Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người

--- Bài mới hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo: Những Cơ Hội Và Thách Thức
  • Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Thời Đại Số: Bối Cảnh Thế Giới Và Liên Hệ Với Việt Nam
  • Phân Biệt Giữa Học Sâu, Học Máy Và Trí Tuệ Nhân Tạo
  • Sự Khác Nhau Của Vàng Trắng, Vàng Tây Và Vàng Ta
  • Mách Bạn Cách Nhận Biết Vàng Italy Chuẩn Nhất 2022
  • Ở bài viết này chúng ta sẽ đi tìm hiểu sự khác biệt của trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, sự vượt trội của trí tuệ nhân tạo cũng như những khả năng không thể thay thế của trí tuệ con người.

    Vậy trí tuệ nhân tạo là gì? Khái niệm này đã được BKAII phân tích rõ qua bài viết Trí tuệ nhân tạo sự ưu việt gắn liền với những rủi ro Trí tuệ con người được định nghĩa là trí tuệ được tạo thành từ kinh nghiệm trong quá khứ, thích nghi với các tình huống mới, xử lý các ý tưởng trừu tượng và có khả năng thay đổi môi trường nhờ kiến thức đã học được. Trí tuệ con người có thể tạo ra nhiều loại thông tin hay cung cấp thông tin quan sát được.

    So sánh trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người

    Tính vạn năng: Với trí tuệ con người chúng ta có thể học cách làm chủ vô vàn các kỹ năng khác nhau trong cuộc đời còn trí tuệ nhân tạo lại sử dụng hàng kilowats năng lượng để thực hiện các tác vụ.

    Khả năng đa nhiệm: Con người có thể làm việc với nhiều nhiệm vụ và có thể thay đổi liên tục. Còn trí tuệ nhân tạo thì cần một lượng lớn thời gian để dạy máy móc học một tác vụ nào đó.

    Khả năng ra quyết định: Trí tuệ con người có thể học cách ra quyết định từ kinh nghiệm. Với trí tuệ nhân tạo thì ngay cả những phát minh tiên tiến nhất cũng không thể so sánh được khả năng quyết định của một trẻ em

    Trạng thái: Thật thú vị khi nói trí tuệ con người ở trạng thái Analogue còn trí tuệ nhân tạo ở trạng thái Digital

    Bản chất: Trí tuệ con người xoay quanh việc thích nghi với môi trường bằng cách kết hợp một số quá trình nhận thức. Trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc thiết kế các máy móc có thể bắt chước hành vi của con người.

    Sử dụng bộ nhớ: Con người sử dụng ghi nhớ nội dung và vùng suy nghĩ, robot sử dụng các hướng dẫn tích hợp, được thiết kế bởi con người.

    Cách thức sáng tạo: Trí tuệ con người sáng tạo hơn trí tuệ nhân tạo. Dù trí tuệ con người đã tạo ra trí tuệ nhân tạo nhưng vẫn chưa thể tạo ra một trí tuệ vượt trội.

    Một số những sự vượt trội không thể không nhắc đến của trí tuệ nhân tạo

    • Trí tuệ nhân tạo có ưu thế trong nhiều nhiệm vụ, đặc biệt là trong việc phán đoán.
    • Tốc độ thực hiện: Trong khi một bác sĩ chẩn đoán bệnh trong ~ 10 phút nhưng cùng thời gian đó, AI có thể chẩn đoán được 1 triệu trường hợp.
    • Bớt định kiến: Chúng không bị ảnh hưởng bởi định kiến khi ra quyết định
    • Khả năng hoạt động: Chúng không cần nghỉ ngơi dù phải làm quá nhiều việc
    • Độ chính xác: Độ chính xác của đầu ra hoàn toàn tăng
    “BKAII – Thiết bị truyền thông TỐT nhất với giá CẠNH TRANH nhất!”

    --- Bài cũ hơn ---

  • Sự Khác Biệt Giữa Tiềm Thức Và Vô Thức Là Gì?
  • Vô Thức Và Sức Mạnh Của Nó
  • Ý Thức Và Vô Thức Theo Quan Điểm Của Freud
  • Ý Thức (Conscious) Và Vô Thức (Unconcious)
  • Cách Viết Y Và I Trong Tiếng Việt
  • Trí Tuệ Nhân Tạo: Những Cơ Hội Và Thách Thức

    --- Bài mới hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Thời Đại Số: Bối Cảnh Thế Giới Và Liên Hệ Với Việt Nam
  • Phân Biệt Giữa Học Sâu, Học Máy Và Trí Tuệ Nhân Tạo
  • Sự Khác Nhau Của Vàng Trắng, Vàng Tây Và Vàng Ta
  • Mách Bạn Cách Nhận Biết Vàng Italy Chuẩn Nhất 2022
  • Cách Phân Biệt Vàng Ta
  • Trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán ngày càng phức tạp, và hiện đang ảnh hưởng đến cuộc sống và nền văn minh của chúng ta hơn bao giờ hết. Các lĩnh vực ứng dụng AI rất đa dạng và có khả năng mở rộng, đặc biệt với những cải tiến trong phần cứng máy tính hiện nay, một số thuật toán AI đã vượt qua khả năng của chuyên gia. Khi công nghệ AI được cải thiện, lĩnh vực ứng dụng của AI sẽ phát triển hơn nữa. Cụ thể, các thuật toán AI sẽ bắt đầu tối ưu hóa đến một mức độ lớn hơn bao giờ hết để đạt đến mức độ siêu phàm của trí thông minh. Tiến bộ công nghệ AI sẽ đưa ra những thách thức đạo đức chưa từng có trong lịch sử. Nhiều chuyên gia tin rằng bên cạnh cơ hội toàn cầu, công nghệ AI đang đặt ra rủi ro, và có thể sẽ lớn hơn rủi ro công nghệ hạt nhân, mà trong mọi trường hợp đã bị đánh giá thấp trong lịch sử. Hơn nữa, phân tích rủi ro khoa học cho thấy thiệt hại gây ra từ công nghệ AI có ảnh hưởng diện rộng nên việc thực hiện và phát triển công nghệ AI cần rất nghiêm túc ngay cả khi xác suất thiệt hại hiện tại là rất thấp.

    Ưu điểm và rủi ro của AI hiện tại

    Cuộc sống cá nhân và sự phát triển xã hội bị chi phối ngày càng nhiều bởi các thuật toán và trí tuệ nhân tạo (AI). Trong đó bao gồm những công nghệ phổ biến hiện nay như điện thoại thông minh, hệ thống điều khiển giao thông và các công cụ tìm kiếm trên internet. Thị trường tài chính cũng phụ thuộc vào các thuật toán cao cấp và phức tạp mà bất kỳ chuyên gia nào cũng khó có thể hiểu đầy đủ . Phần lớn các thuật toán hoạt động không có sự cố, nhưng luôn có khả năng xảy ra những điều không mong muốn như sự kiện “thiên nga đen” (“black swan”) của người Hồi giáo đã đe dọa và hỗn loạn cả hệ thống xã hội.

    Xe không người lái không còn là khoa học viễn tưởng và xe tự lái sẽ có sẵn trên thị trường trong tương lai gần. Ngoài tiết kiệm thời gian để tập trung làm việc hoặc thư giãn, một lợi thế thứ hai cho những chiếc xe không người lái là nâng cao an toàn khi lái xe. Rất nhiều mạng sống có thể được cứu mỗi năm, bởi những chiếc xe không người lái đã an toàn hơn đáng kể so với các phương tiện do con người điều khiển.

    Thực tế là công nghệ AI hiện tại có thể hỗ trợ y tế và chẩn đoán chính xác hơn so với bác sỹ tại, nhờ các suy luận thống kê vượt trội so với đánh giá lâm sàng của các chuyên gia con người trong hầu hết các trường hợp. Công nghệ AI như Watson là lý tưởng để thực hiện các suy luận thống kê với việc sử dụng máy tính đối với một số loại chẩn đoán có thể cứu sống.

    Tuy nhiên, không phải lúc nào cũng là công nghệ cũng phi lý. Hầu hết các công nghệ có thể được sử dụng để mang lại lợi ích của loài người, nhưng cũng có thể nguy hiểm khi sử dụng bởi kẻ xấu, hoặc khi không được sử dụng cẩn thận an toàn và trong những tình huống không lường trước được.

