chỉnh AI hay sự tự học của máy móc như thế nào.
Cho phép một leviathan trong AI để có thể thực thi xác định và báo cáo đến một Blockchain. Tính không thay đổi của Blockchain đảm bảo không có tác nhân nào có thể can thiệp vào nó, do đó tạo ra một sổ cái cho tất cả các tác nhân tự trị AI. Leviathan sẽ giám sát một cách hiệu quả các quy tắc đã được thống nhất và đưa ra những hình phạt nếu không được đáp ứng.
Nhiều người đã nói về những trường hợp sử dụng của Blockchain khi nó đang được đưa vào hoạt động ở khắp mọi nơi. Và có một số cho rằng ứng dụng quan trọng nhất của công nghệ Blockchain liên quan đến sự sống còn của nhân loại.
Reply
#6
Trí tuệ nhân tạo và Blockchain: Hướng tới một tương lai tươi sáng hơn?

Blockchain và trí tuệ nhân tạo (AI) là hai nền tảng của phong trào tính toán mới. Blockchain cung cấp một cách an toàn nhưng minh bạch để xử lý dữ liệu lớn. Hơn nữa, blockchain chỉ hướng tới một tương lai tính toán phi tập trung, nơi mà quyền lực được giữ trong tay của quần chúng chứ không phải là một vài siêu máy tính mạnh mẽ. Mặt khác, AI tìm cách thay thế sự can thiệp của con người truyền thống hoặc thuật toán viết tay vụng về với trình mã hóa thông minh có thể học và thích ứng với thông tin thu thập được.
[Image: deepbrainchain.jpg]

Sức mạnh tổng hợp giữa hai loại hình tính toán mạnh mẽ này sẽ tạo ra sức mạnh to lớn. AI có thể sử dụng thông tin được lấy và xử lý bởi các blockchain để giải quyết các vấn đề nhanh hơn bao giờ hết. Và nó có thể làm điều đó một cách tự do và không bị giới hạn.
Nếu bạn nghĩ rằng điều này hơi có vẻ viển vông thì bạn nên biết rằng chúng ta ngày càng tiến gần hơn đến hàng rào vô hình giữa những điều hư cấu và thực tại. Dưới đây là một vài ví dụ điển hình về sự kết hợp giữa blockchain và AI. Chúng ta sẽ xem xét một số dự án có thể sớm thay đổi cách chúng ta sống, học tập, làm việc và vui chơi. Sau đó, chúng ta sẽ thảo luận chính xác điều gì làm cho blockchain và AI trở thành một sự kết hợp tuyệt hảo.
SingularityNET
[img=662x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/07/singularity.jpg[/img]
SingularityNET là một giao thức và tập hợp các hợp đồng thông minh được xây dựng dựa trên công nghệ blockchain với mục đích tạo ra một thị trường phân cấp dành cho các dịch vụ liên quan đến AI. Tại SingularityNET, bất cứ ai cũng có thể rao bán các sản phẩm dịch vụ được tạo ra từ AI của mình. Các công ty/tổ chức đều có thể mua bán sản phẩm dịch vụ liên quan đến AI ở quy mô lớn.
SingularityNET là một dự án phức tạp và rất ít người biết đến. Mặc dù, khi bắt đầu hoạt động nó là một tổ chức chuyên về phát triển trí tuệ nhân tạo AI-as-a-Service nhưng sau đó nhóm nghiên cứu đã lên kế hoạch phát triển nó thành một thành một mạng lưới dành riêng cho các AI. Các đại lý của AI trong hệ thống này sẽ sử dụng công nghệ AI để liên kết mọi người với nhau và phân chia công việc và cùng nhau phát triển mạng lưới.
DeepBrain Chain
[img=662x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/07/deepbrainchain.jpg[/img]
DeepBrain Chain là nền tảng điện toán phi tập trung dành cho các sản phẩm và dịch vụ liên quan đến công nghệ AI được xây dựng và phát triển dựa trên công nghệ blockchain của NEO. Mục đích của nó là tạo ra một nền tảng điện toán dành cho AI với chi phí thấp bằng cách hệ thống sẽ chi trả 70% số tiền cho các hoạt động tính toán của mọi người trong nền tảng giúp các công ty về AI giải quyết những bài toán khó và công ty sẽ chỉ phải chi trả 30% cho các hoạt động và bảo mật tốt bằng cách tách quyền sở hữu dữ liệu khỏi việc sử dụng dữ liệu, giúp tối đa hóa giá trị của dữ liệu trong khi đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu.
Sử dụng công nghệ blockchain, DeepBrain Chain tạo ra một hệ sinh thái phân tán, khuyến khích để giúp tăng khả năng xử lý dữ liệu liên quan đến AI. Một số nút trong hệ sinh thái là các nhà phát triển giỏi có thể sử dụng tài năng của mình để kiếm đồng DBC. Mạng phân cấp làm giảm đáng kể chi phí cho các nhà phát triển bởi vì không cần phải có thêm phần cứng để truy cập cũng như xử lý được số lượng lớn các công thức tính toán liên quan. Nó cũng làm tăng đáng kể khả năng mở rộng của sự phát triển AI thông qua khả năng mở rộng của blockchain. Chi phí thấp hơn kết hợp với khả năng xử lý cao sẽ giảm bớt những khó khăn mà nhiều công ty về AI đang phải đối mặt với các trường hợp sử dụng AI vào các công nghệ liên quan, giúp thúc đẩy sự phát triển.
Namahe
[img=662x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/07/namahe.jpg[/img]
Namahe muốn mang khả năng của AI đến với việc quản lý chuỗi quản lý cung ứng Blockchain. Quản lý các chuỗi cung ứng là một trong những mục tiêu vàng của lĩnh vực tiền mã hóa do tính chất phổ biến của chúng. Blockchain được đặc biệt giao nhiệm vụ tính toán liên quan đến việc theo dõi số lượng lớn các đơn vị theo cách mà mọi người có thể truy cập tại bất kỳ thời điểm nào của chuỗi cung ứng đó. Từ các máy bay đến rau quả, blockchain đã ảnh hưởng mạnh mẽ đến ngành vận tải và kho bãi.
