Chuyển đến nội dung chính

Tìm hiểu về máy tính trí tuệ nhân tạo AI, khái niệm và phân loại

Máy tính trí tuệ nhân tạo AI là cụm từ đang ngày càng trở nên phổ biến. Vậy máy tính trí tuệ nhân tạo AI là gì? Mời bạn cùng Adtech tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

 I. Khái niệm:

AI (Artificial Intelligence) nghĩa là trí tuệ nhân tạo - một công nghệ mô phỏng những suy nghĩ và quá trình tiếp thu kiến thức của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Toàn bộ quá trình này bao gồm việc học tập (thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin), lập luận (sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự sửa chữa lỗi.

II. Phân loại:

1. Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence - ANI)

Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) hay còn được gọi là AI yếu hoặc AI hẹp. 

Trợ lý ảo Siri trên iPhone hay nhận dạng tầm nhìn của ô tô tự lái; công cụ đề xuất các sản phẩm bạn thích dựa trên lịch sử mua hàng của bạn chính là các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo hẹp.

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence - ANI)

Đây là loại trí tuệ nhân tạo duy nhất được công nhận thành công và có nhiều đột phá cho đến nay. AI hẹp được thiết kế để hướng đến mục tiêu là các tác vụ đơn lẻ như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói / trợ lý giọng nói, lái xe ô tô hoặc tìm kiếm trên internet một cách thông minh.

Tuy những cỗ máy này có vẻ thông minh nhưng chúng cũng chịu một loạt các ràng buộc và hạn chế khi hoạt động và đó là lý do tại sao chúng được gọi là AI yếu. AI hẹp không bắt chước hoặc tái tạo trí thông minh của con người mà nó chỉ mô phỏng hành vi của con người dựa trên một loạt các thông số và bối cảnh hẹp.

Trí tuệ nhân tạo hẹp đã trải qua nhiều bước đột phá trong thập kỷ qua và được hỗ trợ bởi những thành tựu trong học máy và học sâu.

2. Trí tuệ nhân tạo rộng (Artificial General Intelligence - AGI)

Trí tuệ nhân tạo rộng đôi khi còn được gọi là AI mạnh hay AI cấp độ người.

AGI là một bộ máy thông minh ở cấp trung bình của con người, có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể xử lý được. Tạo ra AGI là một nhiệm vụ khó khăn hơn nhiều so với ANI và đến hiện tại chúng ta vẫn chưa thể làm được điều này. 

Trí tuệ nhân tạo rộng (Artificial General Intelligence - AGI)

Giáo sư Linda Gottfredson mô tả Trí tuệ nhân tạo rộng là “một năng lực tinh thần rất chung nhưng không hạn chế trong khả năng lý luận, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề, tư duy trừu tượng, hiểu được những ý tưởng phức tạp, học hỏi nhanh và học hỏi từ kinh nghiệm”. AGI sẽ có thể làm được tất cả những điều này một cách dễ dàng y hệt như con người vậy.

3. Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Superintelligence - ASI)

Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Superintelligence - ASI)


Nick Bostrom - nhà triết học và trí tuệ nhân tạo học Oxford hàng đầu đã định nghĩa siêu trí tuệ là “một trí tuệ thông minh hơn tất cả những bộ não uyên bác nhất trên tất cả mọi lĩnh vực bao gồm cả sáng tạo khoa học, trí khôn thông thường và năng lực xã hội”. ASI dao động từ một cỗ máy chỉ thông minh hơn con người một chút cho tới một cỗ máy thông minh gấp hàng triệu tỷ lần một con người bình thường. ASI chính là lý do cho sự cuốn hút của chủ đề về AI.

Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....