    Tự động hóa và thất nghiệp

    Trong những thành công gần đây trong lĩnh vực máy học (Machine Learning) và robot, dường như chỉ còn là vấn đề thời gian ngay cả những công việc phức tạp đòi hỏi trí thông minh cao cũng có thể được tiếp quản toàn diện bởi máy móc.

    Những người sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ công nghệ tiến bộ là người dân và quốc gia hiểu tận dụng các cơ hội công nghệ mới và các ảnh hưởng của dữ liệu lớn trên mạng. Trong khi ngành công nghiệp giải trí có cơ hội quan trọng để phát triển giáo dục tốt hơn thông qua cá nhân hóa dạy học bằng AI và ứng dụng hóa tài liệu học tập, nó đồng thời cũng làm tăng nguy cơ tỷ lệ những người trẻ tuổi sẽ gặp khó khăn trong việc hoàn thành giáo dục của họ do nghiện bệnh lý đối với các trò chơi video và/hoặc internet.

    Tiến bộ công nghệ làm tăng năng suất xã hội, lần lượt nâng mức sống trung bình. Nếu công việc được thực hiện bởi máy móc nhiều hơn, thời gian rảnh rỗi của con người dành cho giải trí và tự phát triển cho con người tang lên (một ưu điểm của sử dụng AI). Tuy nhiên, nhược điểm của công nghệ AI là tăng tự động hóa và gia tăng năng suất sẽ dẫn tới sự bất bình đẳng xã hội ngày càng tăng cũng như sự gia tăng về mức sống trung bình không có sự trùng hợp với sự gia tăng chất lượng trung bình của cuộc sống. Các chuyên gia như kinh tế học MIT giáo sư Erik Brynjolfsson thậm chí lo lắng rằng công nghệ tiến bộ đe dọa làm cho cuộc sống của đa số của những người tồi tệ hơn.

    Tình báo và siêu trí tuệ nói chung

    Trí thông minh chung là khả năng đạt được mục tiêu chung trong các môi trường khác nhau. Trí thông minh này có thể gây ra rủi ro (thảm khốc) nếu các mục tiêu của các máy móc không phù hợp với con người. Nếu một trí thông minh chung đạt đến một mức độ siêu phàm, nó trở thành một siêu trí tuệ; đó là, một thuật toán vượt trội so với trí thông minh của con người trong mọi cách, kể cả sáng tạo khoa học, phổ biến, cảm giác, và năng lực xã hội. Lưu ý rằng định nghĩa này để ngỏ câu hỏi về việc có hay không một siêu trí tuệ sẽ có ý thức.

    Trong trường hợp tốt nhất, một siêu trí tuệ có thể giải quyết vô số vấn đề cho nhân loại, giúp chúng ta vượt qua đạt được những thành tựu khoa học, đạo đức, sinh thái và kinh tế trước những thách thức của tương lai. Tuy nhiên, nếu các mục tiêu của một siêu trí tuệ không tương thích với sở thích của con người và các sinh vật khác, AI sẽ mang tới một mối đe dọa tồn tại chưa từng có, có khả năng gây ra hậu quả nhiều hơn so với bất kỳ sự kiện nào trước đó trong vũ trụ.

    Nhìn lướt qua tình trạng nghiên cứu cho thấy rằng câu hỏi đầu tiên dễ trả lời hơn thứ hai. Hiện tại có sự đồng thuận đáng kể, nhưng không phải là toàn bộ trong số các chuyên gia rằng máy móc về nguyên tắc có thể có ý thức, và ít nhất là có thể trong thần kinh máy tính.

    Những cân nhắc này có hậu quả đạo đức sâu rộng. Nếu máy móc có thể có ý thức, thì nó về mặt đạo đức sẽ vô lương tâm khi khai thác chúng như một lực lượng lao động và sử dụng chúng cho các công việc rủi ro như gỡ rối mìn hoặc xử lý các chất nguy hiểm. Triển vọng này đặc biệt đáng lo ngại bởi vì có thể hình dung rằng AI sẽ được tạo ra như vậy những con số khổng lồ trong trường hợp xấu nhất, có thể là một số nạn nhân thiên văn, đông hơn bất kỳ thảm họa được biết đến trong quá khứ.

    Hiện nay, chúng ta đang chứng kiến sự lan rộng của công nghệ AI với các tiềm năng đáng ngạc nhiên. Công nghệ AI hiện đang đứng sau những chiếc xe không người lái, y tế hỗ trợ Watson chẩn đoán, và máy bay không người lái của quân đội Hoa Kỳ sẽ dần dần trở thành những sản phẩm thực tiễn trong tương lai gần. Điều cốt yếu là các khung pháp lý được xây dựng cẩn thận diễn ra trước khi điều này xảy ra, để nhận ra tiềm năng của những công nghệ này theo cách giảm thiểu rủi ro một cách an toàn của một sự phát triển tổng thể tiêu cực.

    Vân Thùy Lược dịch theo Effective Altruism Foundation Báo cáo “Trí tuệ nhân tạo: Những cơ hội và thách thức” là công trình nghiên cứu của nhiều tác giả uy tín: Adriano Mannino -Đồng chủ tịch EFA, David Althaus – Trợ lý Giám đốc tại FRI và một số tác giả khác.

    Sáng kiến Xã Hội Trí Tuệ Nhân Tạo – AIWS do Michael Dukakis – cựu ứng cử viên Tổng thống, cựu Thống đốc bang Massachusetts, Chủ tịch Viện Michael Dukakis về Lãnh đạo và Sáng tạo (MDI) và Nguyễn Anh Tuấn – Giám đốc MDI khởi xướng tháng 11/2017, tập trung vào mục đích thúc đẩy sự phát triển hòa bình của AI. Cùng sự tham gia của nhiều học giả và chuyên gia hàng đầu thế giới, AIWS hiện đang phát triển Mô hình AIWS 7 lớp nhằm xây dựng nên các nền tảng đạo đức, trách nhiệm, các nguyên lý, các tiêu chuẩn và các giải pháp cho sự phát triển AI trong tầm kiểm soát và để sử dụng AI một cách an toàn, nhân văn và mang lại lợi ích cho xã hội.

    Đọc đầy đủ Báo cáo bản tiếng Anh .

    Đọc đầy đủ Báo cáo bản tiếng Việt

    --- Bài cũ hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người
  • Sự Khác Biệt Giữa Tiềm Thức Và Vô Thức Là Gì?
  • Vô Thức Và Sức Mạnh Của Nó
  • Ý Thức Và Vô Thức Theo Quan Điểm Của Freud
  • Ý Thức (Conscious) Và Vô Thức (Unconcious)
  • Định Nghĩa Trí Tuệ Nhân Tạo

    --- Bài mới hơn ---

  • Vàng Ý Và Vàng Trắng Khác Nhau Chỗ Nào, Cái Nào Đắt Hơn? Nên Mua Hơn?
  • Vàng Ý Và Vàng Tây Khác Nhau Chỗ Nào, Cái Nào Đắt Hơn? Nên Mua Hơn?
  • Y Đức, Đạo Lý Và Lý Trí
  • Mấy Suy Nghĩ Về Đạo Đức Hành Nghề Y*
  • Phân Tích Tồn Tại Xã Hội Và Ý Thức Xã Hội
  • Trí tuệ nhân tạo

    Tuy nhiên định nghĩa trên phải chấp nhận một thực tế – trí tuệ tự nó là một khái niệm không được định nghĩa một cách rõ ràng. Mặc dù hầu hết chúng ta đều có thể nhận ra các hành vi thông minh khi nhìn thấy chúng nhưng rất khó có thể đưa ra một định nghĩa về trí tuệ.

    Cho đến nay, Trí tuệ nhân tạo vẫn còn là một ngành khoa học trẻ, những mối quan tâm và những phương pháp của nó chưa được rõ ràng so với tất cả các ngành khoa học đã trưởng thành trước đó. Song, một trong những mục tiêu trọng tâm của nó là quan tâm đến việc mở rộng khả năng của khoa học máy tính hơn là tìm cách định nghĩa những giới hạn của nó.

    Nêu một định nghĩa theo sự khái quát của riêng bạn về Trí tuệ nhân tạo ?