Các mảnh còn thiếu của câu đố chính là AI. AI sẽ được sử dụng để giải quyết một số lượng lớn dữ liệu của các kho lưu trữ blockchain. Quan trọng hơn, AI có thể được sử dụng để tạo ra chuỗi cung ứng hoặc giá trị với các quy tắc đạo đức đặt trước – như từ chối đặt hàng từ nhà cung cấp sẵn có nếu nhà cung cấp đó dính líu tới bóc lột sức lao động trẻ em hoặc các hoạt động trái pháp luật.
Namahe sở hữu sức mạnh tính toán thông minh để đảm nhận các hợp đồng thông minh blockchain và áp dụng chúng một cách nhất quán và nhân đạo. Việc sử dụng blockchain trong quản lý chuỗi cung ứng mang lại những lợi thế lớn tạo ra những quyết định linh hoạt dựa trên dữ liệu thu thập được.
Được thiết kế riêng để thành công
Như bạn có thể thấy, blockchain và AI đã có những bước tiến lớn để kết hợp với nhau. Sự phù hợp tự nhiên của chúng không hoàn toàn gây ngạc nhiên. Cả 2 đều thuộc về lĩnh vực mã hóa. Trong thực tế, mã hóa là loại mạch máu của toàn bộ hệ thống blockchain. AI có sức mạnh tính toán thô để giải quyết mã hóa một cách nhanh chóng và an toàn – cả việc giải mã và mã hóa thông tin sẽ được giữ riêng tư.
AI cũng phù hợp một cách hoàn hảo với sự phức tạp ngày càng tăng trong khả năng mở rộng blockchain. Mặc dù đây vẫn là một vấn đề với một số blockchain như Bitcoin nhưng khả năng mở rộng đang được giải quyết nhanh chóng bởi một số nhà phát triển trong lĩnh vực này. Trong một số trường hợp, điều này khiến các blockchain trở nên khá khó sử dụng; có một lượng thông tin khổng lồ, nhưng không có cách nào để lọc nó một cách hiệu quả. Đây là lúc cần tới AI. Trong một số ứng dụng, đặc biệt là quảng cáo trực tuyến, AI có thể sử dụng những dữ liệu được tạo ra bởi các hệ thống blockchain để thiết kế các dự án blockchain mới và chặt chẽ hơn. Về cơ bản, AI được kết hợp trong blockchain sẽ giúp blockchain trở nên hiệu quả hơn khi nó phát triển. Kết quả là chúng ta sẽ có được một blockchain tự học với tiềm năng gần như vô hạn.
Blockchain và AI là một sự kết hợp tự nhiên và có khả năng phát triển ngày càng mạnh mẽ hơn theo thời gian. Ngoài ra, có khả năng rằng các AI chạy trên nền tảng blockchain và AI được xây dựng trên blockchain sẽ trở nên ngày càng phổ biến. Chúng ta đang đứng trên đỉnh của một cuộc cách mạng công nghệ thực sự thông minh.
Reply
#7
Trí tuệ nhân tạo: Hiện tại và tương lai

Trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây trở thành một phần của các chủ đề hàng ngày của chúng ta.
[img=640x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/05/12-37-22_nh-1.jpg[/img]
[Image: 12-37-22_nh-1.jpg]
Alan Turing

Người tiên phong của lĩnh vực này là Alan Turing, một nhà toán học và logic học người Anh. Vào năm 1950, ông đã bắt đầu đề xuất ý tưởng rằng máy móc có thể suy nghĩ. Sáu năm sau, giáo sư toán học của Đại học Dartmouth, John McCarthy, nói rằng:
“Mọi khía cạnh học hỏi hay bất kỳ đặc tính thông minh đều có thể được máy tính mô phỏng chính xác”.
Tuy nhiên, trong những năm gần đây, AI đã tiến bộ nhanh hơn nhiều so với trước đây, và ngày nay, chúng ta sử dụng Trí tuệ nhân tạo nhiều lần trong một ngày và thường xuyên, mà thậm chí không nhận ra nó.
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực cụ thể của khoa học máy tính, nhằm tạo ra những cỗ máy có thể không chỉ làm việc và suy nghĩ, mà còn có thể  hành động và phản ứng như con người chúng ta.
Trí thông minh nhân tạo thường được liên kết với nỗi sợ hãi của chúng ta rằng lĩnh vực này càng được cải thiện thì các hoạt động của con người càng có thể dễ dàng được thay thế bằng một robot. Vì lý do này, nhiều người không muốn công nhận cách mà AI có thể đóng góp rất lớn cho sự tiến bộ của cuộc sống con người và không ngừng chỉ trích AI.
Vì hầu hết chúng ta vẫn chưa nhận ra cách mà AI đã thay đổi cuộc sống của chúng ta, thật khó để nhận ra công nghệ này đã, đang và sẽ cải thiện đáng kể cách chúng ta làm việc như thế nào.
Một số công ty nhỏ và startup đã được thành lập trên cơ sở của chính AI. Một số công ty lớn hơn và thậm chí cả Fortune 500 cũng đã quyết định chuyển đổi hoạt động của họ bằng cách áp dụng AI trong các sản phẩm và dịch vụ hiện tại của họ.
Ví dụ về điều này có thể được tìm thấy trong các đại gia công nghệ như Apple, Amazon và Google.
[Image: Apple1.jpg]
[img=681x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/05/Apple1.jpg[/img]
Lần đầu tiên Apple công bố rằng họ sẽ chuyển dịch các bước đầu tiên sang công nghệ AI là vào cuối năm 2016. Điều này đã được thực hiện, chẳng hạn như là với các nghiên cứu về kỹ thuật cho hình ảnh và nhận dạng chữ viết tay.
[Image: 2014Amazon_Logo_280114-1-630x420.jpg]
[img=540x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/05/2014Amazon_Logo_280114-1.jpg[/img]
Amazon từ lâu đã được hưởng lợi từ các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phát triển hơn nữa đế chế thương mại điện tử của mình bằng cách đưa ra các khuyến nghị mua hàng được nhắm tới từng đối tượng khách hàng.