    Trắc nghiệm Turing

    Năm 1950, một nhà toán học người Anh là Alan Turing đã viết những trang sách đầu tiên trả lời một cách cụ thể câu hỏi: trí tuệ máy có liên hệ như thế nào với máy tính kỹ thuật số hiện đại. Tác phẩm “Máy tính và trí tuệ” (Turing 1950) của ông vẫn còn mang tính thời đại đối với việc đánh giá những tranh luận về khả năng tạo ra một máy tính thông minh, cũng như đối với những câu trả lời của tác phẩm này cho các tranh luận trên.

    Turing, người nổi tiếng chủ yếu qua những đóng góp của ông cho lý thuyết về khả năng tính toán đã xem xét câu hỏi: liệu có thể làm cho một máy tính thực sự có khả năng suy nghĩ hay không ? Để giải quyết những mơ hồ trong câu hỏi này, ông đã đề xuất thay thế câu trả lời bằng kết quả của một trắc nghiệm mang tính thực nghiệm – trắc nghiệm Turing (Turing test) hay “trò chơi bắt chước”.

    Trắc nghiệm Turing đo lường khả năng của một máy tính được coi là thông minh và so sánh với khả năng đó của con người – một đối tượng được xem là có hành vi thông minh nhất và là chuẩn mực duy nhất về trí tuệ. Trong trắc nghiệm này, một máy tính và một người tham gia trắc nghiệm được đặt vào trong các căn phòng cách biệt với một người thứ hai, người này được gọi là “người thẩm vấn” (hình 1.1). Người thẩm vấn không thể nhìn thấy hay nói chuyện với bất kỳ ai trong trong hai đối tượng trên, cũng không biết được chính xác đối tượng nào là người hay máy tính, và cũng chỉ có thể giao tiếp với hai đối tượng đó thông qua một thiết bị soạn thảo văn bản, chẳng hạn như một thiết bị đầu cuối. Người thẩm vấn có nhiệm vụ phân biệt người với máy tính bằng cách chỉ dựa trên những câu trả lời của họ đối với những câu hỏi được truyền qua thiết bị liên lạc này. Trong trường hợp nếu người thẩm vấn không thể phân biệt được máy tính với người thì khi đó, theo Turing, máy tính này có thể được xem là thông minh.

    Hình 1.1 – Trắc nghiệm Turing

    Những đặc trưng quan trọng của trắc nghiệm này là :

    Nó đưa ra một khái niệm khách quan về trí tuệ, tức là hành vi của một thực thể thông minh nào đó đáp ứng lại một tập hợp các câu hỏi đặc thù. Việc này cho chúng ta một chuẩn mực để xác định trí thông minh, đồng thời tránh được những tranh luận không cần thiết về bản chất “đúng” của nó.

    Nó tránh cho chúng ta khỏi bị lạc đường bởi những câu hỏi rắc rối và hiện thời chưa thể trả lời được, chẳng hạn như máy tính có sử dụng những suy luận thích hợp bên trong nó hay không, hay máy tính thực sự có ý thức được những hành động của nó hay không.

    Nó loại trừ bất cứ định kiến thiên vị nào vì bắt buộc người thẩm vấn chỉ tập trung vào nội dung các câu trả lời.

    Nhờ những ưu điểm này, trắc nghiệm Turing đã cung cấp một cơ sở cho nhiều sơ đồ đánh giá mà những sơ đồ này được dùng thực sự cho các chương trình TTNT hiện đại. Người ta có thể đánh giá khả năng chuyên môn của một chương trình về một lĩnh vực nào đó bằng cách so sánh kết quả làm việc của nó với một chuyên gia khi cùng giải quyết một tập các bài toán cho trước. Kỹ thuật đánh giá này chỉ là biến thể của trác nghiệm Turing: một nhóm chuyên gia sau đó sẽ được yêu cầu so sánh kết quả thực hiện của máy và người trên một tập hợp đặc thù các bài toán mà không được thấy các đối tượng. Chúng ta sẽ thấy rằng phương pháp luận này đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong cả hai giai đoạn phát triển và kiểm chứng của các hệ chuyên gia hiện đại.

    Hãy so sánh những điểm khác nhau cơ bản trong khả năng giải quyết vấn đề giữa máy tính hiện đại với con người ?

    --- Bài cũ hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo Có Ý Thức Giống Con Người Hay Không?
  • Sự Khác Biệt Giữa Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người Không Phải Ai Cũng Biết
  • Ý Thức Và Vô Thức
  • Chương 17: Ý Thức, Tiềm Thức Và Vô Thức
  • Phi Điệp Ám Là Gì Và Cách Nhận Biết Bông Ám
  • Phân Biệt Giữa Học Sâu, Học Máy Và Trí Tuệ Nhân Tạo

    --- Bài mới hơn ---

  • Sự Khác Nhau Của Vàng Trắng, Vàng Tây Và Vàng Ta
  • Mách Bạn Cách Nhận Biết Vàng Italy Chuẩn Nhất 2022
  • Cách Phân Biệt Vàng Ta
  • Vàng Tây Và Vàng Ta Khác Nhau Như Thế Nào? Cách Nhận Biết Vàng Tây, Ý
  • Phân Biệt Vàng Tây Và Vàng Ta Trong Chế Tác Trang Sức
  • Trong những năm qua, thuật ngữ “deep learning” (học sâu) đã dần len lỏi vào ngôn ngữ kinh doanh mỗi khi có cuộc hội thoại nào bàn về trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) và phân tích (Analytics). Và với lý do chính đáng – đây là một cách tiếp cận đầy hứa hẹn tới AI khi phát triển các hệ thống tự trị, tự học, những thứ đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp.

    Học sâu được Google sử dụng trong các thuật toán nhận dạng giọng nói và hình ảnh, còn Netflix và Amazon thì dùng để xác định xem bạn muốn xem gì hay mua gì tiếp theo, và các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) dùng để dự đoán tương lai. Và liệu nó có phải là một trào lưu nhất thời được dùng để đẩy “AI kiểu cũ” vào chúng ta, dưới một tên gọi mới quyến rũ hơn thôi?

    Tuy học máy thường được mô tả là một khía cạnh của AI, sẽ tốt hơn nếu như chúng ta coi nó là công nghệ tiên tiến nhất ở thời điểm hiện tại – nó là lĩnh vực hứa hẹn nhất của AI trong việc cung cấp những công cụ mà ngành công nghiệp và xã hội có thể sử dụng để thúc đẩy sự thay đổi.

    Nếu coi học máy là công nghệ tiên tiến nhất, thì học sâu là “tiên tiến của tiên tiến”. Học máy lấy một vài ý tưởng cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và tập trung vào việc giải quyết các vấn đề thế giới thực với các mạng thần kinh được thiết kế để bắt chước khả năng đưa ra quyết định của chúng ta. Học sâu, đúng như tên gọi của nó, đi sâu hơn nữa vào một tập hợp các công cụ và kỹ thuật học máy, từ đó áp dụng chúng để giải quyết bất kỳ vấn đề nào đòi hỏi “khả năng tư duy” – con người hay nhân tạo.

    Cách thức hoạt động của nó ra sao?

    Về cơ bản, học sâu là cho một hệ thống máy tính “ăn” rất nhiều dữ liệu, để chúng có thể sử dụng và đưa ra các quyết định về những dữ liệu khác. Dữ liệu này được nạp thông qua các mạng thần kinh, tương tự như học máy. Những mạng lưới này – các cấu trúc logic yêu cầu một loạt các câu hỏi đúng/sai, hoặc trích xuất một giá trị số, của mỗi bit dữ liệu đi qua chúng và phân loại theo các câu trả lời nhận được.

    Vì công việc của học sâu là tập trung phát triển những mạng lưới này, chúng đã trở thành “mạng thần kinh sâu” (Deep Neural Network) – những mạng logic phức tạp cần thiết để xử lý các bộ dữ liệu lớn, như thư viện hình ảnh của Google hay Instagram.

    Với các bộ dữ liệu toàn diện như vậy, và các mạng logic phức tạp để xử lý phân loại chúng, việc một chiếc máy tính lấy một hình ảnh và nhận dạng với độ chính xác cao trở nên “quá đỗi bình thường”.

    Các hình ảnh là ví dụ tuyệt vời nhất về cách thức hoạt động của học sâu, vì chúng có chứa nhiều yếu tố khác nhau và để hiểu rõ được làm thế nào để máy tính, với não bộ một chiều chủ yếu dựa trên sự tính toán, có thể học cách giải thích chúng giống như con người. Tuy vậy, học sâu có thể được áp dụng cho bất kỳ hình thức dữ liệu nào – âm thanh, video, lời nói, chữ viết,… – để đưa ra những kết luận như thể do con người thực hiện với tốc độ rất nhanh. Chúng ta hãy thử xem xét một số ví dụ thực tiễn.

    Giả sử một hệ thống được thiết kế để tự động ghi nhận và báo cáo có bao nhiêu chiếc xe của một mẫu xe nhất định đã đi ngang qua một con đường. Trước tiên, nó sẽ được quyền truy cập vào một cơ sở dữ liệu khổng lồ về các loại xe, bao gồm hình dáng, kích thước và thậm chí là tiếng của động cơ. Điều này có thể được biên soạn theo cách thủ công hoặc, trong các điều kiện tiên tiến hơn, được thu thập tự động bởi hệ thống nếu như nó được lập trình để tìm kiếm trên internet và lấy dữ liệu mà nó tìm thấy ở đó.

    Tiếp theo, nó sẽ lấy dữ liệu cần được xử lý – dữ liệu trong thế giới thực có chứa thông tin chi tiết cần nắm bắt, trong trường hợp này là bởi các camera và microphone bên đường. Bằng cách so sánh dữ liệu từ cảm biến với những dữ liệu mà nó đã “học được”, nó có thể phân loại, với một độ chính xác nhất định, từng loại xe đã đi qua con đường đó.

    Đến đây mới chỉ là phần đơn giản. Khi chúng ta đi đến phần “sâu”, là khi hệ thống bắt đầu biết tích lũy kinh nghiệm, nó sẽ có thể tăng khả năng phân loại của mình bằng cách “tự tập luyện” với những dữ liệu mới mà nó nhận được. Nói cách khác, nó sẽ có thể học hỏi từ chính những sai lầm của nó – giống như chúng ta. Ví dụ, hệ thống có thể phân biệt sai một loại xe khi chỉ chú ý vào hình dáng và tiếng của động cơ mà nó nhận được, bỏ qua những yếu tố khác dù nhỏ hơn nhưng lại là những yếu tố quyết định để phân biệt các loại xe. Bằng cách rút kinh nghiệm, nhận thức được rằng những yếu tố nhỏ ấy cũng rất quan trọng để phân biệt hai chiếc xe, nó sẽ cải thiện độ chính xác trong những lần phân biệt tiếp theo.

    – Cung cấp khả năng điều hướng cho xe tự lái: Với hệ thống cảm biến và phần mềm phân tích trên buồng lái, các xe tự lái có thể học cách nhận dạng những chướng ngại vật có trên đường và có giải pháp xử lý thích hợp bằng cách sử dụng học sâu.

    – Phục chế màu cho ảnh đen trắng: thông qua việc dạy cho máy tính cách nhận biết các vật thể và cách mà mắt người nhìn chúng, các hình ảnh và video đen trắng sẽ có thể được tái hiện lại với đầy đủ các màu sắc phù hợp.

    – Dự đoán kết quả của các thủ tục pháp lý: Một nhóm các nhà nghiên cứu người Anh và Mỹ đã có thể dự đoán chính xác kết quả của một phiên tòa, sau khi hệ thống máy tính của họ được nạp sẵn những thông tin cơ bản của vụ án.

    – Thuốc đặc trị: Các kỹ thuật học sâu hiện đang được dùng để phát triển các loại thuốc đã được chỉnh sửa sao cho phù hợp với bộ gen của bệnh nhân.

    – Phân tích và báo cáo tự động: Các hệ thống có thể phân tích dữ liệu và báo cáo những thông tin chi tiết của chúng dưới dạng âm thanh tự nhiên hoặc ngôn ngữ của con người.

    – Chơi trò chơi: Các hệ thống học sâu đã và đang được dạy cách chơi (và giành chiến thắng) các trò chơi như cờ vây, Breakout của Atari hay Starcraft.

    Bernard Marr là tác giả và diễn giả về kinh doanh, công nghệ và dữ liệu lớn của tạp chí Forbes.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Thời Đại Số: Bối Cảnh Thế Giới Và Liên Hệ Với Việt Nam
  • Trí Tuệ Nhân Tạo: Những Cơ Hội Và Thách Thức
  • Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người
  • Sự Khác Biệt Giữa Tiềm Thức Và Vô Thức Là Gì?
  • Vô Thức Và Sức Mạnh Của Nó
  • Sự Khác Biệt Giữa Trí Thức Và Trí Tuệ

    --- Bài mới hơn ---

  • Sự Khác Biệt Giữa Trí Thức Và Trí Tuệ ?
  • Tôi Tư Duy Tôi Thành Đạt
  • Sự Khác Biệt Giữa Tình Yêu Đôi Lửa Và Tình Yêu Lãng Mạn
  • Cấu Trúc Vốn: Nợ Hay Vốn Chủ Sở Hữu Sẽ Đem Lại Nhiều Tác Động Tích Cực Hơn?
  • Khác Biệt Giữa Miền Bắc Và Miền Nam Trong Quản Lý Con Người
  • Theo nhà Phật, đứng trên mặt hiện tượng nhận thức, giữa trí thức và trí tuệ có khác. Nhưng không khác, nếu đứng trên mặt bản thể mà xét. Bởi thức không ngoài trí mà có. Như sóng không rời nước mà có. Nhưng sóng không phải là nước, mặc dù nước vẫn ngầm có trong sóng. Cho nên giữa sóng và nước không thể xác quyết một hay là hai được. Nói theo lý bất nhị thì sóng tức là nước và nước tức là sóng. Vì hai thứ nói một là sai mà nói hai thì không đúng. Giữa trí và thức cũng thế. Đứng về mặt hiện tượng, thì nói là Thức. Đứng về mặt bản thể, thì nói là Trí. Nói cách khác, Thức là dụng mà Trí là Thể.

    Tuy nhiên, nếu xét theo nghĩa thông thường mà người ta thường nói, thì giữa trí thức và trí tuệ trong nhà Phật dùng thì nghĩa của nó khác nhau xa. Bởi trí thức của người đời nói, đó là thứ trí thức bởi do tích tụ kinh nghiệm mà có. Nói rõ hơn, là do học hỏi huân tập bởi những môi trường chung quanh mà có ra. Như hấp thụ kinh nghiệm qua các lãnh vực của đời sống từ trong gia đình, nhà trường và xã hội. Trong nhà Phật gọi đây là Hữu sư trí. Tức thứ trí do vay mượn bên ngoài đem vào mà tạm có ra.

    Ngược lại, trí tuệ cũng còn gọi là Vô sư trí, tức trí tuệ không do sự vay mượn bên ngoài mà được. Mà tự nó sẵn có, nhưng sở dĩ nó không hiển lộ được là do phiền não che ngăn. Một khi phiền não không còn, thì trí tuệ sẽ hiện bày. Thí như bản chất của gương là trong sáng, nhưng vì bị bụi bám quá nhiều, nên ánh sáng của gương không hiển lộ được. Bản chất của trăng là sáng, nhưng bị mây che dày đặc, nên ánh sáng của trăng không hiển lộ được. Bụi hết, gương sáng, mây tan, trăng hiện. Cũng thế, mây vô minh phiền não không còn, thì mặt trời trí huệ sẽ hiện bày. Bởi do đặc tính đó, mà nhà Phật gọi là trí huệ bát nhã, hay Phật tính v.v… Nói thế là để biện biệt với trí huệ mà đôi khi người thế gian cũng hay đề cập đến.

    Tóm lại, trí thức còn trong phạm vi phân biệt, chấp trước bởi do tích tụ kinh nghiệm vay mượn bên ngoài mà có. Đây là thứ trí thức thuộc Hữu lậu pháp, hay thế trí biện thông. Ngược lại, trí huệ là cái trí sẵn có không do vay mượn bên ngoài. Trí này khi phát sáng toàn triệt, không còn một chút cáu bợn vô minh phiền não che ngăn, thì gọi đó là trí huệ cứu cánh, tức là Phật quả vậy.