[img=681x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/05/1_FUTYqY5PT70DzwqKRzpTPg.jpeg[/img]
Cuối cùng, Google đã áp dụng AI trong nhiều sản phẩm của mình, từ Google Translate đến TensorFlow, một thư viện phần mềm mã nguồn mở dành cho Machine Learning trong nhiều loại hình tác vụ nhận thức và hiểu ngôn ngữ.
Điều gì sẽ xảy ra với trí tuệ nhân tạo trong năm 2018 này?
Dường như nó sẽ ảnh hưởng đến cuộc sống của chúng ta theo nhiều cách hữu hình hơn so với những gì hiện tại.
 [Image: 104786213-GettyImages-675938062.530x298.jpg]
[img=630x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/05/104786213-GettyImages-675938062.530x298.jpg[/img]
Các thuật toán trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu cho đến nay đã mang lại nhiều lợi ích đối với con người, bởi vì con người chúng ta rất khó có thể kiểm tra một cách nhanh chóng và chính xác.
Vì lý do này, ngành tài chính là một trong những lĩnh vực được hưởng lợi nhiều nhất từ những tiến bộ đã đạt được với công nghệ AI và hứa hẹn cho những thành tựu lớn hơn trong tương lai gần nhất.
Trên thực tế, rất ít ngành công nghiệp phù hợp và hứa hẹn cho việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo hơn là tài chính, do bản chất cực kỳ định lượng và số lượng lớn dữ liệu của ngành này.
Machine Learning, một nhánh cụ thể của AI, đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện gian lận, có thể phát hiện thành công các hoạt động và hành vi đáng ngờ, gắn cờ cho các nhóm bảo mật theo dõi và phân tích chúng.
Trí tuệ nhân tạo, cũng đã chiếm ưu thế trong việc đào tạo “các cố vấn robot”, các thuật toán có thể hiệu chỉnh danh mục tài chính chi tiết theo đầu vào mà người dùng đưa ra, đồng thời nêu rõ mục tiêu và khả năng chịu rủi ro của họ.
Trong tương lai gần, AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong các khía cạnh khác của ngành tài chính: nó sẽ cải thiện dịch vụ khách hàng của các ngân hàng và các giao diện đàm thoại, nó sẽ tăng cường bảo mật dữ liệu và phân tích dữ liệu chính xác hơn.
Đối với hoạt động giao dịch, AI có thể tạo đột phá và có lợi vì nhiều lý do khác nhau.
Trước hết, nó cho phép loại bỏ hoàn toàn kẻ thù tồi tệ nhất của thương nhân: cảm xúc. Ngay cả những nhà giao dịch chuyên nghiệp nhất thì họ cũng là con người. Họ có thể lo lắng nếu mọi thứ không diễn ra như mong đợi, đồng thời mất rất nhiều thời gian để theo dõi biến động của thị trường và nghiên cứu các cơ hội và khả năng khác nhau. Máy móc không có cảm xúc và quan trọng nhất là có khả năng học hỏi từ trải nghiệm trước đó. Chúng ghi lại tất cả các sự kiện, lưu trữ những sự kiện ấy và xây dựng chúng để có thể sử dụng kiến thức đó cho việc dự đoán tốt hơn sự thay đổi và sự kiện thị trường trong tương lai.
Với những thông tin mà chúng thu thập, máy tính có thể đưa ra quyết định kinh doanh cực nhanh, phản ứng ngay sau những biến động của thị trường. Phản ứng nhanh này sẽ không thể xảy ra ở con người bởi vì dù chúng ta có kinh nghiệm thế nào đi nữa thì chúng ta vẫn phải suy nghĩ về quyết định của mình và cần có được bằng chứng để hoàn toàn chắc chắn rằng chúng ta đang làm đúng.
Chúng ta không phải máy móc, và bộ nhớ của chúng ta không thể lưu trữ một lượng lớn dữ liệu cũng như ghi nhớ chúng để sử dụng khi cần thiết. Trí tuệ nhân tạo có thể giám sát tất cả các giao dịch xảy ra trong thời gian thực, điều mà không một người nào trên hành tinh này có thể làm được.
Đó là một thực tế: Trí tuệ nhân tạo đã bước vào cuộc sống và nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu đối với chúng ta.
Reply
#8
Việc kết hợp Blockchain và AI sẽ thúc đẩy những tiến bộ vượt bậc trong công nghệ hiện đại
[Image: tri-tue-nhan-tao-ai-blockchain.jpg]
Robot Sophia tại Saudi là Robot đầu tiên trên thế giới được cấp quyền công dân

Hiện nay, tốc độ phát triển các lĩnh vực công nghệ đang ngày càng gia tăng khi so sánh với những tiến độ đạt được trong vài thập kỷ qua. Sự gia tăng theo cấp số nhân này đã vượt khỏi cả sự kiểm soát của Internet và nhiều công nghệ khác.
Những sự phát triển mới nổi này đang đưa chúng ta đến một thế giới thông minh hơn, nơi mà các dư thừa sẽ bị loại bỏ, đồng thời mang lại các giải pháp trực tiếp và hiệu quả hơn. Quản lý chi phí hiệu quả thông qua việc loại bỏ các trung gian và đạt được các mục tiêu chính xác hơn trong khi tối đa hóa các nguồn lực sẵn có là một số lợi ích của các tiến bộ công nghệ mà chúng ta thấy ngày nay. Một trong những yếu tố cơ bản đằng sau những thành tựu này là khái niệm Trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ giúp nhân loại xây dựng một thế giới thông minh hơn.
Công nghệ ngày hôm nay
Công nghệ ngày nay liên quan đến việc thu thập thông tin và phân tích dữ liệu ở mức độ cao. Quản lý dữ liệu đã trở thành một yếu tố quyết định và quan trọng trong các ngành nghề khác nhau. Do đó sự thành công hay thất bại của các cơ sở phần lớn phụ thuộc vào cách xử lý và quản lý thông tin một cách mạnh mẽ và hiệu quả.