    Chú thích: Bài đã được đăng trên một số trang cá nhân trên mạng Internet, đăng trên chúng tôi với sự cho phép của tác giả.

    Thích Phước Thái

    --- Bài cũ hơn ---

  • Sự Khác Biệt Giữa Một Niềm Đam Mê Và Một Sở Thích Là Gì?
  • Đâu Là Lầm Tưởng Lớn Nhất Về Tình Yêu?
  • “sở Thích” Và “đam Mê” Khác Nhau Như Thế Nào?
  • Phân Biệt Sở Thích & Đam Mê Để Hướng Nghiệp Cho Con Tốt Hơn
  • Những Khác Biệt Khi Thanh Toán Thẻ Tín Dụng (Credit Card) Và Thẻ Ghi Nợ (Debit Card)
  • Sự Khác Biệt Giữa Trí Thức Và Trí Tuệ ?

    --- Bài mới hơn ---

  • Tôi Tư Duy Tôi Thành Đạt
  • Sự Khác Biệt Giữa Tình Yêu Đôi Lửa Và Tình Yêu Lãng Mạn
  • Cấu Trúc Vốn: Nợ Hay Vốn Chủ Sở Hữu Sẽ Đem Lại Nhiều Tác Động Tích Cực Hơn?
  • Khác Biệt Giữa Miền Bắc Và Miền Nam Trong Quản Lý Con Người
  • Sự Khác Biệt Giữa Con Gái Miền Nam Và Miền Bắc
  • Hỏi: Kính bạch Thầy, lâu nay con cứ mãi thắc mắc sự khác biệt giữa trí thức và trí tuệ. Con không hiểu tại sao trong nhà Phật chỉ đề cập đến trí tuệ mà không nói đến trí thức? Kính xin thầy hoan hỷ giải đáp cho chúng con được hiểu rõ.

    Đáp: Theo nhà Phật, đứng trên mặt hiện tượng nhận thức, giữa trí thức và trí tuệ có khác. Nhưng không khác, nếu đứng trên mặt bản thể mà xét. Bởi thức không ngoài trí mà có. Như sóng không rời nước mà có. Nhưng sóng không phải là nước, mặc dù nước vẫn ngầm có trong sóng. Cho nên giữa sóng và nước không thể xác quyết một hay là hai được. Nói theo lý bất nhị thì sóng tức là nước và nước tức là sóng. Vì hai thứ nói một là sai mà nói hai thì không đúng. Giữa trí và thức cũng thế. Đứng về mặt hiện tượng, thì nói là Thức. Đứng về mặt bản thể, thì nói là Trí. Nói cách khác, Thức là dụng mà Trí là Thể.

    Tuy nhiên, nếu xét theo nghĩa thông thường mà người ta thường nói, thì giữa trí thức và trí tuệ trong nhà Phật dùng thì nghĩa của nó khác nhau xa. Bởi trí thức của người đời nói, đó là thứ trí thức bởi do tích tụ kinh nghiệm mà có. Nói rõ hơn, là do học hỏi huân tập bởi những môi trường chung quanh mà có ra. Như hấp thụ kinh nghiệm qua các lãnh vực của đời sống từ trong gia đình, nhà trường và xã hội. Trong nhà Phật gọi đây là Hữu sư trí. Tức thứ trí do vay mượn bên ngoài đem vào mà tạm có ra.

    Ngược lại, trí tuệ cũng còn gọi là Vô sư trí, tức trí tuệ không do sự vay mượn bên ngoài mà được. Mà tự nó sẵn có, nhưng sở dĩ nó không hiển lộ được là do phiền não che ngăn. Một khi phiền não không còn, thì trí tuệ sẽ hiện bày. Thí như bản chất của gương là trong sáng, nhưng vì bị bụi bám quá nhiều, nên ánh sáng của gương không hiển lộ được. Bản chất của trăng là sáng, nhưng bị mây che dày đặc, nên ánh sáng của trăng không hiển lộ được. Bụi hết, gương sáng, mây tan, trăng hiện. Cũng thế, mây vô minh phiền não không còn, thì mặt trời trí huệ sẽ hiện bày. Bởi do đặc tính đó, mà nhà Phật gọi là trí huệ bát nhã, hay Phật tánh v.v…

    Nói thế là để biện biệt với trí huệ mà đôi khi người thế gian cũng hay đề cập đến.

    Tóm lại, trí thức còn trong p hạm vi phân biệt, chấp trước bởi do tích tụ kinh nghiệm vay mượn bên ngoài mà có. Đây là thứ trí thức thuộc Hữu lậu pháp, hay thế trí biện thông. Ngược lại, trí huệ là c ái trí sẵn có không do vay mượn bên ngoài. Trí nầy khi phát sáng toàn triệt, không còn một chút cáu bợn vô minh phiền não che ngăn, thì gọi đó là trí huệ cứu cánh, tức là Phật quả vậy.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Sự Khác Biệt Giữa Trí Thức Và Trí Tuệ
  • Sự Khác Biệt Giữa Một Niềm Đam Mê Và Một Sở Thích Là Gì?
  • Đâu Là Lầm Tưởng Lớn Nhất Về Tình Yêu?
  • “sở Thích” Và “đam Mê” Khác Nhau Như Thế Nào?
  • Phân Biệt Sở Thích & Đam Mê Để Hướng Nghiệp Cho Con Tốt Hơn
  • Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người – Sự Khác Biệt Không Thể Thay Thế

    --- Bài mới hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo Có “ý Thức” Giống Con Người Hay Không?
  • Có Gì Khác Nhau Giữa Y Đức Và Các Quy Định Trong Nghề Y Khoa
  • Y Đức Và Nghĩa Vụ Nghề Nghiệp Của Người Điều Dưỡng
  • Tư Tưởng Hồ Chí Minh Về Y Đức Và Sự Vận Dụng Ở Việt Nam
  • Giữa Tồn Tại Xã Hội Và Ý Thức Xã Hội Có Mối Quan Hệ Gì ?
  • Ở bài viết này chúng ta sẽ đi tìm hiểu sự khác biệt của trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, sự vượt trội của trí tuệ nhân tạo cũng như những khả năng không thể thay thế của trí tuệ con người.

    Vậy trí tuệ nhân tạo là gì? Khái niệm này đã được BKAII phân tích rõ qua bài viết Trí tuệ nhân tạo sự ưu việt gắn liền với những rủi ro Trí tuệ con người được định nghĩa là trí tuệ được tạo thành từ kinh nghiệm trong quá khứ, thích nghi với các tình huống mới, xử lý các ý tưởng trừu tượng và có khả năng thay đổi môi trường nhờ kiến thức đã học được. Trí tuệ con người có thể tạo ra nhiều loại thông tin hay cung cấp thông tin quan sát được.

    So sánh trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người

    Tính vạn năng: Với trí tuệ con người chúng ta có thể học cách làm chủ vô vàn các kỹ năng khác nhau trong cuộc đời còn trí tuệ nhân tạo lại sử dụng hàng kilowats năng lượng để thực hiện các tác vụ.

    Khả năng đa nhiệm: Con người có thể làm việc với nhiều nhiệm vụ và có thể thay đổi liên tục. Còn trí tuệ nhân tạo thì cần một lượng lớn thời gian để dạy máy móc học một tác vụ nào đó.

    Khả năng ra quyết định: Trí tuệ con người có thể học cách ra quyết định từ kinh nghiệm. Với trí tuệ nhân tạo thì ngay cả những phát minh tiên tiến nhất cũng không thể so sánh được khả năng quyết định của một trẻ em

    Trạng thái: Thật thú vị khi nói trí tuệ con người ở trạng thái Analogue còn trí tuệ nhân tạo ở trạng thái Digital

    Bản chất: Trí tuệ con người xoay quanh việc thích nghi với môi trường bằng cách kết hợp một số quá trình nhận thức. Trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc thiết kế các máy móc có thể bắt chước hành vi của con người.

    Sử dụng bộ nhớ: Con người sử dụng ghi nhớ nội dung và vùng suy nghĩ, robot sử dụng các hướng dẫn tích hợp, được thiết kế bởi con người.