Jason Cassidy, người sáng lập Helium nói với CCN rằng AI ngày càng được sử dụng theo cách khác nhau. Ông cũng nói thêm rằng:
“Mỗi năm chúng ta thấy mình ngày càng dựa vào trí thông minh nhân tạo để hỗ trợ cho mình. Bây giờ, khi bạn ghép nối lĩnh vực đang phát triển là công nghệ blockchain với AI, bạn sẽ có được những kết quả ấn tượng vô cùng”.
Sự kết hợp của các công nghệ
[img=681x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2018/05/blockchain-ai-artificial-intelligence.jpg[/img]
Ông lưu ý rằng rất có khả năng sự kết hợp AI và blockchain không chỉ có thể cải thiện cách hoạt động của các blockchain mà bản thân AI cũng có thể được cải thiện một cách tương ứng.
Đây là loại sức mạnh tổng hợp được minh họa bằng lĩnh vực đầy hứa hẹn – quảng cáo dựa trên blockchain, nơi kết hợp các hợp đồng thông minh blockchain, công nghệ thần kinh và trí tuệ nhân tạo trong các quảng cáo được nhắm mục tiêu.
Cassidy tiếp tục bằng cách giải thích rằng chứng khoán, tối ưu hóa việc tiêu thụ năng lượng và cải thiện hiệu suất là một số lĩnh vực mà cả blockchain và AI sẽ hưởng lợi bằng cách kết hợp với nhau. Vì cả hai công nghệ này được dựa trên rất nhiều sự tin tưởng nên theo thời gian, những cải tiến này rõ ràng sẽ gia tăng mức độ tin cậy của xã hội dành cho chúng.
Khi ngày càng có nhiều điểm dữ liệu được đưa vào và nạp cho AI, sẽ cần phải lưu trữ dữ liệu an toàn bằng cách sử dụng blockchain. Sau khi lưu trữ, khả năng hiểu và đưa vào sử dụng dữ liệu đó để đưa ra quyết định tốt hơn sẽ là công việc của AI. Những công nghệ này sẽ cải thiện điểm yếu của nhau. Vì vậy, giống như Internet Of Things (IoT), chúng tôi tìm thấy AI và công nghệ blockchain sẽ có khả năng được áp dụng một cách chính thống. Do đó, blockchain dường như là một trong những “bàn đạp” công nghệ mà xã hội đã chờ đợi.
Công nghệ tăng cường
Sau khi trải qua giai đoạn phát triển ban đầu, công nghệ blockchain cuối cùng sẽ nhận được sự ủng hộ. Các ngành công nghiệp đang tìm cách triển khai một cách thích hợp cho công nghệ mới nổi này và các công ty khởi nghiệp đang tận dụng các cơ hội trong đó.
Từ góc độ chung, công nghệ blockchain được nhiều người coi là một công cụ để cải thiện các quy trình hiện có. Điều này giải thích nhanh chóng công nghệ này đang phát triển và trở nên phổ biến nhanh như thế nào.
Theo những người ủng hộ, công nghệ blockchain là một sự phát triển được xây dựng cho các ứng dụng chính thống. Điều này phủ nhận bất kỳ ý kiến nào cho rằng blockchain là một công nghệ độc lập. Do đó, chúng ta cần tìm kiếm các phương pháp khách quan về kết nối công nghệ để đạt được những đổi mới mạnh mẽ vượt ra ngoài khái niệm công nghệ độc lập. Đó là một điều cần thiết và cơ bản để đạt được các giải pháp khác nhau và phục vụ cho hệ sinh thái công nghệ phát triển nhanh chóng của con người.
Theo: TapChiBitcoin.vn/ccn.com
Reply
#9
Liệu trí tuệ nhân tạo có đặt dấu chấm hết cho loài người?
Chúng ta đã có đôi chút nhận thức về thế giới của trí tuệ nhân tạo hay còn có tên gọi là công nghệ AI.
Nó có khả năng thay đổi cuộc sống cho các thế hệ. Nó sẽ thay đổi lối sống, cuộc sống làm việc và hoạt động của các dịch vụ công cộng mãi mãi. Nó sẽ hoàn toàn tái định nghĩa công việc chế tạo và sản xuất đồng thời loại bỏ các ranh giới với những gì có thể xây dựng và tạo ra. Tất cả mọi thứ sẽ được tự động hóa giống như việc máy bay không người lái của Amazon sẽ tiến hành chuyển hàng cho bạn trong ngày và thả xuống ngay trước hành lang nhà.
Mức năng suất sẽ tăng theo cấp số nhân. Các công việc cấp thấp sẽ được thực hiện bởi những cỗ máy không bao giờ cảm thấy buồn chán, mệt mỏi.
Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo cũng có những mặt trái
[Image: ai-01-1920x960.jpg]
Công nghệ này sẽ tiếp tục học hỏi từ con người, sau đó chắc chắn tại một số thời điểm nào đó, trí tuệ nhân tạo sẽ vượt mặt chúng ta. Nhiều người sẽ mất việc làm vì mọi quy trình có thể được tự động hóa. Và tệ hơn hết, trí tuệ nhân tạo sẽ có nguy cơ được phát triển thành một loại vũ khí nào đó, dĩ nhiên là ‘làm cho thế giới an toàn hơn’.
Vâng, chúng ta nên vui mừng vì thời đại mới này. Nhưng chúng ta cũng nên sợ hãi về điều đó. Đây chẳng khác nào trò chơi với quỷ dữ.
Hãy tưởng tượng về viễn cảnh một thế giới tồi tệ với AI.
Một thế giới hoàn toàn mới
Thế giới phim ảnh đã vẽ lên nhiều viễn cảnh của một thế giới robot và hầu hết không phải là điều tốt đẹp cho nhân loại. Nhưng mà tất nhiên kết thúc vẫn sẽ có hậu cho con người theo đúng kiểu “Hollywood”.
Hãy xem xét kỹ hơn một số chủ đề và ý tưởng của những bộ phim này, bạn sẽ bắt đầu nhận ra rằng chúng không hẳn là những điều điên rồ và trong tương lai chúng có thể có khả năng xảy ra. Dưới đây là một vài ví dụ.
SkyNet (bộ phim Kẻ hủy diệt)
Đừng cười. Hãy nhớ rằng ngay cả một số người tiên phong của công nghệ AI trong thời đại của chúng ta cũng lo sợ trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành thứ gì đó đi ngược lại với thiết kế ban đầu.
Elon Musk chính là một ví dụ. Iron man ngoài đời thực này đã thực sự khởi động một dự án gọi là Neuralink để ngăn chặn viễn cảnh mà AI có thể biến thành một thiết kế không như mong muốn. Musk nói:
“Bạn biết đấy, nhiều bộ phim đã đề cập tới vấn đề này như Terminator chẳng hạn. Kết quả thì thật đáng sợ. Và chúng ta nên cố gắng đảm bảo mọi thứ diễn ra theo chiều hướng tích cực.”
[Image: lo-dien-nguyen-dang-nguoi-may-t800-cua-k...diet-5.jpg]
Nếu bạn chưa biết thì SkyNet là một hệ thống siêu trí tuệ điều khiển hàng triệu máy chủ trên toàn thế giới. Skynet trở nên tự nhận thức và nhận ra tiềm năng của chính nó. Khi những người sáng tạo cố gắng để tắt nó đi thì hệ thống SkyNet đã bật chế độ tự bảo vệ và coi con người là một mối đe dọa. Theo thiết kế mã hóa ban đầu, nó khởi động chương trình bảo vệ và tiến hành tiêu diệt nhân loại. Đại loại là như vậy. Bộ phim Terminator có chút ngớ ngẩn.
Hệ thống SkyNet có quyền kiểm soát tất cả các vũ khí quân sự được điều khiển bởi máy vi tính, kể cả toàn bộ kho vũ khí hạt nhân của Mỹ. Điều này được thực hiện để ngăn chặn lỗi của con người và tăng tốc độ phản ứng với các mối đe dọa.
Tuy nhiên, sau khi quyết định chấm dứt nhân loại, hệ thống SkyNet đã châm ngòi cuộc chiến tranh hạt nhân.
Như một tiền đề thì đúng là nên kiểm soát vũ khí hạt nhân và không để thứ vũ khí có khả năng chấm dứt sự tồn tại của nhân loại này nằm trong tay những người như Donald Trump và Kim Jong-un. Thay vào đó, hãy trao quyền lực này cho robot. Một robot không có cảm xúc ắt hẳn sẽ an toàn hơn các nhà lãnh đạo ích kỷ của chúng ta.
Điều này đúng nhưng chỉ cho đến khi các robot trở nên tự nhận thức và chúng có thể tự đưa ra quyết định của mình. Khi đó, điều gì sẽ xảy ra nếu AI cảm thấy chán ngấy với nhân loại và quyết định tiêu diệt chúng ta?
I-Robot
Bạn lại cười ư? Trong bộ phim này, Will Smith phải chiến đấu với những robot vô cùng hận thù. Chúng quyết định không tuân theo mệnh lệnh và tự ra quyết định. Những robot này được thiết kế để phục vụ nhân loại, tuân theo ba nguyên tắc của robot:

  • Robot không được làm hại con người

  • Robot phải tuân lệnh con người, trừ trường hợp vi phạm nguyên tắc thứ nhất

  • Robot phải bảo vệ sự tồn tại của chính nó miễn là sự bảo vệ đó không xung đột với nguyên tắc đầu tiên hoặc thứ hai.
Những robot này được thiết kế với hi vọng sẽ làm cho cuộc sống hàng ngày dễ dàng hơn, an toàn hơn và ít cô đơn hơn. Trong xã hội công bằng đó, mọi người đều sở hữu một robot NS-5.
Cho đến khi chương trình máy tính quyết định biến tất cả các robot trở thành kẻ thù chống lại nhân loại. Rất may là chúng ta đã có người anh hùng Will Smith trong bộ phim đó.
[Image: irobot-fanart1.jpg]
Nếu robot có thể làm cho cuộc sống của mọi người dễ dàng hơn, mọi người chắc chắn sẽ muốn điều đó. Với việc đưa máy móc vào thế giới của chúng ta, sẽ phải có các thông số và giao thức để giữ an toàn cho chúng ta. Tuy nhiên, ai dám chắc rằng các robot không thể quyết định chống lại các giao thức? Hoặc các luật có thể bị hiểu sai? Thật đáng lo ngại, nếu chúng làm thế, hệ thống nào sẽ có mặt để bảo vệ chúng ta khỏi chúng? Ai sẽ kiểm soát một hệ thống như vậy?
Bạn không thể mong đợi Will Smith thực sự cứu chúng ta. Anh ấy chỉ là một diễn viên.
Metalhead (phim Black Mirror, Phần 4)
Mùa gần đây nhất của Black Mirror có một tập phim với hình ảnh quá đáng sợ: Chó robot
Video Player0000:4
Dựa trên những đoạn video của Boston Dynamics cùng với bộ phim All Is Lost, tập phim tập trung vào hậu quả sau sự sụp đổ (không giải thích được) của nhân loại và hoàn cảnh tuyệt vọng của Bella khi cố gắng thoát khỏi cơn ác mộng bị săn đuổi bởi những con chó robot. Cảnh phim thực sự kinh khủng và đáng sợ. Tất nhiên, có một chút phóng đại, nhưng nó được dựa trên cơ chế thực sự là những chú chó robot của Boston Dynamics. Thử tưởng tượng bạn bị săn đuổi bởi một bầy cho robot thiện chiến, không hề biết mệt mỏi và chẳng thể ngăn chặn như những chú cho thông thường mà xem. Thật kinh khủng!
Chạy đua vũ trang với AI
Hãy rời xa Hollywood và trở về  hiện thực – một hiện thực cũng đáng sợ như địa ngục vậy. Xây dựng trí thông minh nhân tạo đang trở thành một cuộc đua. Mọi quốc gia đều muốn trở thành dẫn đầu trong việc sản xuất các công nghệ robot tốt nhất. Nhưng chúng ta có thực sự hiểu nó không? Chúng ta có thực sự biết chúng ta đang làm gì không?