    Cách thức sáng tạo: Trí tuệ con người sáng tạo hơn trí tuệ nhân tạo. Dù trí tuệ con người đã tạo ra trí tuệ nhân tạo nhưng vẫn chưa thể tạo ra một trí tuệ vượt trội.

    Một số những sự vượt trội không thể không nhắc đến của trí tuệ nhân tạo

    • Trí tuệ nhân tạo có ưu thế trong nhiều nhiệm vụ, đặc biệt là trong việc phán đoán. 

    • Tốc độ thực hiện: Trong khi một bác sĩ chẩn đoán bệnh trong ~ 10 phút nhưng cùng thời gian đó, AI có thể chẩn đoán được 1 triệu trường hợp.

    • Bớt định kiến: Chúng không bị ảnh hưởng bởi định kiến khi ra quyết định

    • Khả năng hoạt động: Chúng không cần nghỉ ngơi dù phải làm quá nhiều việc

    • Độ chính xác: Độ chính xác của đầu ra hoàn toàn tăng

     

     

    --- Bài cũ hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người: Đối Lập Hay Tương Đồng?
  • Đọc Để Nhận Thức Một Thế Giới Đa Chiều
  • Hướng Dẫn Phân Biệt Vespa Lx 125 Cũ Và Vespa Primavera Cũ
  • Phân Biệt Sh Ý Và Sh Việt Nam: Bí Kíp Mua Xe Không Bị Lừa
  • Khối Lượng Riêng, Trọng Lượng Riêng Của Nước, Sắt, Đồng, Nhôm, Inox, Vàng, Không Khí, Chất Lỏng, Chì, Xăng, Dầu, Rượu, Kim Loại..
  • Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người: Đối Lập Hay Tương Đồng?

    --- Bài mới hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người – Sự Khác Biệt Không Thể Thay Thế
  • Trí Tuệ Nhân Tạo Có “ý Thức” Giống Con Người Hay Không?
  • Có Gì Khác Nhau Giữa Y Đức Và Các Quy Định Trong Nghề Y Khoa
  • Y Đức Và Nghĩa Vụ Nghề Nghiệp Của Người Điều Dưỡng
  • Tư Tưởng Hồ Chí Minh Về Y Đức Và Sự Vận Dụng Ở Việt Nam
  • Sự giống nhau của trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người

    Trí tuệ nhân tạo (AI) và trí tuệ con người đều là hai loại trí thông minh. Chúng đều có năng lực biểu đạt suy nghĩ, nhận thức và hành động.

    Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự ý thức và hiểu được các cảm xúc, hành vi của con người rồi tương tác với họ. Tương tự như vậy, trí tuệ con người có thể thông qua nét mặt, cử chỉ khi giao tiếp để phân tích tình cảm.

    Trí tuệ con người thông qua các tình huống hàng ngày để đưa ra các hành động mà con người sẽ làm. Cũng như thế, AI phân tích tình hình thực tế và thực hiện hành động của mình.

    Chúng ta có thể thấy được, các suy nghĩ và hành vi của trí tuệ nhân tạo lẫn trí tuệ con người đều dựa vào các hoàn cảnh và kinh nghiệm để xem xét và diễn đạt cử chỉ và tình cảm.

    Điểm khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người.

    Sự hình thành của AI và trí tuệ con người

    Trí tuệ nhân tạo là loại trí thông minh biểu đạt các hành vi và mô phỏng cảm xúc thông qua các loại máy móc. Artificial Intelligence phải được lập trình bởi con người thì mới có khả năng suy nghĩ và hoạt động.

    Trí tuệ con người là trí thông minh tự nhiên. Con người sinh ra đã có loại trí tuệ này chứ không cần phải được lập trình như AI. Vì thế, con người có thể biểu đạt mọi tình cảm của mình một cách tự nhiên nhất.

    Khả năng hoạt động của mỗi loại trí tuệ

    Trí tuệ con người có khả năng vô hạn. Nhờ đó, nền văn minh của loài người đang dần đi đến đỉnh cao chói lọi. Chúng ta có thể tạo ra hàng ngàn tuyệt tác văn học, hàng triệu thiết bị tiên tiến để phục vụ cuộc sống.

    Trí tuệ nhân tạo vẫn chưa có khả năng như vậy. AI bị giới hạn trong một lĩnh vực nhất định. Chúng không thể tạo ra những bài hát gây xao động lòng người. Hay có những tình cảm phong phú như con người. Để Artificial Intelligence hoạt động ở một lĩnh vực nào đó. Chúng phải được “học” sau đó chúng mới biết xem xét tình huống để phân tích.

    Năng suất lao động

    Đây là một năng lực có hạn của con người. Mặc dù trí tuệ con người có khả năng vô hạn nhưng con người lại biết mệt mỏi. Họ cần nghỉ ngơi sau một ngày làm việc vất vả để bổ sung năng lượng và điều tiết cảm xúc.

    Trái ngược với con người, Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể làm việc không mệt mỏi. Nhờ thế, AI điều khiển máy móc làm việc xuyên ngày đêm và dần được trọng dụng hơn trong lĩnh vực sản xuất.

    Mỗi loại trí tuệ đều có những đặc điểm riêng. Chúng ta có thể so sánh hai loại trí tuệ ở vài mặt. Nhưng không thể phủ nhận hết nét đặc trưng riêng biệt của chúng. Thật tuyệt vời nếu hai loại trí tuệ này có thể bổ sung cho nhau!

    Liệu trí tuệ nhân tạo có thể thay thế trí tuệ con người.

    Trên những bộ phim viễn tưởng, người xem đều thấy hình ảnh những Trí tuệ nhân tạo, Robot có sức mạnh cực đại thống trị thế giới con người. Sự thực có đúng như vậy?

    Đó là điều hoàn toàn không thể xảy ra. Con người chính là nguồn gốc của thế giới này. Xã hội ngày nay được hình thành cũng là nhờ con người và trí tuệ của họ. Điều mà trí tuệ nhân tạo nên làm và phải làm chính là giúp đỡ cho con người để cùng tiến đến một thế giới hoàn chỉnh và tốt đẹp hơn.

    Nhân tạo vĩnh viễn chỉ là nhân tạo. Vậy nên dù trí tuệ nhân tạo có tài giỏi cách mấy thì vẫn không thể thay thế vị trí của con người trong nền văn minh này.

    Kết luận

    Mỗi loại trí tuệ đều có những đặc sắc riêng. Muốn góp phần cải thiện cuộc sống thì chúng ta cần ngày ngày rèn luyện và cải thiện cả trí tuệ con người lẫn trí tuệ nhân tạo để trở nên hoàn mỹ hơn.

    Trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người: đối lập hay tương đồng?

    5

    (100%)

    1

    vote

    --- Bài cũ hơn ---

  • Đọc Để Nhận Thức Một Thế Giới Đa Chiều
  • Hướng Dẫn Phân Biệt Vespa Lx 125 Cũ Và Vespa Primavera Cũ
  • Phân Biệt Sh Ý Và Sh Việt Nam: Bí Kíp Mua Xe Không Bị Lừa
  • Khối Lượng Riêng, Trọng Lượng Riêng Của Nước, Sắt, Đồng, Nhôm, Inox, Vàng, Không Khí, Chất Lỏng, Chì, Xăng, Dầu, Rượu, Kim Loại..
  • Tỷ Trọng Là Gì? Định Nghĩa, Khái Niệm
  • Sự Khác Biệt Giữa Trí Tuệ Nhân Tạo Và Trí Tuệ Con Người Không Phải Ai Cũng Biết

    --- Bài mới hơn ---

  • Trí Tuệ Nhân Tạo Có Ý Thức Giống Con Người Hay Không?
  • Định Nghĩa Trí Tuệ Nhân Tạo
  • Vàng Ý Và Vàng Trắng Khác Nhau Chỗ Nào, Cái Nào Đắt Hơn? Nên Mua Hơn?
  • Vàng Ý Và Vàng Tây Khác Nhau Chỗ Nào, Cái Nào Đắt Hơn? Nên Mua Hơn?
  • Y Đức, Đạo Lý Và Lý Trí
  • Trí Tuệ Nhân Tạo

    Trí Tuệ Nhân Tạo là sự nghiên cứu và thiết kế của những tác nhân thông minh (Intelligent agent). Những tác nhân thông minh này có khả năng phân tích môi trường và tạo ra hành động nhằm tối ưu hóa thành công.