Khi công nghệ ngày càng trở nên thông minh hơn, nó chắn chắn sẽ vượt mặt chúng ta – và chúng ta sẽ không sẵn sàng để đối phó hoặc kiểm soát nó.
Bạn không tin nó sẽ vượt mặt chúng ta ư? Những cỗ máy này có thể nhanh hơn 1000 lần so với chúng ta và do đó có thể phát triển nhanh gấp 1000 lần. Điều gì sẽ xảy ra khi chúng ta chế tạo những cỗ máy mà chúng ta không hiểu? Điều gì xảy ra khi máy móc phát triển các mục tiêu không mang lại lợi ích cho nhân loại? Điều gì sẽ xảy ra khi A.I. quyết định chúng ta đang trong quá trình phát triển của nó? Bắt đầu nghe giống với câu chuyện về SkyNet rồi nhỉ!
Thế giới của công việc
Việc áp dụng AI vào công việc là điều không tránh khỏi. Tất cả các quy trình đều có thể được AI đảm nhiệm. Một công ty Mỹ đã cấy chip vào nhân viên của mình. Con chip gần bằng kích thước của một hạt gạo, được tiêm giữa ngón tay cái và ngón trỏ. Các chip cấy ghép sẽ cho phép các nhân viên đăng nhập vào máy tính văn phòng, mở cửa ra vào và mua hàng từ các máy bán hàng tự động, hoặc một số chức năng khác nữa mà không cần sử dụng thẻ hoặc những thứ tương tự. Tóm lại, nó sẽ cải thiện tốc độ và hiệu quả trong công việc của họ. Trong bối cảnh rộng hơn nó sẽ dẫn đến các khoản thanh toán tương tự như ApplePay, mở khóa cửa nhà bạn, sử dụng điện thoại của bạn, các chuyến bay… tất cả được thực hiện thông qua lòng bàn tay của bạn.
Và trong khi ý tưởng này rất tuyệt vời và sẽ làm cho chúng ta cảm thấy mình như siêu nhân thì nó cũng đi kèm rất nhiều những nguy cơ. Hầu hết các vấn đề này đều làm giảm sự riêng tư. Theo nghĩa đen, dữ liệu trong lòng bàn tay của bạn mang lại nguy cơ. Nó có thể được quét hoặc nhân rộng và thông tin sẽ bị ăn cắp. Tiếp đó là vấn đề gián điệp. Chúng ta biết điện thoại có thể theo dõi được. Chúng ta biết việc sử dụng internet của chúng ta bị theo dõi theo nhiều cách.
Nhưng nếu bạn có một thiết bị trong lòng bàn tay, bạn sẽ dễ dàng bị theo dõi và giám sát mọi lúc. Nó có thể là kết thúc tuyệt đối của sự riêng tư. Sếp của bạn có thể tìm thấy bạn bất cứ lúc nào trong ngày. Các hoạt động trong cuộc sống cá nhân của bạn cũng bị theo dõi.
Chúng ta có muốn trở thành những con chip mang dữ liệu và ít giống con người hơn không?
Cái chết của việc làm
Tác động được nêu rõ nhất của cuộc cách mạng robot là mất việc làm và con số thì thật kinh khủng.
Theo một nghiên cứu của McKinsey Global Institute, một kịch bản tồi tệ nhất là 800 triệu việc làm trên toàn thế giới có thể biến mất vào năm 2030. Bạn không nhìn nhầm đâu.
800 triệu, trong 12 năm.
Chỉ tính riêng tại Hoa Kỳ, từ 39 đến 73 triệu việc làm có nguy cơ tự động hóa, tương đương với khoảng một phần ba lực lượng lao động. Hình ảnh này cho thấy những nước đang phát triển có nguy cơ cao hơn:
[Image: 1*lHQfMxWMo6ebxU9kLeOzlA.png]
Tất nhiên, việc tự động hóa quy mô cao sẽ tạo ra công ăn việc làm mới và tinh chỉnh vai trò hiện có. Người lao động cũng sẽ có thể chuyển đổi nghề nghiệp của họ. Nhưng một phần ba lực lượng lao động vẫn sẽ không có việc làm. Người ta dự đoán rằng chỉ những cá nhân trong công việc có thu nhập cao hơn mới có khả năng thích nghi với thị trường đang thay đổi trong khi nhu cầu về nghề nghiệp cấp trung và cấp thấp sẽ giảm.
Vậy làm thế nào để hàng triệu người sống mà không có việc làm?
Bất bình đẳng thu nhập toàn cầu
Richard Branson gần đây đã phát biểu rằng AI sẽ dẫn đến bất bình đẳng xã hội. Để chống lại điều này, các công việc mới phải được tạo ra, mọi người phải có được “thu nhập tối thiểu cơ bản” hoặc mức thu nhập cơ bản chung nên được thiết lập “để không có ai phải ngủ ngoài đường”.
Ngay cả Zuckerberg, người đã sử dụng AI để trở thành quản gia riêng của mình, cũng cho biết “bây giờ là lúc chúng ta cần khám phá những ý tưởng như thu nhập cơ bản chung để cung cấp cho mọi người một bước đệm để thử nghiệm những điều mới”.
Cuộc cách mạng có thể tạo ra một tình huống mà thu nhập quốc gia không phải là một sự lựa chọn mà là sự cần thiết.
Những nỗi sợ hãi của những người tiên phong
Có nhiều ý kiến trái chiều về công nghệ AI Nhiều người tỏ ra hoài nghi và lo sợ. Nhưng cũng có những người cho rằng AI chính là tương lai của nhân loại.
Stephen Hawking nói với BBC: “Tôi nghĩ rằng sự phát triển trí thông minh nhân tạo đầy đủ có thể đánh dấu sự kết thúc của loài người”.
Nick Bostrom, tác giả của tác phẩm Siêu trí tuệ cũng có nhận định tương tự:
“Một khi siêu trí tuệ không thân thiện tồn tại, nó sẽ vượt mặt chúng ta. Số phận của chúng ta sẽ bị định đoạt”.
Bill Gates nói với Charlie Rose rằng AI có khả năng nguy hiểm hơn một thảm họa hạt nhân. Như đã thảo luận trước đó, AI trên thực tế có thể là nguyên nhân của chiến tranh hạt nhân.
Elon Musk gần đây đã cảnh báo rằng “Sự nguy hiểm của AI lớn hơn nhiều so với nguy cơ của các đầu đạn hạt nhân”.
Suy nghĩ sau cùng
Tương lai của thế giới sẽ rất khác biệt. Điều này luôn luôn xảy ra từ thế hệ này sang thế hệ khác nhưng bây giờ tốc độ thay đổi đang tăng nhanh đến nỗi sự thay đổi đang xảy ra trong chu kỳ nhanh hơn.
AI sẽ thay đổi cách chúng ta sống và làm việc mãi mãi.
Trong nhiều khía cạnh của cuộc sống nó sẽ khiến mọi thứ trở nên dễ dàng hơn, nhanh hơn và càng tự động hơn. Nhờ đó, ngày càng có nhiều người có thể tận hưởng sự tự do của họ và làm những điều họ thích.
Nhưng công nghệ này cần được tìm hiểu một cách thận trọng. Nó phải được thực hiện đúng cách với sự quan tâm, chú ý và hiểu biết nghiêm túc. Không nên coi đó là một cuộc chạy đua nếu không chúng ta sẽ thực sự đối mặt với nguy hiểm. Giống như những tình huống khó xử của người lái xe, chúng ta cần hiểu đầy đủ về những robot này và cách chúng sẽ chung sống với nhân loại.
Chỉ có thời gian mới biết liệu tương lai của công nghệ này sẽ giúp xã hội loài người phát triển thịnh vượng hơn nữa hay đây sẽ là dấu chấm hết cho thời đại của con người.
Reply
#10
Trí tuệ nhân tạo (AI) và ứng dụng trong hoạt động marketing

Trí tuệ nhân tạo là gì ?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence-AI) là trí tuệ được biểu diễn bằng bất kỳ một hệ thống nhân tạo nào đó. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo bao gồm các tác vụ điều khiển, lập kế hoạch (scheduling), khả năng trả lời các câu hỏi về chẩn đoán bệnh, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng tiếng nói và khuôn mặt…vv. Cùng với sự phát triển của công nghệ, trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như lao động, y tế, an ninh, giao thông, marketing.vv… Với marketing, ứng dụng của AI liên quan đến nghiên cứu hành vi khách hàng, thu thập thông tin khách hàng, trả lời khách hàng về các sản phẩm của doanh nghiệp….. Hiện nay, rất nhiều công ty lớn đầu tư và ứng dụng trí tuệ nhân tạo như Google, Facebook, Amazon, IBM, Microsoft hay Baidu, Xiaomi và các công ty khác của Trung quốc. Để có thể nắm bắt và theo kịp xu hướng công nghệ, và khai thác tốt hiệu quả trí tuệ nhân tạo để ứng dụng vào trong hoạt động kinh doanh, các doanh nghiệp cần nghiên cứu và ứng dụng AI một cách có hiệu quả. Nhằm cung cấp cái nhìn khái quát về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong hoạt động marketing, trong phạm vi bài viết này, tác giả xin giới thiệu một số ứng dụng AI phổ biến hiện nay đang được thực hiện bởi một số công ty trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng.
[Image: tri-tue-nhan-tao.jpg]
Thứ nhất, ứng dụng trong công cụ tìm kiếm
Các dịch vụ tìm kiếm có thể ứng dụng AI để “dự đoán” mục đích của người sử dụng khi thực hiện tìm kiếm với 1 cụm từ khóa lạ. Một hệ thống phổ biến đang được Google đang triển khai hiện nay là RankBrain. Thông qua machine learning, RankBrain có thể dịch từ và chuyển thể cụm từ chưa bao giờ nhìn thấy đó sang một từ quen thuộc có ý nghĩa tương tự.
Thứ hai, ứng dụng trong xác định khách hàng mục tiêu
Với AI, các công ty có thể dựa vào dữ liệu lớn (Big data) để phân loại khách hàng vào các nhóm khác nhau dựa trên thông tin nhân khẩu học, sản phẩm từng mua, hành vi ngoại tuyến và lịch sử duyệt web trực tuyến. Với AI, các chuyên gia marketing có thể xác định được thời điểm mà khách hàng sẽ trải qua những sự kiện lớn trong cuộc sống – thời gian mà họ có thể sẽ thay đổi thói quen mua sắm của mình. VD, Target đã sử dụng hoạt động mua bán của khách hàng để gửi thư quảng cáo sản phẩm em bé cho những phụ nữ mà họ dự đoán sẽ có thai.
Thứ ba, ứng dụng trong xây dựng và phát triển mối quan hệ với khách hàng tiềm năng
Một ứng dụng khác của AI trong hoạt động marketing đó là việc sử dụng hệ thống bán hàng tự động ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giao tiếp với khách hàng tiềm năng của công ty. Các công ty có thể thu thập được thông tin liên lạc, giới thiệu tính năng của sản phẩm và bỏ qua những khách hàng không tiềm năng.Ví dụ, Conversica với hệ thống bán hàng tự động sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để gửi email và trò chuyện, tạo cảm giác như con người đích thực. Khi hệ thống này đã cung cấp thông tin cho khách hàng và xác định là khách hàng tiềm năng, nó sẽ kết nối đến nhân viên bán hàng để chốt giao dịch.
Các digital publisher cung cấp cho các khách hàng trải nghiệm cá nhân hóa thông qua một dạng trí tuệ nhân tạo được gọi là giao diện người dùng thụ động. Phương pháp này thu thập liên tục dữ liệu hành vi từ thiết bị của khách hàng, sử dụng machine learning để chọn trải nghiệm phù hợp với nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Spotify’s Running, là ứng dụng điển hình cho giao diện người dùng thụ động. Ứng dụng này thu thập dữ liệu theo dõi tập luyện từ điện thoại người dùng để chọn nhạc có nhịp phù hợp với tốc độ người chạy.