    Nghiên cứu AI sẽ sử dụng các công cụ và cần hiểu biết từ nhiều lĩnh vực gồm khoa học máy tính, tâm lý học, triết học, khoa học thần kinh, khoa học nhận thức, ngôn ngữ học, nghiên cứu hoạt động, kinh tế, lý thuyết điều khiển (control theory), xác suất, tối ưu hóa và logic. Nghiên cứu AI cũng bao gồm các tác vụ như điều khiển hệ thống, lên lịch trình, khai thác dữ liệu, nhận dạng giọng nói, logistic, nhận diện khuôn mặt và nhiều thứ khác nữa.

    Trí Tuệ Con Người

    Trí tuệ Con Người được định nghĩa là trí tuệ được tạo thành từ kinh nghiệm trong quá khứ, thích nghi với các tình huống mới, xử lý các ý tưởng trừu tượng và có khả năng thay đổi môi trường nhờ kiến thức đã học được.

    Trí Tuệ Con Người có thể tạo ra nhiều loại thông tin. Nó có thể cung cấp thông tin quan sát trong lúc đi du lịch hoặc tại sự kiện khác từ những du khách, người tị nạn, tù binh,… Trí Tuệ Con Người cũng có thể cung cấp dữ liệu về một lĩnh vực khác. Cuối cùng, Trí Tuệ con người có thể cung cấp thông tin về mối quan hệ và các mạng lưới mà con người quan tâm.

    So sánh não người với máy tính

    Ưu thế của trí tuệ nhân tạo

    • Tốc độ thực hiện – Trong khi một bác sĩ chẩn đoán bệnh trong ~ 10 phút nhưng cùng thời gian đó, AI có thể chẩn đoán được 1 triệu trường hợp.
    • Bớt định kiến – Chúng không bị ảnh hưởng bởi định kiến khi ra quyết định
    • Khả năng hoạt động – Chúng không cần nghỉ ngơi dù phải làm quá nhiều việc
    • Độ chính xác – Độ chính xác của đầu ra hoàn toàn tăng

    Trí tuệ nhân tạo có ưu thế trong nhiều nhiệm vụ, đặc biệt là trong việc phán đoán.

    So sánh trực tiếp giữa Trí Tuệ Con Người và Trí Tuệ Nhân Tạo

    Những yếu tố chính phân biệt Trí Tuệ Nhân Tạo và Trí Tuệ Con Người

    Trí Tuệ Con Người xoay quanh việc thích nghi với môi trường bằng cách kết hợp một số quá trình nhận thức.

    Trí Tuệ Nhân Tạo tập trung vào việc thiết kế các máy móc có thể bắt chước hành vi của con người.

    Con người sử dụng ghi nhớ nội dung và vùng suy nghĩ, robot sử dụng các hướng dẫn tích hợp, được thiết kế bởi con người.

    Trí Tuệ Con Người sáng tạo hơn Trí Tuệ Nhân Tạo. Dù Trí Tuệ Con Người đã tạo ra Trí Tuệ Nhân Tạo nhưng vẫn chưa thể tạo ra một trí tuệ vượt trội.

    Trí Tuệ Con Người dựa trên những trải nghiệm trong cuộc sống, những phản ứng mà họ nhận được có thể dẫn đến hàng triệu kỹ năng khác nhau. Nhưng với Trí Tuệ Nhân Tạo, đào tạo một nhiệm vụ cụ thể là không dễ dàng.

    Trí Tuệ Nhân Tạo có thể đánh bại Trí Tuệ Con Người trong một số trò chơi cụ thể như cờ vua. Siêu máy tính đã đánh bại người chơi do lưu trữ các động tác của tất cả người chơi và có thể nghĩ trước 10 bước nhưng không thể lưu trữ và truy xuất số lần di chuyển đó trong cờ vua.

    Tốc độ thay đổi công nghệ giúp mọi người có khả năng tính toán và có kiến ​​thức khoa học để tạo ra AGI trong vài thập kỷ tới.

    Có AGI sẽ có lợi cho nhân loại. Ví dụ, nó có thể cho phép con người giảm thiểu các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu.

    Nó cũng có thể dẫn đến sự gia tăng tốc độ tăng trưởng kinh tế và năng suất lao động

    Máy móc thông minh và siêu thông minh sẽ là tương lai của nhân loại.

    Tóm lại là …

    Trí Tuệ Con Người xoay quanh việc thích nghi với môi trường bằng sự kết hợp với một số quá trình nhận thức. Lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo tập trung vào việc thiết kế các máy móc có thể bắt chước hành vi của con người. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu AI có thể tiến xa đến mức thực hiện AI yếu, chứ không phải là AI mạnh. Trên thực tế, một số người tin rằng AI mạnh là điều không thể do sự khác biệt giữa não người và máy tính. Vì vậy, tại thời điểm này, khả năng đơn thuần bắt chước hành vi của con người được coi là Trí tuệ nhân tạo.

    Ngoài ra, việc sử dụng Trí Tuệ Nhân Tạo chắc chắn sẽ giúp cuộc sống chúng ta trở nên thuận tiện hơn và thậm chí buộc con người phải phát triển các kỹ năng. Có lẽ sẽ không bao giờ chuyện máy móc có thể thay thế hoàn toàn con người.

    Nguồn: https://www.educba.com/artificial-intelligence-vs-human-intelligence/

    Phản hồi

    --- Bài cũ hơn ---

  • Ý Thức Và Vô Thức
  • Chương 17: Ý Thức, Tiềm Thức Và Vô Thức
  • Phi Điệp Ám Là Gì Và Cách Nhận Biết Bông Ám
  • Hướng Dẫn Phân Biệt Xe Điện Vespa Chính Hãng Và Xe Nhái, Fake
  • So Sánh Vespa Nhập & Vespa Việt Nam
  • Sự Khác Biệt Giữa Data Science, Lập Trình Máy Học Và Trí Tuệ Nhân Tạo

    --- Bài mới hơn ---

  • Sự Khác Nhau Giữa Business Intelligence Và Data Science
  • Preparation Of Magnetic Iron Oxide Coated On The Surface Of Cellulose Nanocrystals By In
  • Khác Nhau Giữa Dấu Hiệu Mang Thai Và Kỳ Kinh Nguyệt
  • Tôn Trọng Sự Khác Biệt Cuộc Sống
  • 15 Phong Cách Sống Khác Biệt Của Người Thành Công
  • Khi tôi giới thiệu mình là một nhà Khoa học dữ liệu (Data scientist), tôi thường nhận được những câu hỏi “Sự khác nhau giữa Data Science và Machine learning (Máy học) là gì?”. Hoặc “Điều đó có nghĩa là bạn đang làm việc trong lĩnh vực Artificial Intelligence (AI – Trí tuệ nhân tạo)”? Tôi đã phải giải thích và trả lời rất nhiều những câu hỏi tương tự như vậy, và hôm nay tôi xin viết bài này để giải thích rõ hơn về: Data Science, Machine Learning và AI.

    Các lĩnh vực đều có sự chồng chéo đan xen với nhau. Hầu hết các chuyên gia trong các lĩnh vực này có một sự hiểu biết trực quan về các công việc cụ thể có thể phân loại được như khoa học dữ, liệu, máy học và trí tuệ nhân tạo, ngay cả khi khó mô tả bằng lời. Trong bài viết này tôi không đi quá sâu vào định nghĩa thế nào là Data Science, Machine Learning hay AI là gì. Tôi chỉ quan tâm tới cách các lập trình viên sử dụng và các công việc cụ thể cho 3 lĩnh vực này. Vậy nên để cho đơn giản tôi chỉ đưa ra 3 định nghĩa thật ngắn gọn:

    • Data science: tạo ra giá trị từ dữ liệu
    • Machine learning: học hỏi từ dữ liệu
    • Artificial intelligence: đưa ra hành động từ dữ liệu

    Cũng phải nói thêm, là các định nghĩa trên không thể bao hàm đầy đủ thông tin và các khái niệm về các lĩnh vực được đề cập. Cũng không thể dựa vào đó để xác định vai trò hay vị trí công việc một cách rõ ràng. Tuy nhiên, thông tin ngắn gọn trên có thể giúp phân biệt được ba loại công việc khác nhau.