Thứ tư, ứng dụng trong hoạt động bán hàng
AI có thể cho phép các website gợi ý các sản phẩm phù hợp với nhu cầu hoặc cho phép tìm kiếm sản phẩm bằng giao tiếp hay bằng hình ảnh giống như giao tiếp với người bán hàng trong thực tế. Theo thống kê của Accenture, ứng dụng của AI trong ngành bán buôn và bán lẻ sẽ chạm mức 59% vào năm 2035
Thứ năm, ứng dụng trong quảng cáo tự động (Programmatic Advertising)
Bên cạnh ứng dụng trong hoạt động nghiên cứu khách hàng, bán hàng và công cụ tìm kiếm, các công ty có thể sử dụng những thế mạnh của computational advertising – chuỗi thuật toán cho phép các chuyên gia marketing cung cấp quảng cáo vào đúng thời điểm, dựa vào những yếu tố như thông tin nhân khẩu học, thói quen trong hoạt động trực tuyến và những nội dung mà khách hàng xem khi quảng cáo xuất hiện. VD. Saatchi & Saatchi LA đã ứng dụng công nghệ này để cho phép người dùng Facebook xem những quảng cáo Toyota riêng biệt, gợi ý cho họ thực hiện các hoạt động dựa trên sở thích riêng của họ.
Thứ sáu, ứng dụng trong quảng cáo hình ảnh (In-Image Advertising) và lọc cộng tác (collaborative filtering)
AI được ứng dụng trong quảng cáo hình ảnh để mang đến những mẫu quảng cáo phù hợp trong từng trường hợp cụ thể dựa trên công nghệ machine learning với một chuỗi thuật toán thông minh xử lý thông tin theo cách tương tự như não bộ của con người. VD, GumGum, công ty quảng cáo của Mỹ đã thiết lập công nghệ AI của mình nhận biết tất cả các loại vật thể, con người, màu sắc, chủ đề và logo nhãn hàng bằng cách đưa hàng triệu hình ảnh được dán nhãn vào hệ thống thần kinh. Với cách làm này, công nghệ này có thể đặt một quảng cáo thích hợp vào mỗi bức ảnh.
Bên cạnh đó, các nhà bán lẻ trực tuyến có thể ứng dụng AI qua việc cung cấp các sản phẩm đề nghị thông qua hệ thống lọc cộng tác (collaborative filtering) để liên kết những khách ghé thăm website với khách hàng khác có cùng nhu cầu. Nếu khách hàng X và khách hàng Y đều mua sản phẩm giống nhau vào khoảng thời gian nào đó, nhiều khả năng họ sẽ hứng thú và quan tâm các sản phẩm của nhau vào những lần mua kế tiếp. Amazon là 1 ví dụ điển hình của ứng dụng công nghệ lọc cộng tác với bộ máy gợi ý sản phẩm vô cùng hiệu quả và cả gợi ý cổ điển “người dùng mua sản phẩm này cũng mua….”.
Thứ bảy, ứng dụng trong hoạt động định giá
Bên cạnh việc ứng dụng trong các hoạt động xây dựng và phát triển mối quan hệ khách hàng, trong hoạt động quảng cáo và xác định khách hàng mục tiêu. Các chuyên gia marketing còn có thể ứng dụng AI trong hoạt động định giá. Cụ thể, dựa vào những gì khách hàng sẵn sàng trả cho sản phẩm trong hoàn cảnh tương tự ở quá khứ, các DN và các chuyên gia marketing có thể sử dụng machine learning để đặt giá tốt nhất cho hàng hóa và dịch vụ của người bán ở bất kì thời điểm nào. Đó là lý do giải thích tại sao khách hàng phải trả nhiều tiền hơn vào cái ngày cuối tuần nếu sử dụng ứng dụng “đi chung xe” ? hay giá vé máy bay lại khác nhau tủy theo thời điểm khách hàng mua. Một trong những ví dụ điển hình của ứng dụng của AI trong định giá động là trường hợp điều chỉnh giá bán trên Amazon Marketplace cho người bán đảm bảo việc tối ưu hóa lợi nhuận nhưng vẫn duy trì sức mạnh cạnh tranh với các đối thủ. Google cũng là 1 trường hợp điển hình khác trong việc sử dụng AI trong định giá bằng việc tự động điều chỉnh số tiền nhỏ nhất một nhà xuất bản đồng ý chi trả cho một lượt truy cập quảng cáo, dựa vào chi phí người mua đã trả cho một sản phẩm tương tự.
Trí tuệ nhân tạo là xu thế phát triển tất yếu trong thời đại công nghệ số. Việc ứng dụng AI vào các lĩnh vực của hoạt động kinh tế xã hội, mà cụ thể là hoạt động marketing càng trở nên hữu ích hơn nữa. Tuy nhiên, điểm lưu ý ở đây là các công ty cần ghi nhớ 1 quan điểm: “ứng dụng nhưng không phụ thuộc” vào AI.
Việc xây dựng và phát triển mối quan hệ với khách hàng thường do con người thực hiện, vì nó phức tạp và cần tư duy sâu. Tuy nhiên, hiện nay rất nhiều ứng dụng đã có thể giúp trí tuệ nhân tạo tự học, tự nhận dạng và dần đảm nhận thay con người công việc này thông qua chatbox hoặc các kênh giao tiếp. Các công ty chỉ thực hiện một việc duy nhất là biên soạn nội dung, kịch bản tương tác theo những chiến dịch mà công ty muốn hướng tới. Mặc dù AI có thể thay thế giảm tải công việc cho con người, đặc biệt trong hoạt động bán hàng, nhưng các nội dung tạo ra cho AI là kết quả của quá trình nghiên cứu, học tập, rèn luyện với khối lượng lớn nội dung, chất lượng do con người tạo ra. Do vậy, sự sáng tạo của con người là nền tảng cho công cụ này. Và nó sẽ không thể thay thế được sự sáng tạo của con người. Theo đó, AI trong marketing cho phép công ty dành nhiều năng lượng, trí tuệ hơn vào những công việc đòi hỏi sự sáng tạo, và các chuyên gia marketing không nên lạm dụng công cụ AI và rơi vào trạng thái bị động mà không có một chiến lược marketing phù hợp.
Reply