    1/ Data Science phân tích dữ liệu để tìm giải pháp cho các vấn đề phức tạp

    Khoa học dữ liệu được phân biệt với hai lĩnh vực còn lại vì mục tiêu của nó rất nhân văn: thu thập và thấu hiểu insight dữ liệu. Jeff Leek có một định nghĩa tuyệt vời về các loại thông tin chi tiết mà Data Science có thể đạt được, bao gồm sự mô tả (ví dụ khách hàng trung bình có 70% cơ hội đổi mới), thăm dò (các nhân viên bán hàng khác nhau thì có mức gia hạn, thuyệt phục khách hàng khác nhau) và nguyên nhân (thử nghiệm ngẫu nhiên cho thấy khách hnagf được giao cho Alice có nhiều khả năng chốt đơn hàng hơn so với những khách hàng giao cho Bob).

    Định nghĩa về Data Science ở đây nhấn mạnh:

    • Suy luận thống kê
    • Hình dung dữ liệu
    • Thiết kế thử nghiệm
    • Kiến thức chuyên môn
    • Giao tiếp

    Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các công cự đơn giản khi phân tích dữ liệu: họ có thể báo cáo tỷ lệ phần trăm và tạo biểu đồ đường dựa trên các truy vấn SQL. Họ cũng có thể sử dụng các phương pháp rất phức tạp như làm việc với các kho dữ liệu phân tán để phân tích hàng nghìn tỷ hồ sơ, phát triển các kỹ thuật thống kê tiên tiến và xây dựng các hình ảnh tương tác. Cho dù cách sử dụng như thế nào, thì mục tiêu chính vẫn là để hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ.

    2/ Máy học tạo ra các dự đoán

    Tôi nghĩ rằng máy học như là lĩnh vực dự đoán: “ví dụ X với các tính năng đặc biệt, dự đoán Y về nó”. Những dự đoán này có thể là về tương lai (“dự đoán bệnh nhân này có bị nhiễm trùng hay không”), nhưng chúng cũng có thể là về các phẩm chất không rõ ràng ngay lập tức đối với máy tính (“dự đoán hình ảnh này có con chim trong đó hay không”). Hầu như tất cả các cuộc thi Kaggle đều là những vấn đề về học máy: chúng cung cấp một số dữ liệu huấn luyện và sau đó xem liệu các đối thủ cạnh tranh có thể đưa ra dự đoán chính xác về các ví dụ mới hay không.

    Có rất nhiều sự đan xen giữa Data Science và Machine Learning. Ví dụ, sự logic có thể được sử dụng để rút ra những hiểu biết sâu sắc về các mối quan hệ (“người dùng càng giàu càng có nhiều khả năng họ sẽ mua sản phẩm của chúng tôi, vì vậy chúng ta nên thay đổi chiến lược tiếp thị”) và đưa ra các dự đoán (” %cơ hội khách hàng mua sản phẩm, vì vậy nên đề xuất với công ty “).

    Hầu hết các học viên lập trình viên nếu hiểu biết về hai khái niệm này thì sẽ dễ dàng chuyển qua lại giữa hai nhiệm vụ, ví dụ tôi sử dụng cả kiến thức về Machine Learning và Data Science trong công việc của tôi, tôi có thể phù hợp với mô hình về dữ liệu traffice trên Stack Overflow để xác định người dùng nào có khả năng tìm kiếm việc làm (Machine Learning), nhưng sau đó xây dựng các tóm lược và hình ảnh để kiểm tra tại sao mô hình này (Data Science) lại hoạt động. Đây là một cách quan trọng để phát hiện ra các sai sót trong mô hình của bạn và để tranh các sai lệch về thuật toán. Đây là một trong những lý do mà các lập trình viên khoa học dữ liệu thường kiêm luôn trách nhiệm phát triển các thành phần Machine Learning của một sản phẩm.

    3/ Trí tuệ nhân tạo tạo ra hành động

    AI là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Nó là tương lai, là khoa học viễn tưởng, và là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. AI ra đời từ rất lâu và được công nhận rộng rãi, phổ biến nhất trong giới lập trình, và do đó khá khó khăn để hiểu hết về lĩnh vực này.

    • Các thuật toán chơi game (Deep Blue, AIphaGo)
    • Lý thuyết về robot và kiểm soát (lập kế hoạch chuyển động, đi bộ bằng một robot bipedAI)
    • Tối ưu hóa (Google Maps chọn tuyến đường)
    • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (bots2)
    • Học tăng cường, cấp tốc

    Nhưng cũng có những khác biệt, nếu tôi phân tích một số dữ liệu bán hàng và phát hiện ra rằng các khách hàng đến từ các ngành công nghiệp cụ thể có khả năng chốt hợp đồng hơn các khách hàng khác , bạn có thể đưa ra một con số và đồ thị chứ không phải là một hành động cụ thể. Các nhà quản lý có thể sử dụng những kết luận đó để thay đổi chiến lược bán hàng, nhưng hàng động này không phải một cách tự động. Điều này có nghĩa tôi sẽ mô tả công việc của tôi như là một lập trình viên khoa học dữ liệu .

    4/ Trường hợp cụ thể: Làm sao để sử dụng cả 3 lĩnh vực vào trong một dự án ?

    Giả sử chúng ta nghiên cứu sản xuất một chiếc xe hơi tự lái và đang làm việc về vấn đề dừng xe tại các nơi có dấu hiệu dừng. Chúng ta sẽ cần các kỹ năng cụ thể cho ba lĩnh vực này:

    + Machine Learning: Chiếc xe phải nhận ra dấu hiệu dừng bằng máy ảnh. Chúng ta xây dựng một tập dữ liệu của hàng triệu bức ảnh về đường phố và thiết lập một thuật toán để dự đoán các dấu hiệu dừng lại đó.

    + AI: Một khi chiếc xe có thể nhận biết các dấu hiệu dừng lại, nó cần phải quyết định khi nào có hành động áp dụng phanh. Việc áp dụng quá sớm hay quá muộn đều rất nguy hiểm và chúng ta cần AI để xử lý các điều kiện đường khác nhau ( ví dụ trên đường này trơn dốc thì nên đi chậm lại). Đây là vấn đề lý thuyết về hành động kiểm soát.

    + Data Science: Trong các bài kiểm tra đường phố, chúng tôi nhận thấy rằng hiệu suất của xe hơi không đủ tốt, với một số dấu hiệu bỏ sót ( false negatives) để đưa ra dự đoán dừng xe. Sau khi phân tích dữ liệu thử nghiệm về đường phố, chúng tôi hiểu được rằng tỷ lệ bỏ sót phụ thuộc vào thời gian trong ngày: có nhiều khả năng bỏ lỡ các dấu hiệu dừng xe vào thời điểm trước khi mặt trời lặn hoặc sau hoàng hôn. Và cũng nhận thấy rằng hầu hết các dữ liệu huấn luyện chỉ bao gồm các đối tượng trong ánh sáng ban ngày. Vì vậy tiếp tục nghiên cứu xây dựng một bộ dữ liệu tốt hơn bao gồm hình ảnh ban đêm và quay trở lại bước nghiên cứu Machine Learning.

    Bài viết dựa trên bài gốc của của David Robinson đăng trên chúng tôi David hiện là Data Insights Engineering Manager tại Flatiron Health.

    Bạn có biết?

    --- Bài cũ hơn ---

  • Issn Tạp Chí Khoa Học Và Công Nghệ Journal Of Science And Technology Trường Đại Học Hùng Vương Hung Vuong University Tập 14, Số 1 (2019): 40
  • 72 Journal Of Transportation Science And Technology, Vol 36, May 2022 Giải Pháp Hoàn Thiện Nghiệp Vụ Giao Hàng Tạm Nhập Tái Xuất Bằng Đường Bộ Giữa Vi
  • Sự Khác Biệt Chính Giữa Bác Sĩ Và Y Tá Là Gì?
  • Sự Khác Biệt Giữa Một Y Tá Đã Đăng Ký Và Một Học Viên Y Tá Là Gì?
  • Sự Khác Biệt Giữa Điều Dưỡng Và Y Học Là Gì?
  • Web hay
  • Links hay
  • Push
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100